上一节介绍了多状态生存模型的基本原理，以及状态（State）、状态转换（Transition）和 Illness–Death 三状态模型的基本结构，也说明了 mstate 包如何利用多个 Cox 比例风险模型完成疾病动态过程的分析。理解这些理论以后，真正开展多状态分析的第一步，就是建立模型。与传统 Cox 回归相比，多状态模型并不是直接调用一个函数即可完成分析，而是需要依次完成状态转移结构定义、数据格式转换、状态转换建模等多个步骤。其中，状态转移矩阵（Transition Matrix）、长格式数据（Long Format） 和 多状态 Cox 模型（Multi-state Cox Model）是整个建模流程的三个核心环节，也是后续计算累计风险函数、状态转移概率和状态占据概率的基础。
多状态生存模型分析的模型构建
library(mstate)
library(survival)
为了帮助研究者快速掌握多状态模型的建模流程，mstate 包提供了多个经典示例数据集，其中应用最广泛、也是国际教材和文献中最常使用的，就是 EB
