我想使用R包timereg中的aalen()函数进行包含时间变化协变量的生存分析。然而，我仍然不清楚数据在数据框中应该如何呈现，以及模型公式应该如何指定。

这里是一个虚构的数据集：

subject_id survival_time weight height outcome_indicator
1                               3           65      1.8      0
1                               4           68      1.8      0
1                               7           70      1.8      1
2                               2           55      1.6      0
2                               9           53      1.6      0
3                               2           62      1.7      0
3                               3           65      1.7      0
3                               5           64      1.7      0
3                               6           66      1.7      0

以下是一些解释：

1. 有3个研究对象，由subject_id变量标识，分别被跟踪了3次、2次和4次。
2. weight是一个随时间变化的协变量。
3. height与时间无关，因此每个对象在每次跟踪时保持不变。
4. 假设survival_time的单位是年，那么对象1在第7年发生了感兴趣的事件。
5. 对象2和3都是右截尾的案例。
6. 属于同一对象的每次跟踪可以通过survival_time排序。

最后，我的几个问题（即使您没有所有答案，或者我的解决方案是正确的，也请不要犹豫留下评论）：

1. 关于包含时间变化协变量的生存数据的呈现方式，我对吗？
2. 如果第一个问题的答案是“不是”，那么请指出问题所在并提供一些解释？
3. 假设数据集没问题，那么我如何指定模型公式并拟合aalen模型（或任何其他包含时间变化协变量的模型）？是否像这样：

aalen(formula = Survf(survival_time, outcome_indicator) ~ const(height) + weight, data = data_set, id = data_set$subject_id)

其中Survf()函数用于组合两个与结果相关的变量；const()用于表示时间不变的协变量，其他的协变量保持原样；data_set是数据框的名称；id参数用于将同一对象的不同行关联起来？

回答：

这很可能不是呈现这些数据的正确方式。从survival_time变量的排序来看，这些是协变量变化的队列时间。你需要一个滞后的时间来指示观察的“开始”，对于第一个患者记录设置为0。你现在的数据格式使得分母时间平方，降低了发病率，并使危险比向无效值衰减。

以第一个参与者为例：他们实际上是从0到7年被观察的。第一条记录是从0到3，接下来是从3到4，最后是从4到7。你在哪里明确告诉R这些信息？R并不知道这些记录属于同一个人。R现在认为有3个人被跟踪了总共3 + 4 + 7 = 14年，有1个事件，而不是7年有1个事件（发病率从每人年14下降到每人年7）。