我正在尝试根据Cox模型创建一条调整后的生存曲线，并希望将这些信息显示为累积事件。
我已经尝试过：
library(survival)
data("ovarian")
library(survminer)
model<-coxph(Surv(futime, fustat) ~ age + strata(rx), data=ovarian)
gplot<-ggadjustedcurves(model) ## Expected plot of adjusted survival curve
由于"fun="尚未实现ggadjustedcurves，因此我接受了user on this page的建议，将元素提取到plotdata中，并创建了一个新列，如下所示
plotdata<-gplot$data
plotdata%<>%
mutate(new=1-surv) ## 1-survival probability
我是R环境和ggplot的新手，那么我该如何使用新创建的列绘制新的调整后生存曲线，并保留原始图的主题（包含在gplot中）。
谢谢！
编辑：
我当前的解决方法如下。
library(rms)
model<-coxph(Surv(futime, fustat) ~ age+ strata(rx), data=ovarian)
survfit(model, conf.type = "plain", conf.int = 1)
plot(survfit(model), conf.int = T,col = c(1,2), fun='event')
这可以达到我想要的生存曲线，但是我不确定置信度是否真的是标准误差（+/- 1）。我为conf.int提供了1，并相信这样做会产生标准错误，因为conf.type被指定为纯文本。
由于基础图看起来平淡无奇，我该如何进一步自定义该图！如何获得尽可能靠近Survminer曲线的显示？