请问生存分析中，如何求得HR随时间的变化而变化？

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在网上找到了一套算法，但是只适用于二分类变量，没找到多分类变量的求解方法想请问下R语言大神，我的问题有没有算法可以解决，谢谢

以下是二分类变量可行的time-independent HR作图算法
mod_tvc <- rstpm2::stpm2(Surv(time, status==2) ~ sex, #需要比较的变量
data = lung, #数据集名称
df=3,
tvc = list(sex = 1))#变量平滑水平

mod_ph <- rstpm2::stpm2(Surv(time, status==2) ~ sex,
                        data = lung)#不考虑时间变量影响的HR

plot(mod_tvc, #刚刚构建的模型
newdata = data.frame(sex = 2), #比对数据
type = "hr",
var = "sex",#需要比较的变量，同模型
ci = TRUE,#置信区间
rug = FALSE,
main = "Time-dependent HR",
ylab = "Hazard ratio", xlab = "Time")

plot(mod_ph,  newdata = data.frame(sex = 2), type = "hr",
     var = "sex", add = TRUE, ci = FALSE, lty = 2)

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关键词：生存分析 Independent Dependent depend 二分类变量

在网上找到了分类变量的风险随时间变化的情况，但是无法求得比值
以下是代码：

lung <- transform(lung, recyear=time / 365.24)
fit <- stpm2(Surv(recyear,status==2)~ph.ecog, data=lung)
summary(fit)
eform.coxph <- function(object) exp(cbind(coef(object),confint(object)))
View(eform.coxph)
fit.cox <- coxph(Surv(recyear,status==2)~ph.ecog, data=lung)
rbind(cox=eform(fit.cox), eform(fit)[2, drop=FALSE])

f1=plot(fit,newdata=data.frame(ph.ecog='0'), type="hazard", xlab="Time (years)")
f2=plot(fit,newdata=data.frame(ph.ecog='3'), type="hazard", xlab="Time (years)")