关于处理R中竞争风险的另一个问题，
我必须分析两组不同治疗方法中的生存功能，直到发生“转移或死亡”事件，无论是否考虑竞争风险“局部复发”。我有这个：状态的变量向量status_meta：如果在时间“ t”转移，则为1；否则为0status_death：如果在“ t”时刻死亡，则为1，否则为0status_loc：如果在“ t”时间局部复发，则为1；否则，则为0
直到事件的时间的变量向量：time_meta，time_death，time_loc
我需要合并状态（或时间）的向量，因此我只能为状态提供一个向量：1用于转移或死亡，2用于局部复发，其他则为0（每个系统中均未提供信息性检查三个基线向量）我认为有可能与apply（）和which.min一起使用，但是我不知道如何使用它（随着时间或状态？）我试过了：
data$etat_comp<-apply(cbind(data$time_meta,data$time_death,data$time_loc),1,
which.min)-1
但是我有此消息错误
Error in apply(cbind(data$time_meta, data$time_death, data$time_loc), 1, :
non numeric argument for binary operator
我也尝试过将cbind忽略，但两者都不起作用
我还需要固定时间向量，因此我将有一个向量用于计算Mestatse或死亡，以及另一个向量以进行局部复发。
这些步骤是必要的，因为我必须在考虑主要事件的情况下选择哪种状态（元或死亡），并考虑Fine和Gray或Cox ph回归中的竞争风险（局部复发）。
谢谢您的帮助