如何计算R中协变量的限制平均生存时间？

我试图计算由协变量分组的受限平均生存时间，但我得到了一个错误。您能看一下下面的代码示例代码并告诉我问题是什么吗

library(survival)
library(flexsurv)

data <- survival::lung
formula <- Surv(data$time, data$status) ~data$sex
fsmodel_exponential<-flexsurvreg(formula,dist = "exp")

#Produces the expected results
rate_exponential<-fsmodel_exponential$res[1]
rmst_exp <- rmst_exp(t = 30, rate = rate_exponential, start = 0)
rmst_exp

#Gives error for the covariate
rate_exponential_sex<- fsmodel_exponential$res[2]
rmst_exp2 <- rmst_exp(t = 30, rate = rate_exponential_sex, start = 0)
rmst_exp2

库（生存）
图书馆（flexsurv）
数据您的
fsmodel\u index$res[2]
为负值，这会导致错误。在指数模型中，这些参数的协变量表示加速失效时间（AFT）模型。当你反转
性别的因子水平时，你会得到这些，这会导致正的最大似然估计

库（生存）
图书馆（flexsurv）
谢谢你的回复！但是，我想知道是否有一种方法可以同时计算两条曲线的RMST？例如，对于你例子中的女性来说是29.23，但是对于男性来说是多少？@gibsonmate:参见我答案中的编辑-
摘要（fsmodel\u index，type=“rmst”，t=30）
会给出
t=30
。有关更多详细信息，请参阅
？summary.flexsurvreg
。
summary(fsmodel_exponential, type = "rmst", t= 30 )
#> sex=M 
#>   time     est      lcl      ucl
#> 1   30 28.7467 28.49528 28.94901
#> 
#> sex=F 
#>   time      est      lcl      ucl
#> 1   30 29.23162 28.98571 29.40346