Modelos discretos de risco de tempo (cloglog) em R

O survivalpacote Rparece focar em modelos de sobrevivência em tempo contínuo. Estou interessado em estimar uma versão no tempo discreta de um modelo de risco proporcional, o modelo complementar de log-log. Eu tenho um modelo de sobrevivência bastante simples, com simples censura à direita.

Eu sei que uma maneira de estimar esse modelo é criar um conjunto de dados que tenha uma linha separada para cada observação para cada período em que ele não esteja "morto". Em seguida, um glmmodelo com o clogloglink pode ser usado.

Essa abordagem parece muito ineficiente na memória; de fato, provavelmente produziria um conjunto de dados muito grande para a memória da minha máquina.

Uma segunda abordagem seria codificar o MLE pessoalmente. Isso seria bastante simples, mas espero que exista um pacote que possua esse modelo de sobrevivência. Seria mais fácil para a colaboração e evitar erros de codificação para usar um pacote.

Alguém conhece esse pacote?

Ter várias linhas para cada observação pode parecer redundante, mas, provavelmente, não é. Se houver covariáveis ​​variáveis ​​no tempo no modelo, cada mês de observação certamente precisará de sua própria linha. Um exemplo particular de uma covariável variável no tempo é o tempo decorrido. Como essa variável quase certamente deve ser incluída no modelo, faz sentido ter uma linha separada para cada período de observação. Assim, a primeira abordagem sugerida é provavelmente a melhor.

Observe que isso é diferente de um modelo de riscos proporcionais no tempo contínuo com uma distribuição Weibull. Lá, o modelo de sobrevivência pode ser simplificado para uma única linha para cada observação se o tempo decorrido for a única covariável variável no tempo (veja aqui , por exemplo). Um resultado semelhante é válido para o modelo de risco proporcional de Cox.