Question

我有一个包含生存数据和一些缺失协变量的数据集。我已成功应用鼠标包来使用mice()函数来插入m个数据集，创建了一个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。这引出了我的问题：

如何获得每个协变量的汇总估计值的p值？它们隐藏在MIcombine对象中的某个位置吗？

我知道p值并非一切，但报告估计值和置信区间没有相应的p值对我来说似乎很奇怪。我能算出一个aprox。使用例如来自置信区间的p值formula provided by Altman，但这看起来过于复杂。我一直在寻找答案，但我找不到任何人甚至提到这个问题。我忽略了一些明显的东西吗？

E.g：

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，但是找到p值却没有运气。

Answer 1

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

在使用MICE包进行多次插补后汇集Cox PH结果

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