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我希望在历史数据上运行一个竞争风险模型，并预测新数据集中每种类型的死亡在指定时期（假设一个时期）的可能性。到目前为止，我已经查看comp.risk了timeregpackage 和crrin cmprsk，但是在弄清楚如何使用他们的 predict 方法来返回这些可能性时遇到了麻烦。

使用bmt数据集（来自timereg包）并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)

t=1理想情况下，这将预测和之间每种死亡类型的可能性t=2，但 predict 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 start/stopSurvival对象类型构建的，并且comp.risk似乎没有采用左截断数据。为了说明，下面的模型语句包括开始时间返回错误Error in comp.risk(Surv(start.time, time, cause > 0) ~ platelet + age + : only right censored data。

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