Доверительные интервалы для отношения шансов в CLMM / CLMM2 (R)

Question

Я пытаюсь найти лучший способ оценить доверительные интервалы для отношений шансов как часть результатов CLMM.Я работаю в R, и моя модель выглядит примерно так:

model <- clmm(Rating ~ Problem+Condition+(1|Subject), data = data, Hess=TRUE, nAGQ=10)

> summary(model)
Cumulative Link Mixed Model fitted with the adaptive Gauss-Hermite 
quadrature approximation with 10 quadrature points 

formula: Rating ~ Problem + Condition + (1 | Subject)
data:    data

 link  threshold nobs logLik   AIC     niter     max.grad cond.H 
 logit flexible  1106 -1114.39 2244.79 545(1638) 1.57e-03 3.1e+01

Random effects:
 Groups  Name        Variance Std.Dev.
 Subject (Intercept) 0.3296   0.5741  
Number of groups:  Subject 96 

Coefficients:
           Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)    
Problem1    -0.9696     0.1814  -5.345 9.03e-08 ***
Problem2     0.7001     0.1715   4.083 4.45e-05 ***
Problem3    -0.1745     0.1711  -1.020   0.3078    
Condition1   0.3057     0.1440   2.124   0.0037 **  
Condition2   0.1103     0.1427   0.773   0.4396    
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

Я понимаю, что отношение шансов для оценок параметров просто exp (β).Есть ли способ рассчитать доверительные интервалы для отношения шансов?Открыты ли другие способы выразить величину этих эффектов?Спасибо!