r - 重み付け傾向スコア R に従う標準誤差のイベント発生までの時間モデルのブートストラップ

Question

イベントデータまでの時間で作業し、傾向スコアによってケースを重み付けしています。分散推定法がコックス比例ハザード モデルの HR にどのように影響するかを調べたいと思います。これが今までのコードです

library("survival")
library("survminer")
library("WeightIt")
library("sandwich")
library("boot")
library("survey")
data("cancer", package = "survival")



weighting <- weightit(trt ~ risk+ laser + eye, data=diabetic, estimand = "ATE", method = "ps")

#using robust =TRUE
fit_normal <- coxph( Surv(time, status) ~ trt,
                 data = diabetic, weights = weighting$weights, robust=TRUE )

fit_normal
des <- svydesign(ids = ~1, weights = get.w(weighting),
                 data = diabetic)
fit.survey <- svycoxph(Surv(time,status)~trt,design=des)
coef(fit.survey)
exp(confint(fit.survey))
exp(confint(fit_normal))

ハザード比の標準誤差を推定するためにブートストラップを行うにはどうすればよいですか?