engauge提取数据

如果文献中没有提供具体的风险比（HR）和置信区间，您可以尝试使用生存曲线图和数据表格中提供的信息来估算HR和置信区间。

对于将生存曲线数据转换成二分类数据，可以使用某个时间点的生存概率作为截止点来进行二分类，例如可以选择中位数生存时间或者其他生存概率高峰点的时间。您可以通过在生存曲线上寻找该时间点对应的生存率，将生存率高于该阈值的患者定义为生存组，生存率低于该阈值的患者定义为死亡组，从而将生存曲线数据转换为二分类数据。

提取HR的方法通常是通过Cox比例风险模型进行分析。Cox模型可以估算各个因素对于患者生存率的影响，并计算各个因素的HR和相应的置信区间。如果您拥有原始数据，可以使用统计软件（如SPSS、R或SAS）来构建Cox模型，估算HR和置信区间。如果您只有文献中提供的生存曲线数据和一些基本的患者特征数据，可以使用一些在线生存分析工具（如KM-plotter、GEPIA、SurvExpress等）进行生存分析和Cox模型构建，以估算HR和置信区间。

需要注意的是，在使用生存分析工具进行数据分析时，应该尽可能使用大型的且具有高质量数据的数据集，以获得更可靠的结果。同时，还应该考虑到可能存在的潜在偏差和混淆因素，并进行适当的控制和校正。

需要获得原始数据然后再进行计算与转换。