# libraries
library(tidyverse)
library(parameters)
set.seed(1234)
df_raw <- read_csv("../data/raw/Banco 07 11 V3.csv")
# df_raw |> glimpse()
# date adjust
df <- df_raw |>
mutate(DT_NASC_GERAL = mdy(DT_NASC_GERAL),
DT_SIN_PRI = mdy(DT_SIN_PRI)
)
# df |> glimpse()
# renomear categorias das variáveis
df <- df %>%
mutate(SEXO2 = case_when(SEXO2 == 0 ~ "Fem",
SEXO2 == 1 ~ "Masc"),
Raca3 = case_when(Raca3 == 1 ~ "Branca",
Raca3 == 2 ~ "Negra",
Raca3 == 3 ~ "Amarela",
Raca3 == 4 ~ "Parda",
Raca3 == 5 ~ "Indígena",
Raca3 == 9 ~ "Ignorado"),
GidadeMae = case_when(GidadeMae == 1 ~ "11-19",
GidadeMae == 2 ~ "20-34",
GidadeMae == 3 ~ "35+"),
Gescola3 = case_when(Gescola3 == 1 ~ "0-7",
Gescola3 == 2 ~ "8-11",
Gescola3 == 3 ~ "12+",
Gescola3 == 4 ~ "Ignorado"),
Gpeso = case_when(Gpeso == 0 ~ "2500+",
Gpeso == 1 ~ "<2500"),
Gtermo = case_when(Gtermo == 0 ~ "37+",
Gtermo == 1 ~ "19-31",
Gtermo == 2 ~ "23-36"),
Irmao = case_when(Irmao == 0 ~ "Não",
Irmao == 1 ~ "Sim",
Irmao == 9 ~ "Ignorado"),
PARTO = case_when(PARTO == 1 ~ "Vaginal",
PARTO == 2 ~ "Cesáreo",
PARTO == 9 ~ "Ignorado"),
Trimestre = case_when(Trimestre == 1 ~ "Jan-Mar",
Trimestre == 2 ~ "Abr-Jun",
Trimestre == 3 ~ "Jul-Set",
Trimestre == 4 ~ "Out-Dez")) %>%
select(rsv1, SEXO2, Raca3, GidadeMae, Gescola3, Gpeso, Gtermo, Irmao, PARTO, Trimestre, DT_NASC_GERAL, DT_SIN_PRI)
# filtrar excluindo 'ignorado'
df <- df |>
filter(Raca3 != "Ignorado",
Gescola3 != "Ignorado",
Irmao != "Ignorado",
PARTO != "Ignorado")
# df |> glimpse()Modelos de efeitos aleatórios
1 Bibliotecas e letura dos dados
library(survival)
library(coxme)
# Definindo o tempo para todos os pacientes, incluindo censurados
df <- df %>%
mutate(
# Define uma data de referência (1 ano após a data de nascimento)
data_fim = as.Date(DT_NASC_GERAL) + 365,
# Calcula o tempo até o evento ou até a data de referência
tempo = ifelse(!is.na(DT_SIN_PRI),
as.numeric(DT_SIN_PRI - DT_NASC_GERAL), # Tempo até o evento
as.numeric(data_fim - DT_NASC_GERAL)), # Tempo até a censura
# Indicador do evento: 1 para eventos, 0 para censura
evento = ifelse(!is.na(DT_SIN_PRI), 1, 0)
)
# Modelo de Cox com efeito aleatório para Trimestre
modelo_cox <- coxme(Surv(tempo, evento) ~ SEXO2 + Raca3 + GidadeMae + Gescola3 +
Gpeso + Gtermo + Irmao + PARTO + (1 | Trimestre), data = df)
# Resumo do modelo
summary(modelo_cox)Mixed effects coxme model
Formula: Surv(tempo, evento) ~ SEXO2 + Raca3 + GidadeMae + Gescola3 + Gpeso + Gtermo + Irmao + PARTO + (1 | Trimestre)
Data: df
events, n = 6977, 1201753 (2513 observations deleted due to missingness)
Random effects:
group variable sd variance
1 Trimestre Intercept 0.0651865 0.004249279
Chisq df p AIC BIC
Integrated loglik 999.1 15.00 0 969.1 866.3
Penalized loglik 1008.0 16.63 0 974.7 860.8
Fixed effects:
coef exp(coef) se(coef) z p
SEXO2Masc 0.25173 1.28624 0.02426 10.38 < 2e-16
Raca3Branca -0.08686 0.91680 0.14409 -0.60 0.54662
Raca3Indígena -0.13805 0.87105 0.32326 -0.43 0.66933
Raca3Negra 0.03373 1.03430 0.15090 0.22 0.82315
