R语言分析2015年未患CMM的人2018年是否患CMM，其中BMI与CMM的关联，计算HR

在R语言中，你可以使用生存分析（Survival Analysis）方法来研究2015年未患有结肠直肠息肉病(Colorectal Mucinous Metastases, CMM)的人群到2018年的发病情况，并探究BMI（身体质量指数）与其发病关联及计算 Hazard Ratio (HR)。这里假设你已经有了包含这些人基本信息、BMI和随访结果的数据集。

首先，你需要安装并加载相关的R包，如`survival`和`dplyr`：

install.packages(c("survival", "dplyr"))
library(survival)
library(dplyr)

然后，假设数据集名为`data`, 包含`year`, `cmm_status`（0表示未患CMM，1表示患病），`bmi`等列：

data <- read.csv("your_data.csv") # 替换为你的数据文件路径

# 确保所有人在2015年前都是无CMM状态
data <- filter(data, year == 2015 & cmm_status == 0)

接下来，你可以构建一个 Cox 比较模型，其中BMI是协变量：

# 创建时间变量（从2015到2018）
data$followup <- 2018 - data$year

# 创建生存表
 surv_table <- Surv(followup, cmm_status) ~ bmi, data = data

# 训练Cox回归模型
cox_model <- coxph(surv_table)

# 获取BMI与CMM的HR
hr_bmi <- exp(cox_model$coefficients["bmi"])

# 打印HR及其95%置信区间
print(cox_model)

`exp(cox_model$coefficients["bmi"])`给出的就是BMI每增加一个单位时CMM发病风险的相对变化，即HR。如果HR大于1，说明BMI越高，患CMM的风险越大；反之，则说明BMI与CMM发病呈负相关。