adjustedCurves：在 R 中估计混杂因素调整后的生存曲线

按治疗分配分层的 Kaplan-Meier 曲线是在具有右删失时间至事件终点的研究中描绘因果效应最常用的方法。如果治疗是随机分配的且研究样本量充足，该方法能产生无偏的总体平均反事实生存曲线估计值。然而，在存在混杂因素的情况下，情况并非如此。相反，必须使用允许对混杂因素进行调整的特定方法。我们推出了 adjustedCurves R 包，可用于利用文献中的多种方法估计和绘制这些经混杂因素调整后的生存曲线。它为主题现有的 R 包提供了便捷的封装，并在此基础上增加了额外的方法和功能，将有时差异巨大的方法统一在一个一致的框架下。其他功能包括置信区间的估计、经混杂因素调整的限制性平均生存时间以及经混杂因素调整的生存时间分位数。在简要概述了已实现的方法后，我们利用一项包含 2982 名乳腺癌患者的观察性研究的公开数据对该包进行了演示。