如何在gtSummary的单变量Cox回归中添加job_site分层变量？

要在gtSummary的单变量Cox回归中添加job_site作为分层变量，你需要做两个关键修改：

• 确保分析数据包含job_site变量
• 为每个单变量模型指定包含分层项的公式

修改后的完整代码如下：

# 添加分层变量job_site后的代码
uvlm_table <- tbl_uvregression(
  data = tbl1 %>%
    select(right_censor, n_result, age, exp_case, job_cat, n_facilities, job_site), # 加入分层变量job_site
  type = list(
    age ~ "continuous"
  ),
  method = coxph,
  y = Surv(right_censor, n_result),
  formula = ~ .x + strata(job_site), # 为每个单变量模型添加分层
  exponentiate = TRUE,
  pvalue_fun = ~style_pvalue(.x, digits=3)
)

uvlm_table

关键说明： #

• 保留分层变量：必须在select中包含job_site，否则建模时会找不到该变量。如果数据中有缺失值，建议提前用drop_na(job_site)处理。
• 自定义模型公式：formula = ~ .x + strata(job_site)中，.x是gtSummary的占位符，代表当前正在分析的自变量（如age、exp_case等）。这样每个单变量回归都会自动生成分层Cox模型：Surv(right_censor, n_result) ~ 自变量 + strata(job_site)。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Levi M