R语言的Cox回归分析结果如何快速整合到表格中

在R语言中，Cox比例风险模型（Cox Proportional Hazards Model）是一种常用的生存分析方法，用于处理时间到事件数据，比如存活率预测。当你运行Cox回归并得到结果后，可以将其整合到一个表格中，以便于报告和理解。以下是将Cox回归的结果整合到`data.frame`或`tidyverse`风格表中的步骤：

1. 使用`survfit`函数执行Cox回归，并保存结果：

   cox_model <- survfit(Surv(time, status) ~ predictor1 + predictor2, data = your_data)

2. 如果使用的是基础的`survfit`，可以直接查看summary：

   summary(cox_model)

这会直接显示模型摘要信息。

3. 如果想要更详细的输出，可以结合`print.survfit`：

   print(cox_model, digits = 2)  # 控制小数位数

4. 若要创建一个美观的表格，可以使用`kableExtra`库，如：

   library(kableExtra)
   kbl(summary(cox_model), caption = "Cox回归结果") %>%
     kable_styling(latex_options = c("striped", "scale_down"))

或者使用`broom.mixed`包进行整理：

   library(broom.mixed)
   tidy_cox <- broom::tidy(cox_model)
   knitr::kable(tidy_cox, format = "html", row.names = FALSE) %>% kable_styling()

5. `ggplot2`也可以帮助可视化部分结果，例如风险比例图 (`riskratio_plot` 函数来自` survivalminer` 包)。