R cox模型中的约束三次样条拟合

我想用Cox比例风险回归研究一些持续性风险因素与我的偏好性疾病的假定U型关联。到目前为止，我已经用

R

和

survival

包这样做了

library(survival)
coxph(Surv(entry, exit, status) ~ pspline(my.risk.factor, df = df))

然而，尽管文档不太详细，但在我看来，这些样条曲线没有受到限制（即，在尾部强制为线性），因此在所述尾部中显示出高方差，并且我还感到恼火的是，我必须提供所需的拟合复杂度（通过

df

参数）。我更希望在

mgcv

包中使用它，它可以自动调节拟合的复杂性，但AFAIK不支持cox模型

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我可以用

R

来做吗？如果可以，怎么做？

rms软件包使用

rcs

（受限三次样条曲线），Harrell特别指出其尾部是线性的，这符合我的经验。您不会像在“mgcv”包中那样获得自动df估计