R 生存时间序列的逻辑检验

我有一个数据框架，其中包含许多独特的个体在很长一段时间内的生存数据(1 =活着，0 =死亡):每个个体(即每行)都有一系列的0和1(每一列代表一个时间段内的生存判断).我现在想判断每个人的时间序列的逻辑，即逻辑将是如果一个人一直活着，或者如果它在途中死亡并保持死亡.不合逻辑的是，如果一个人死了，但在以后的时间点又活了，即它复活了.我想在我的数据框中添加一个新列，显示个人的时间序列是"好"还是"不好".

我可以用dplyr::case_when()来说明所有的可能性，但由于我的时间序列很长，这实际上是不可行的.

有没有一种巧妙的方法(理想情况下使用dplyr，但一切都很好)来测试这种时间序列的逻辑？

请注意，情况并非如此.

# A tibble: 6 × 7
  ind_ID timeperiod_1 timeperiod_2 timeperiod_3 timeperiod_4 timeperiod_5 logic_status
  <chr>  <fct>        <fct>        <fct>        <fct>        <fct>        <chr>       
1 ID_1   1            1            1            1            1            ok          
2 ID_2   1            0            1            0            0            not ok      
3 ID_3   1            1            1            1            1            ok          
4 ID_4   1            1            1            0            0            ok          
5 ID_5   1            0            1            0            0            not ok      
6 ID_6   1            0            1            0            0            not ok    

示例数据:

dput(dat)
structure(list(ind_ID = c("ID_1", "ID_2", "ID_3", "ID_4", "ID_5", 
"ID_6"), timeperiod_1 = structure(c(2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L), levels = c("0", 
"1"), class = "factor"), timeperiod_2 = structure(c(2L, 1L, 2L, 
2L, 1L, 1L), levels = c("0", "1"), class = "factor"), timeperiod_3 = structure(c(2L, 
2L, 2L, 2L, 2L, 2L), levels = c("0", "1"), class = "factor"), 
    timeperiod_4 = structure(c(2L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L), levels = c("0", 
    "1"), class = "factor"), timeperiod_5 = structure(c(2L, 1L, 
    2L, 1L, 1L, 1L), levels = c("0", "1"), class = "factor")), row.names = c(NA, 
-6L), class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame"))