У меня есть модель пропорциональных рисков Кокса, созданная с использованием следующего кода в R, который предсказывает смертность. Ковариаты A, B и C добавляются просто для того, чтобы избежать путаницы (то есть, возраст, пол, раса), но мы действительно заинтересованы в предикторе X. X - непрерывная переменная.

cox.model <- coxph(Surv(time, dead) ~ A + B + C + X, data = df)

Теперь у меня проблемы с построением кривой Каплана-Мейера для этого. Я искал, как создать эту фигуру, но мне не повезло. Я не уверен, что построение Каплана-Мейера для модели Кокса возможно? Подходит ли Каплан-Мейер для моих ковариат или они не нужны?

То, что я попробовал, приведено ниже, но мне сказали, что это неправильно.

plot(survfit(cox.model), xlab = 'Time (years)', ylab = 'Survival Probabilities')

Я также попытался построить диаграмму, которая показывает совокупный риск смертности. Я не знаю, правильно ли я это делаю, потому что я попробовал несколько разных способов и получил разные результаты. В идеале я хотел бы построить две линии, одна из которых показывает риск смертности для 75-го процентиля X, а другая - 25-й процентиль X. Как я могу это сделать?

Я мог бы перечислить все, что я пробовал, но я не хочу никого смущать!

Большое спасибо.