The software package $\texttt{mstate}$, in articulation with the package $\texttt{survival}$, provides not only a well-established multi-state survival analysis framework in R, but also one of the most complete, as it includes point and interval estimation of relative transition hazards, cumulative transition hazards and state occupation probabilities, both under clock-forward and clock-reset models; personalised estimates, i.e. estimates for an individual with specific covariate measurements, can also be obtained with $\texttt{mstate}$ by fitting a Cox regression model. The new R package $\texttt{ebmstate}$, which we present in the current paper, is an extension of $\texttt{mstate}$ and, to our knowledge, the first R package for multi-state model estimation that is suitable for higher-dimensional data and complete in the sense just mentioned. Its extension of $\texttt{mstate}$ is threefold: it transforms the Cox model into a regularised, empirical Bayes model that performs significantly better with higher-dimensional data; it replaces asymptotic confidence intervals meant for the low-dimensional setting by non-parametric bootstrap confidence intervals; and it introduces an analytical, Fourier transform-based estimator of state occupation probabilities for clock-reset models that is substantially faster than the corresponding, simulation-based estimator in $\texttt{mstate}$. The present paper includes a detailed tutorial on how to use our package to estimate transition hazards and state occupation probabilities, as well as a simulation study showing how it improves the performance of $\texttt{mstate}$.


翻译:软件包 $\ textt{ mstate} $, 与软件包 $\ textt{ survival} 美元相配, 不仅提供了在R 中建立的良好多州生存分析框架, 而且还提供了最完整的框架, 因为它包括了相对过渡危险、 累积过渡危险和国家职业概率的点和间隔估计, 在时前和时钟重置模式下; 个性化估计, 即具有特定COValate测量度的个人估计数, 也可以通过安装 Cox 缩影模型获得 $\ textt{ mstate} $。 新的 R 包 $\ textt{ subvival} 框架, 不仅提供了在R R, 中我们介绍的, 而且是一个最完整的, 包括 $\ texttexttesttrealteral expressional expressional expression expressional expression a exprecreability.

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