r - 使用MICE套件多次插补后合并Cox PH结果

我有一个包含生存数据和一些缺失协变量的数据集。我已经成功地将鼠标程序包应用于使用mice()函数估算m个数据集，创建了imputationList对象并在每个m数据集上应用了Cox PH模型。随后，我使用MIcombine()函数汇总了结果。这导致了我的问题:

如何获得每个协变量的合并估算值的p值？它们是否隐藏在MIcombine对象内的某个位置？

我了解p值并不是全部，但是报告估计值和置信区间而没有相应的p值对我来说似乎很奇怪。我能够计算一个近似值。来自置信区间的p值，例如formula provided by Altman，但这似乎过于复杂。我一直在寻找答案，但找不到任何人甚至提到这个问题。我可以忽略一些明显的东西吗？

例如。:

library(survival)
library(mice)
library(mitools)
test1 <- as.data.frame(list(time=c(4,3,1,1,2,2,3,5,2,4,5,1),
          status=c(1,1,1,0,1,1,0,0,1,1,0,0),
          x=c(0,2,1,1,NA,NA,0,1,1,2,0,1),
          sex=c(0,0,0,0,1,1,1,1,NA,1,0,0)))

dat <- mice(test1,m=10)

mit <- imputationList(lapply(1:10,complete,x=dat))

models <- with(mit,coxph(Surv(time, status) ~ x + strata(sex)))

summary(MIcombine(models))

我试图对MIcombine对象的结构进行排序，但是到目前为止，找到p值还算不上运气。

最佳答案

models <- with(dat,coxph(Surv(time, status) ~ x + strata(sex)))
summary(pool(models))

关于r - 使用MICE套件多次插补后合并Cox PH结果，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/14140482/