Raca3Parda -0.09551 0.90891 0.14510 -0.66 0.51036
GidadeMae20-34 -0.29048 0.74790 0.04219 -6.89 5.75e-12
GidadeMae35+ -0.45858 0.63218 0.05093 -9.00 < 2e-16
Gescola312+ 0.06534 1.06753 0.04720 1.38 0.16621
Gescola38-11 -0.11232 0.89376 0.04094 -2.74 0.00609
Gpeso2500+ -0.37575 0.68677 0.04176 -9.00 < 2e-16
Gtermo23-36 -0.19736 0.82089 0.06105 -3.23 0.00123
Gtermo37+ -0.51657 0.59656 0.06474 -7.98 1.47e-15
IrmaoSim 0.55926 1.74938 0.02776 20.14 < 2e-16
PARTOVaginal -0.04132 0.95952 0.02582 -1.60 0.10950parameters(modelo_cox, ci_method="wald", exp = TRUE)# Extraindo a variância do efeito aleatório para Trimestre
var_aleatorio <- as.numeric(VarCorr(modelo_cox)$Trimestre)
# Cálculo do ICC
var_residual <- 3.29 # Variância residual para o modelo de Cox
ICC <- var_aleatorio / (var_aleatorio + var_residual)
ICC[1] 0.0012899081.1 Interpretação dos Efeitos Fixos (Hazard Ratios)
SEXO2 [Masc] (HR: 1.29, p < .001): Meninos têm um risco 29% maior de apresentar sintomas de VSR em comparação com meninas, sendo este efeito estatisticamente significativo.
Raça (Raca3):
- Nenhuma das categorias de raça (Branca, Indígena, Negra, Parda) apresentou significância estatística, indicando que a raça não influencia significativamente o tempo até o evento de VSR.
GidadeMae (Idade da Mãe):
- GidadeMae [20-34] (HR: 0.75, p < .001): Mães com idade entre 20 e 34 anos têm um risco 25% menor de seus filhos desenvolverem VSR, em comparação com o grupo de referência.
- GidadeMae [35+] (HR: 0.63, p < .001): Idades de 35 anos ou mais estão associadas a uma redução de 37% no risco, indicando um efeito protetor significativo.
Gescola3 (Escolaridade da Mãe):
- Gescola3 [12+] (HR: 1.07, p = 0.166): Não apresentou significância estatística, sugerindo que 12+ anos de escolaridade materna não têm um efeito significativo no risco de VSR.
- Gescola3 [8-11] (HR: 0.89, p = 0.006): Mães com 8-11 anos de escolaridade têm uma redução de 11% no risco, que é significativa.
Gpeso [2500+] (HR: 0.69, p < .001): Bebês com peso ao nascer de 2500g ou mais têm uma redução de 31% no risco de desenvolver sintomas de VSR.
Gtermo (Semanas de Gestação):
- Gtermo [23-36] (HR: 0.82, p = 0.001) e Gtermo [37+] (HR: 0.60, p < .001): Ambos os grupos, com 23-36 semanas e 37+ semanas, apresentam riscos significativamente menores em comparação com o grupo de referência (pré-termo extremo).
Irmao [Sim] (HR: 1.75, p < .001): A presença de irmãos aumenta o risco de VSR em 75%, sendo este um efeito altamente significativo.
PARTO [Vaginal] (HR: 0.96, p = 0.110): Não apresentou significância estatística, indicando que o tipo de parto não tem um efeito significativo sobre o risco de VSR.
1.2 Interpretação do Efeito Aleatório para Trimestre (Sazonalidade)
Variância do Efeito Aleatório para Trimestre (SD: 0.0652): Este valor mostra a variabilidade na taxa de incidência de VSR entre os trimestres. Como o desvio padrão é pequeno, isso sugere uma variação mínima entre os trimestres de nascimento.
