【r<-生存分析】一次对所有协变量进行单变量cox风险分析

原文内容挺多的，在http://www.sthda.com/english/wiki/cox-proportional-hazards-model，大多数我在【r<-统计|绘图】使用R进行生存分析——一文打尽笔记里面都写过了，这里只推荐下里面提供的一个函数，可以一次性运行完所有的协变量的单个分析，一般做这个分析的都用得上。

实例：

covariates <- c("age", "sex",  "ph.karno", "ph.ecog", "wt.loss")
univ_formulas <- sapply(covariates,
                        function(x) as.formula(paste('Surv(time, status)~', x)))
                        
univ_models <- lapply( univ_formulas, function(x){coxph(x, data = lung)})
# Extract data 
univ_results <- lapply(univ_models,
                       function(x){ 
                          x <- summary(x)
                          p.value<-signif(x$wald["pvalue"], digits=2)
                          wald.test<-signif(x$wald["test"], digits=2)
                          beta<-signif(x$coef[1], digits=2);#coeficient beta
                          HR <-signif(x$coef[2], digits=2);#exp(beta)
                          HR.confint.lower <- signif(x$conf.int[,"lower .95"], 2)
                          HR.confint.upper <- signif(x$conf.int[,"upper .95"],2)
                          HR <- paste0(HR, " (", 
                                       HR.confint.lower, "-", HR.confint.upper, ")")
                          res<-c(beta, HR, wald.test, p.value)
                          names(res)<-c("beta", "HR (95% CI for HR)", "wald.test", 
                                        "p.value")
                          return(res)
                          #return(exp(cbind(coef(x),confint(x))))
                         })
res <- t(as.data.frame(univ_results, check.names = FALSE))
as.data.frame(res)

输出：

           beta HR (95% CI for HR) wald.test p.value
age       0.019            1 (1-1)       4.1   0.042
sex       -0.53   0.59 (0.42-0.82)        10  0.0015
ph.karno -0.016      0.98 (0.97-1)       7.9   0.005
ph.ecog    0.48        1.6 (1.3-2)        18 2.7e-05
wt.loss  0.0013         1 (0.99-1)      0.05    0.83