用R中的竞争风险模型预测每种失效类型的可能性

Question

我希望在历史数据上运行竞争风险模型，并在特定时期内预测新数据集中每种类型死亡的可能性（假设一个时期）。到目前为止，我已查看comp.risk包中的timereg和crr中的cmprsk，但我们无法确定如何使用其预测方法来返回这些可能性。

使用bmt数据集（来自timereg包）和comp.risk作为示例，我想做类似的事情：

m <- comp.risk(Surv(time, cause>0)~platelet+age+tcell, data=bmt,
               bmt$cause, causeS=1, resample.iid=1)
ndata <- data.frame(platelet=c(1,0,0), age=c(0,1,0), tcell=c(0,0,1), 
                    start.time=c(1, 1, 1), end.time=c(2, 2, 2))
out <- predict(m, newdata=ndata)

这将理想地预测t=1和t=2之间每种类型死亡的可能性，但预测函数会返回其他类型的结果。

最后一行不起作用，因为模型不是使用开始/停止Survival对象类型构建的，comp.risk似乎不采用左截断数据。为了说明，下面的模型语句（包括开始时间）返回comp.risk(Surv(start.time, time, cause > 0) ~ platelet + age +中的错误错误：   只有正确的审查数据。

m <- comp.risk(Surv(rep(0, nrow(bmt)), time, cause>0)~platelet+age+tcell, data=bmt,
               bmt$cause, causeS=1, resample.iid=1)