Coeficiente de Correlação Intraclasse (ICC) = 0.0013 (~0.13%):
O ICC indica que apenas cerca de 0.13% da variância total no tempo até o evento de VSR é explicada pela sazonalidade (trimestre de nascimento). Esse valor muito baixo sugere que o trimestre de nascimento (a sazonalidade) não tem um impacto substancial na variabilidade do tempo até o evento de VSR.
Interpretação: A sazonalidade (diferenças entre trimestres) explica uma fração muito pequena da variação no desfecho. Isso significa que, embora a sazonalidade seja geralmente associada à incidência do VSR, o trimestre de nascimento não é um fator importante para o tempo até o evento de VSR neste contexto.
1.3 Conclusão
- Fatores Importantes: Sexo biológico, idade materna, peso ao nascer, semanas de gestação e presença de irmãos são fatores que têm uma influência significativa no tempo até o evento de VSR.
- Sazonalidade: O efeito sazonal, representado pelo trimestre de nascimento, tem uma influência mínima sobre o risco de VSR. Com um ICC de apenas 0.13%, podemos concluir que a sazonalidade (nascimento em diferentes trimestres) não contribui significativamente para a variabilidade do risco de VSR no primeiro ano de vida.
# Modelo de Cox sem efeito aleatório com efeito de Trimestre
modelo_cox_fixo_b <- coxph(Surv(tempo, evento) ~ SEXO2 + Raca3 + GidadeMae + Gescola3 +
Gpeso + Gtermo + Irmao + PARTO + Trimestre, data = df)
summary(modelo_cox_fixo_b)Call:
coxph(formula = Surv(tempo, evento) ~ SEXO2 + Raca3 + GidadeMae +
Gescola3 + Gpeso + Gtermo + Irmao + PARTO + Trimestre, data = df)
n= 1201753, number of events= 6977
(2513 observations deleted due to missingness)
coef exp(coef) se(coef) z Pr(>|z|)
SEXO2Masc 0.25179 1.28632 0.02426 10.378 < 2e-16 ***
Raca3Branca -0.08692 0.91675 0.14409 -0.603 0.546360
Raca3Indígena -0.13732 0.87169 0.32327 -0.425 0.670995
Raca3Negra 0.03386 1.03444 0.15090 0.224 0.822481
Raca3Parda -0.09563 0.90880 0.14510 -0.659 0.509855
GidadeMae20-34 -0.29077 0.74769 0.04219 -6.892 5.49e-12 ***
GidadeMae35+ -0.45865 0.63213 0.05094 -9.004 < 2e-16 ***
Gescola312+ 0.06557 1.06776 0.04720 1.389 0.164784
Gescola38-11 -0.11232 0.89376 0.04095 -2.743 0.006084 **
Gpeso2500+ -0.37590 0.68667 0.04176 -9.001 < 2e-16 ***
Gtermo23-36 -0.19759 0.82071 0.06104 -3.237 0.001209 **
Gtermo37+ -0.51683 0.59641 0.06473 -7.984 1.41e-15 ***
IrmaoSim 0.55912 1.74912 0.02776 20.138 < 2e-16 ***
PARTOVaginal -0.04131 0.95953 0.02582 -1.600 0.109624
TrimestreJan-Mar -0.11466 0.89167 0.03148 -3.642 0.000270 ***
TrimestreJul-Set -0.15518 0.85626 0.03410 -4.551 5.34e-06 ***
TrimestreOut-Dez -0.13101 0.87721 0.03516 -3.726 0.000195 ***
---
Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
exp(coef) exp(-coef) lower .95 upper .95
SEXO2Masc 1.2863 0.7774 1.2266 1.3490
Raca3Branca 0.9167 1.0908 0.6912 1.2159
Raca3Indígena 0.8717 1.1472 0.4626 1.6426
Raca3Negra 1.0344 0.9667 0.7696 1.3904
Raca3Parda 0.9088 1.1004 0.6838 1.2077
GidadeMae20-34 0.7477 1.3375 0.6883 0.8121
GidadeMae35+ 0.6321 1.5819 0.5721 0.6985
Gescola312+ 1.0678 0.9365 0.9734 1.1713
Gescola38-11 0.8938 1.1189 0.8248 0.9684
Gpeso2500+ 0.6867 1.4563 0.6327 0.7452
Gtermo23-36 0.8207 1.2185 0.7282 0.9250
Gtermo37+ 0.5964 1.6767 0.5253 0.6771
IrmaoSim 1.7491 0.5717 1.6565 1.8469
PARTOVaginal 0.9595 1.0422 0.9122 1.0093
TrimestreJan-Mar 0.8917 1.1215 0.8383 0.9484
TrimestreJul-Set 0.8563 1.1679 0.8009 0.9154
TrimestreOut-Dez 0.8772 1.1400 0.8188 0.9398
Concordance= 0.636 (se = 0.004 )
Likelihood ratio test= 1008 on 17 df, p=<2e-16
Wald test = 1054 on 17 df, p=<2e-16
Score (logrank) test = 1076 on 17 df, p=<2e-16parameters(modelo_cox_fixo_b, ci_method="wald", exp = TRUE)1.4 Interpretação dos Efeitos Fixos
SEXO2 [Masc] (HR: 1.29, p < .001): Meninos têm um risco de 29% maior de apresentar sintomas de VSR em comparação com meninas, o que é estatisticamente significativo.
