Cálculo de intervalos de confianza del 95% en la regresión cuantil en R usando la función rq

Me gustaría obtener intervalos de confianza del 95% para los coeficientes de regresión de una regresión cuantil. Puede calcular regresiones cuantiles usando elrq función de laquantreg paquete en R (en comparación con un modelo OLS):

library(quantreg)
LM<-lm(mpg~disp, data = mtcars)
QR<-rq(mpg~disp, data = mtcars, tau=0.5)

Puedo obtener intervalos de confianza del 95% para el modelo lineal usando la función confint:

confint(LM)

Cuando uso la regresión cuantil entiendo que el siguiente código produce errores estándar de arranque:

summary.rq(QR,se="boot")

Pero en realidad me gustaría algo así como intervalos de confianza del 95%. Es decir, algo para interpretar como: "con una probabilidad del 95%, el intervalo [...] incluye el coeficiente verdadero". Cuando calculo los errores estándar usando summary.lm (), simplemente multiplico SE * 1.96 y obtengo resultados similares a los de confint (). Pero esto no es posible utilizando errores estándar de arranque. Entonces, mi pregunta es ¿cómo obtener intervalos de confianza del 95% para los coeficientes de regresión cuantil?