我已经在R中实现了间隔时间条件（aka PWP）循环Cox回归模型。但是，而不是基线风险函数（delta_0（t））充当常数，我想结合基于事件持续时间（这是我自己写的东西），以确保基线风险函数由个人暴露于一定数量事件的持续时间加权。
例如。当我考虑5次复发事件时，基准风险函数将重置，并且我将有与定义的协变量相关的风险。例如，在R代码中：
coxph(Surv(tstart,tstop,status) ~ drug + cluster(id) + strata(enum), data=medicalDF)
在我的工作中，这是医疗事件的集合。个人发生复发事件的时间越长，发生新事件的风险就越小（因为他们正在接受治疗）。例如，如果您正在经历第十次头痛，那么头痛持续很长时间或有力的可能性比第五次头痛要小得多。
我花了很多时间阅读R文档。无论如何，有没有修改潜在危害基准功能？