split_L <- Lexis(entry = list("cal" = cal.yr(test), "age2" = cal.yr(test) - cal.yr(birth)), exit = list("cal" = cal.yr(liver_time)), exit.status = cancer_liver, id = ID, data = incident_dat %>% filter(liver_time > test + 90)) %>% splitLexis(breaks = seq(0,85,5), time.scale="age2") %>% splitLexis(breaks = seq(2014,2022,1), time.scale="cal") case_count <- tapply(status(split_L %>% filter(obesity_HCV==1),"exit")==1, list( timeBand(split_L%>% filter(obesity_HCV==1),"age2","left")), sum)

这段代码是用来做什么的？

这段代码是用来进行生存分析的，根据个体的出生年份、入组时间、出组时间、出组状态以及其他一些变量，将个体按照时间轴划分为不同的区间，并计算每个区间内患病的个体数。其中包括使用 Lexis() 函数对个体进行划分，使用 splitLexis() 函数将划分后的 Lexis 对象按照年龄和时间进行再次划分，最后使用 tapply() 函数计算每个区间内患病的个体数。这段代码中还涉及到了一些特定的变量，例如 obesity_HCV，这些变量用于对个体进行分类和筛选。