我正在研究来自非洲的长期大型树木数据集。我有 2006 年、2008 年、2011 年和 2015 年的同一组个体的数据。数据包括每个时间段的树木状态（活/死）和协变量，例如大象损坏（类型和比例）和火灾损坏（类型和比例）、降雨量、物种、树冠高度等。我想根据 2011-2015 年的协变量值，使用 2006-2011 年的数据来预测 2015 年的死亡率。

由于数据包括经过审查的个人，我觉得我应该应用生存分析技术，例如 Cox PH 回归。然而，数据似乎是区间删失的，因为没有观察到确切的死亡时间。我只知道死亡发生在 2006 年之前，2006 年至 2008 年或 2008 年至 2011 年之间。我还有时间相关的协变量，例如每个人口普查间隔的大象损伤比例。

是否有一个 R 包用于执行基于区间的 CoxPH 与时间相关的协变量？是否有其他一些分析框架更适合这个数据集和我的问题，例如具有时间相关协变量的混合效应逻辑回归？

我是生存分析的新手。任何指导将不胜感激！