我想用交叉设计分析数据。每个受试者被分配到一个序列（AB 或 BA），即 2 个时期。每个时期由治疗前的一次测量（基线或治疗前）和治疗后的一次测量组成。

数据如下：

subject | sequence | period | treatment | time | result  
   1         AB        1         A        pre      5  
   1         AB        1         A        post     7  
   1         AB        2         B        pre      6  
   1         AB        2         B        post     5  
...

我想比较每种治疗的治疗前后结果。我的尝试是使用具有治疗、顺序、时期、时间（治疗前或治疗后）以及时间和治疗之间相互作用的混合模型。

在 R 中，这看起来像：

lme(result ~ treatment + sequence + period + time + time*treatment, random = ~1|subject)

这是在交叉设计中比较治疗前和治疗后结果的正确方法吗？