提取Kaplan-Meier步长函数

Question

我要做的是在MICE的5个插补数据集上拟合5条Kaplan Meier曲线。我的目标是在每个时间点，取5个生存概率的平均值。我认为如果我有构成每条KM曲线的步长函数的确切形式，这将很容易，但我不知道如何提取它。

以下是我要运行的代码示例

#make up data
 survival_time=rexp(10,3)
 dead=sample(c(0,1),10,replace=TRUE)
 gender=sample(c(0,1),10,replace=TRUE)

 #induce missingness in gender
 gender[3:5]=NA
 data=cbind(survival_time,dead,gender)

 #do imputation
 imp=mice(data)

 #fit KM curves on each of the imputed datasets
 km_fit=with(imp,survfit(Surv(survival_time,dead)~gender))

 #now break down each km curve into male and female
 #and average the surv prob at each time
 #but how?

挑战在于生存时间和死亡指标始终是固定的，但每个性别的数量在插补之间发生变化。因此，每组中的数字，以及事件的数量和时间在插补之间发生变化。

我的计划是什么，假设我可以获得步骤函数将是对步骤函数使用应用预测以获得方法。这是最好的解决方案，还是你认为会有更好的解决方案？

Answer 1

要在评论中记录答案，可以使用带有summary (km_fit)参数的times解决此问题。