Utiliando o modelo de Cox para analisar as variáveis citadas abaixo:
Variáveis
Raça/cor:
i. Não branco: 0
ii. Branco: 1
Idade:
i. ≤ 50 anos: 0
ii. >50 anos: 1
Base de dados
library(rio)
library(tidyverse)
require(survival)
library(patchwork)
library(DT)
library(reactable)
library(gt)
dados = dados %>% select(Idade,Raca,t,censur)
attach(dados)
DT::datatable(dados)
fit<-coxph(Surv(t,censur)~Idade+Raca,data=dados,x=T,method="breslow")
summary(fit)
## Call:
## coxph(formula = Surv(t, censur) ~ Idade + Raca, data = dados,
## x = T, method = "breslow")
##
## n= 58, number of events= 58
##
## coef exp(coef) se(coef) z Pr(>|z|)
## Idade -0.8713 0.4184 0.3255 -2.677 0.00744 **
## Raca 0.4455 1.5612 0.2840 1.569 0.11671
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## exp(coef) exp(-coef) lower .95 upper .95
## Idade 0.4184 2.3899 0.2211 0.7919
## Raca 1.5612 0.6405 0.8949 2.7238
##
## Concordance= 0.658 (se = 0.041 )
## Likelihood ratio test= 10.23 on 2 df, p=0.006
## Wald test = 10.95 on 2 df, p=0.004
## Score (logrank) test = 11.63 on 2 df, p=0.003
sum <- summary(fit)
df1<-as.data.frame(sum$conf.int)
Covariáveis<-c("Idade","Raça")
Coeficientes<-sum$coefficients[, "coef"]
ErroPadrão<-sum$coefficients[, "se(coef)"]
df1<-df1[,-2]
df2<-cbind(Covariáveis,Coeficientes,ErroPadrão,df1)
colnames(df2)[4]<-"RR"
colnames(df2)[5]<-"IC.Inf.95%(RR)"
colnames(df2)[6]<-"IC.Sup.95%(RR)"
gt(df2) %>%
tab_header(
title = md("Ajuste do modelo de Cox para dados de câncer de mama Cuiabá.")
) %>%
tab_footnote(
footnote = "IC.INF. = Intervalo de confiança Inferior"
) %>%
tab_footnote(
footnote = "IC.SUP. = Intervalo de confiança Superior"
) %>%
opt_stylize(style = 4, color = "cyan")
| Ajuste do modelo de Cox para dados de câncer de mama Cuiabá. | |||||
| Covariáveis | Coeficientes | ErroPadrão | RR | IC.Inf.95%(RR) | IC.Sup.95%(RR) |
|---|---|---|---|---|---|
| Idade | -0.8712581 | 0.3255147 | 0.4184248 | 0.2210746 | 0.7919467 |
| Raça | 0.4454668 | 0.2839637 | 1.5612188 | 0.8948565 | 2.7237933 |
| IC.INF. = Intervalo de confiança Inferior | |||||
| IC.SUP. = Intervalo de confiança Superior | |||||
Esse ajuste de modelo de Cox foi realizado para analisar o risco relativo (RR) de desenvolver câncer de mama com base nas covariáveis de idade e raça.
Os resultados mostram que a idade tem um efeito significativo no risco de desenvolver câncer de mama, com um coeficiente negativo de \(-0,8712581\) e um erro padrão de \(0,3255147\). Isso significa que, para cada aumento de unidade na idade, o risco de desenvolver câncer de mama diminui em \(1 - exp(-0,8712581)\) = \(58,4\%\).
A raça também é uma covariável significativa, com um coeficiente positivo de \(0,4454668\) e um erro padrão de \(0,2839637\). O \(RR\) associado à raça é de \(1,5612188\), o que indica que o risco de desenvolver câncer de mama é \(1,56\) vezes maior para mulheres pertencentes à raça em questão em comparação com as mulheres de referência. No entanto, os intervalos de confiança de \(95\%\) para o \(RR\) incluem \(1\), o que sugere que a diferença de risco pode não ser estatisticamente significativa.
Em resumo, esse ajuste de modelo de Cox mostra que a idade é uma covariável importante para o risco de desenvolver câncer de mama e que a raça pode ter um efeito adicional.