survminerで描画した生存曲線の微調整

Rパッケージsurvminerは生存分析と可視化が簡単にできる。
しかしggplot2は独特の癖があるため、そのままでは論文には使いづらい場合がある。
微調整の方法を忘備録として書き残す。あくまで可視化についての内容なので。

テストデータ
架空のデータ。マウスに病原体を感染させ、片方には治療介入をして生存への影響を見た。

library(survival)
library(survminer)
# テストデータ
group <- c("control", "control", "control", "control", "control", "control", "control", "control", "control", "control",
           "treated", "treated", "treated", "treated", "treated", "treated", "treated", "treated", "treated", "treated")
time <- c(25, 26, 24, 29, 28, 25, 27, 29, 30, 23, 41, 50, 44, 42, 47, 39, 49, 51, 37, 48)
censor <- c(1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1)
# dataframeにまとめる
data <- data.frame(group = group, time = time, censor = censor)

survdiff(Surv(time, censor) ~ group, data = data)
test_fit <- survfit(Surv(time,censor)~group, data = data)
qiita <- ggsurvplot(fit = test_fit, 
                   data = data, 
                   legend.title = "",
                   legend.labs = c("control", "treated"),
                   legend = c(0.9, 0.7),
                   font.legend = 20,
                   xlab = "days post infection", 
                   ylab = "Survival (%)",
                   font.x = 30,
                   font.y = 30,
                   xlim = c(0, 55),
                   palette = "lancet",
                   font.xtickslab = 22,
                   font.ytickslab = 22, 
                   size = 3,
                   surv.scale = c("percent")
)
qiita

これでも良いが、ggplot2特有の隙間がどうしてもできてしまう。
直してみる。

qiita_new <- qiita$plot + scale_y_continuous(expand = c(0, 0), limits = c(0, 1.05), breaks = seq(0, 1, by = 0.2), labels = seq(0, 100, by = 20))
qiita_new

もう少し直す。

qiita_new + scale_x_continuous(expand = c(0, 0)) + theme(element_line(size = 2), axis.ticks = element_line(size = 2), axis.ticks.length = unit(5, "mm"))

だいぶそれっぽくなったのではないでしょうか。
本質ではないと言われればそれまで。でも、見栄えの良い図が欲しい。趣味みたいなものです。
おしまい。