Как проверить предположения PH для многих одномерных моделей регрессии Кокса одновременно?

Question

Как проверить, верны ли результаты следующих однофакторных анализов? (Я ищу функцию, похожую на cox.zph, которая используется для проверки предположений PH для моделей с множественной переменной регрессии Кокса)

Я пытался использовать функцию cox.ph, но она не работает.

Код, который я использую (комбинированный1 - это объединение всех отдельных переменных, для которых я хочу проверить):

univ_formulas <- sapply(combined1, function(x) as.formula(paste('Surv(moxi_time, moxi_status)~', x)))
univ_models <- lapply( univ_formulas, function(x){coxph(x, data = arish)})
univ_results <- lapply(univ_models,
                       function(x){ 
                         x <- summary(x)
                         p.value<-signif(x$wald["pvalue"], digits=2)
                         wald.test<-signif(x$wald["test"], digits=2)
                         beta<-signif(x$coef[1], digits=2);
                         HR <-signif(x$coef[2], digits=2);
                         HR.confint.lower <- signif(x$conf.int[,"lower .95"], 2)
                         HR.confint.upper <- signif(x$conf.int[,"upper .95"],2)
                         HR <- paste0(HR, " (", 
                                      HR.confint.lower, "-", HR.confint.upper, ")")
                         res<-c(beta, HR, wald.test, p.value)
                         names(res)<-c("beta", "HR (95% CI for HR)", "wald.test", 
                                       "p.value")
                         return(res) })
unires <- t(as.data.frame(univ_results, check.names = FALSE))
as.data.frame(unires)

Любая помощь приветствуется, спасибо.