Raça (Raca3):
- Nenhuma das categorias de raça (Branca, Indígena, Negra, Parda) apresentou significância estatística. Isso indica que a raça não tem uma influência significativa sobre o risco de VSR.
GidadeMae (Idade da Mãe):
- GidadeMae [20-34] (HR: 0.75, p < .001): Mães com idade entre 20 e 34 anos têm um risco 25% menor de seus filhos desenvolverem sintomas de VSR, em comparação com o grupo de referência.
- GidadeMae [35+] (HR: 0.63, p < .001): Idades de 35 anos ou mais estão associadas a uma redução de 37% no risco de VSR, indicando um efeito protetor significativo.
Gescola3 (Escolaridade da Mãe):
- Gescola3 [12+] (HR: 1.07, p = 0.165): Não houve significância estatística, sugerindo que mães com escolaridade de 12+ anos não apresentam um efeito significativo no risco de VSR.
- Gescola3 [8-11] (HR: 0.89, p = 0.006): Mães com escolaridade entre 8 e 11 anos têm um risco 11% menor, o que é significativo.
Gpeso [2500+] (HR: 0.69, p < .001): Bebês com peso ao nascer de 2500g ou mais têm uma redução de 31% no risco de desenvolver sintomas de VSR.
Gtermo (Semanas de Gestação):
- Gtermo [23-36] (HR: 0.82, p = 0.001) e Gtermo [37+] (HR: 0.60, p < .001): Ambos os grupos, com 23-36 semanas e 37+ semanas, têm um risco significativamente menor em comparação com o grupo de referência (pré-termo extremo).
Irmao [Sim] (HR: 1.75, p < .001): A presença de irmãos aumenta o risco de VSR em 75%, um efeito altamente significativo.
PARTO [Vaginal] (HR: 0.96, p = 0.110): Não apresentou significância estatística, indicando que o tipo de parto não tem um efeito significativo sobre o risco de VSR.
1.5 Interpretação do Efeito de Trimestre (Sazonalidade)
- Trimestre [Jan-Mar] (HR: 0.89, p < .001): O risco de VSR é 11% menor para os bebês nascidos entre janeiro e março, em comparação com o trimestre de referência (provavelmente abril-junho, se este for o trimestre de referência).
- Trimestre [Jul-Set] (HR: 0.86, p < .001): O risco de VSR é 14% menor para bebês nascidos entre julho e setembro.
- Trimestre [Out-Dez] (HR: 0.88, p < .001): Bebês nascidos entre outubro e dezembro têm um risco 12% menor.
1.6 Conclusão sobre a Sazonalidade
Os hazard ratios para os trimestres de nascimento indicam que a sazonalidade tem um efeito moderado sobre o risco de VSR. Em particular, bebês nascidos fora do período de alta incidência (março a julho) têm um risco menor de desenvolver sintomas de VSR. Isso sugere que a sazonalidade está associada a um risco maior de VSR, pois bebês nascidos no trimestre de alta incidência estão mais expostos ao vírus sincicial respiratório em seus primeiros meses de vida.
1.7 Resumo Final
- Fatores Significativos: Sexo, idade materna, peso ao nascer, semanas de gestação e presença de irmãos influenciam o risco de VSR.
- Sazonalidade: Trimestres de nascimento fora do período de alta incidência (março a julho) estão associados a um menor risco de VSR, o que confirma uma influência sazonal moderada no risco de VSR.