r - (開始、停止) スタイルの生存データの拡張 Cox モデルの計算時間を短縮する方法

Question

1 つの時間依存共変量 X1 を含む拡張 Cox モデルを R でセットアップしました (X2-X7 は時間に依存しません)。
coxph(Surv(start, stop, status) ~ X1 + X2 + ... + X7, data = data).

この時間依存の変数をモデルに含めるために、元の約 1500 の観測を約 2500 行に拡張する「(開始、停止) スタイル」でデータセットを作成しました。

   subjid  start   stop  status  X1    X2     X3    X4       X5     X6   X7
       1  0.000000 15.572895      1  0     Y      Y     Y        Y      1    10
       2  0.000000  4.501027      1  0     Y      Y     Y        Y      1    15
       3  0.000000 13.930185      0  0     Y      Y     N        N      1    30
       3 13.930185 17.117043      0  1     Y      Y     N        N      1    12
       3 17.117043 34.036961      0  0     Y      Y     N        N      1    7
       4  0.000000 26.381930      1  0     Y      Y     Y        Y      0    3
       5  0.000000  5.880903      0  0     Y      N     N        N      1    22
       5  5.880903  9.067762      0  1     Y      N     N        N      1    1   
       5  9.067762 12.188912      1  0     Y      N     N        N      1    11 
       6  0.000000 16.164271      1  0     Y      N     N        Y      1    12

最大 1300 の観測に対して、コードは適切に実行されます (ただし、1000 を超える観測を含めるとかなり時間がかかります)。さらに観測を含めると、ソフトウェア R が応答しなくなります (プログラムが結果を返すまで約 5 時間待っていましたが、フリーズしたままでした)。これは、R coxph ヘルプ Web サイトの「関係」の下のステートメント ( http://stat.ethz.ch/R-manual/R-patched/library/survival/html/coxph.html ) と一致しています。ただし、サンプル サイズ (つまり、データ セット) を減らすことができないため、このコードをより速く実行する方法について他の提案を探しています。

ありがとう、エリー