0

我正在整理一些表格，其中包含一系列 Cox 比例危险模型的结果。我想对系数取幂，以便表格显示危险比而不是原始 beta 值。有谁知道用 huxtable 做到这一点的方法？这是我构建回归表的首选软件包。我已经做了一些谷歌搜索，但找不到解决方案。

4

1 回答 1

0

您可以使用tidy_argshuxreg 的参数：

library(huxtable)
library(survival)

test1 <- list(time=c(4,3,1,1,2,2,3), 
              status=c(1,1,1,0,1,1,0), 
              x=c(0,2,1,1,1,0,0), 
              sex=c(0,0,0,0,1,1,1)) 
mod <- coxph(Surv(time, status) ~ x + strata(sex), test1) 

huxreg(mod)
                           ─────────────────────────────────────────────────
                                                              (1)           
                                                   ─────────────────────────
                             x                                      0.802   
                                                                   (0.822)  
                                                   ─────────────────────────
                             N                                      5.000   
                             R2                                     0.144   
                             logLik                                -3.328   
                             AIC                                    8.655   
                           ─────────────────────────────────────────────────
                             *** p < 0.001; ** p < 0.01; * p < 0.05.        

Column names: names, model1

huxreg(mod, tidy_args = list(exponentiate = TRUE))
                           ─────────────────────────────────────────────────
                                                              (1)           
                                                   ─────────────────────────
                             x                                      2.231   
                                                                   (0.822)  
                                                   ─────────────────────────
                             N                                      5.000   
                             R2                                     0.144   
                             logLik                                -3.328   
                             AIC                                    8.655   
                           ─────────────────────────────────────────────────
                             *** p < 0.001; ** p < 0.01; * p < 0.05.        

Column names: names, model1

tidy(mod, exponentiate = TRUE)似乎指数化了系数而不是标准误差，这可能是一个错误broom并且值得报告？但是，置信区间似乎是正确的，因此您可以这样做：

huxreg(mod, tidy_args = list(exponentiate = TRUE), 
       error_format = "[{conf.low}-{conf.high}]", ci_level = 0.95)
                           ─────────────────────────────────────────────────
                                                              (1)           
                                                   ─────────────────────────
                             x                                      2.231   
                                                            [0.445-11.180]  
                                                   ─────────────────────────
                             N                                      5.000   
                             R2                                     0.144   
                             logLik                                -3.328   
                             AIC                                    8.655   
                           ─────────────────────────────────────────────────
                             *** p < 0.001; ** p < 0.01; * p < 0.05.        

Column names: names, model1
于 2022-02-09T09:35:01.987 回答