r - MICEパッケージを使用した複数の代入後のCox PH結果のプーリング

Question

生存データといくつかの共変量が欠落しているデータセットがあります。関数を使用して m 個のデータセットを代入するために mouse-package を正常に適用しmice()、オブジェクトを作成し、imputationList各 m 個のデータセットに Cox PH モデルを適用しました。その後、関数を使用して結果をプールしましたMIcombine()。これは私の質問につながります：

各共変量のプールされた推定値の p 値を取得するにはどうすればよいですか? MIcombineそれらはオブジェクト内のどこかに隠されていますか?

p値がすべてではないことは理解していますが、対応するp値なしで推定値と信頼区間を報告するのは奇妙に思えます。おおよその計算ができます。Altman が提供する式などを使用した信頼区間からの p 値ですが、これは非常に複雑に思えます。答えを探しましたが、この問題について言及している人さえ見つかりません。私は明らかな何かを見落としていますか？

例えば：

library(survival)
library(mice)
library(mitools)
test1 <- as.data.frame(list(time=c(4,3,1,1,2,2,3,5,2,4,5,1), 
          status=c(1,1,1,0,1,1,0,0,1,1,0,0), 
          x=c(0,2,1,1,NA,NA,0,1,1,2,0,1), 
          sex=c(0,0,0,0,1,1,1,1,NA,1,0,0)))

dat <- mice(test1,m=10)

mit <- imputationList(lapply(1:10,complete,x=dat))

models <- with(mit,coxph(Surv(time, status) ~ x + strata(sex)))

summary(MIcombine(models))

MIcombine オブジェクトの構造を並べ替えようとしましたが、まだ p 値を見つけることができません。