R で Cox 比例ハザード回帰を計算しました。
cox.model <- coxph(Surv(time, dead) ~ A + B + C + X, data = df)
ここで、これらすべての共変量のハザード比 (HR、または exp(coef)) を取得しましたが、実際に関心があるのは連続予測変数 X の効果だけです。X の HR は 1.20 です。X は、実際には、X の平均値が 0 で SD が 1 になるように、サンプルの測定値に合わせてスケーリングされます。 Xの値（私は信じています）。
これらの結果をもう少しぎこちないものにできるようにしたいのですが、実際、この記事はまさに私が望んでいることを実行します. それは言います：
「年齢、性別、学歴を調整した Cox 比例ハザード モデルでは、1 日の総身体活動レベルが高いほど、死亡リスクの低下と関連していました (ハザード比 = 0.71; 95%CI:0.63, 0.79)。したがって、個人は1 日の総身体活動量が多い (90 パーセンタイル) 人は、1 日の総身体活動量が少ない (10 パーセンタイル) 人に比べて、死亡リスクが約 4 分の 1 でした。」
HR (つまり 1.20) のみが必要であると仮定すると、この比較ステートメントをどのように計算するのでしょうか? 他の情報が必要な場合は、私に尋ねてください。