Homework 4

Cox Regression Modeling

#read in data from DHS in Uganda 2016 
library(haven)
library(knitr)
library(tidyverse)

── Attaching packages ─────────────────────────────────────── tidyverse 1.3.2 ──
✔ ggplot2 3.3.6      ✔ purrr   0.3.4 
✔ tibble  3.1.8      ✔ dplyr   1.0.10
✔ tidyr   1.2.0      ✔ stringr 1.4.1 
✔ readr   2.1.2      ✔ forcats 0.5.2 
── Conflicts ────────────────────────────────────────── tidyverse_conflicts() ──
✖ dplyr::filter() masks stats::filter()
✖ dplyr::lag()    masks stats::lag()

library(car)

Loading required package: carData

Attaching package: 'car'

The following object is masked from 'package:dplyr':

    recode

The following object is masked from 'package:purrr':

    some

ugtotal <- read_dta("C:/Users/rlutt/Downloads/UGIR7BFL.DTA")

ugtotal<-zap_labels(ugtotal)

#create dichotomous variable for any experience of IPV 


ugtotal$ipv.viol<-ifelse(ugtotal$d105a==1|ugtotal$d105a==2|  ugtotal$d105d==1|ugtotal$d105d==2| ugtotal$d105e==1|ugtotal$d105e==2| ugtotal$d105f==1|ugtotal$d105f==2,1,0)
table(ugtotal$ipv.viol)

   0    1 
6280 1256 

ugtotal$ipv.sex<-ifelse(ugtotal$d105h==1|ugtotal$d105h==2|ugtotal$d105i==1|ugtotal$d105i==2|ugtotal$d105k==1|ugtotal$d105k==2,1,0)
table(ugtotal$ipv.sex)

   0    1 
6286 1250 

ugtotal$force_sex <- ifelse(ugtotal$d125==1,1,ifelse(ugtotal$d125==9, NA, 0))
 table(ugtotal$force_sex)

   0    1 
8761  471 

ugtotal$ipv.emot<-ifelse(ugtotal$d104==1,1,0)
table(ugtotal$ipv.emot)

   0    1 
4395 3141 

ugtotal$any.ipv<-ifelse(ugtotal$ipv.sex==1 | ugtotal$ipv.emot==1 | ugtotal$ipv.viol==1,1,0)


table(ugtotal$any.ipv)

   0    1 
3899 3637 

#choose subset of variables needed for analysis


#emotional ipv & births & covariates

library(dplyr)
library(tibble)

#check what is censored
table(is.na(ugtotal$bidx_01))

FALSE  TRUE 
13745  4761 

#cutdown data-set to only use variables of interest
sub<-ugtotal%>%
    filter(bidx_01==1&b0_01==0)%>%
  transmute(int.cmc=v008,
            any.ipv=any.ipv,
              fbir.cmc=b3_01,
                 sbir.cmc=b3_02, 
            contraception=v313, 
            marital=v501, 
            age=v012,
                weight=v005/1000000,
                 psu=v021,
                 strata=v022)%>%
select(int.cmc, fbir.cmc, sbir.cmc, contraception, marital, age, weight, psu, strata, any.ipv)%>%
  mutate(agefb = (age - (int.cmc - fbir.cmc)/12))

#create covariates


#usingmoderncontraception
sub$moderncon<-car::Recode(sub$contraception, recodes= "0='0'; 1='1'; 2='1'; 3='2'", as.factor=T)

#partnered
sub$partnered<-car::Recode(sub$marital, recodes= "0='0'; 1='1'; 2='1'; 3='0'; 4='0'; 5='0'", as.factor=T)


#square age
sub$agesq<-(sub$agefb^2)

#event & duration variable

#calculate birth intervals 

sub2<-sub%>%
  mutate(secbi = ifelse(is.na(sbir.cmc)==T,
                   int.cmc - fbir.cmc, 
                   fbir.cmc - sbir.cmc),
         b2event = ifelse(is.na(sbir.cmc)==T,0,1))


#drop na
library(tidyr)
drop_na(sub2, secbi)

# A tibble: 13,471 × 16
   int.cmc fbir.cmc sbir.cmc contrac…¹ marital   age weight   psu strata any.ipv
     <dbl>    <dbl>    <dbl>     <dbl>   <dbl> <dbl>  <dbl> <dbl>  <dbl>   <dbl>
 1    1400     1381     1330         0       1    25   1.10     1      1      NA
 2    1400     1208     1173         0       5    40   1.10     1      1      NA
 3    1400     1389       NA         0       2    21   1.10     1      1      NA
 4    1400     1380     1358         0       5    23   1.10     1      1      NA
 5    1400     1329     1293         0       5    30   1.10     1      1       0
 6    1400     1324       NA         3       0    27   1.10     1      1      NA
 7    1400     1364     1316         0       2    26   1.10     1      1       1
 8    1400     1229     1185         0       1    34   1.10     1      1      NA
 9    1400     1384       NA         0       2    38   1.10     1      1       1
10    1400     1384     1342         3       1    24   1.10     1      1       1
# … with 13,461 more rows, 6 more variables: agefb <dbl>, moderncon <fct>,
#   partnered <fct>, agesq <dbl>, secbi <dbl>, b2event <dbl>, and abbreviated
#   variable name ¹​contraception

 complete.cases(sub2) 

    [1] FALSE FALSE FALSE FALSE  TRUE FALSE  TRUE FALSE FALSE  TRUE FALSE  TRUE
   [13]  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE FALSE FALSE  TRUE  TRUE  TRUE FALSE  TRUE FALSE
   [25]  TRUE FALSE FALSE  TRUE  TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE  TRUE FALSE FALSE
   [37] FALSE FALSE FALSE  TRUE FALSE  TRUE FALSE  TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
   [49]  TRUE FALSE  TRUE  TRUE FALSE  TRUE FALSE FALSE FALSE  TRUE FALSE FALSE
   [61] FALSE  TRUE FALSE  TRUE  TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE  TRUE FALSE FALSE
   [73]  TRUE FALSE FALSE FALSE  TRUE FALSE FALSE  TRUE FALSE  TRUE FALSE FALSE
   [85] FALSE FALSE FALSE  TRUE FALSE  TRUE  TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE  TRUE
   [97]  TRUE FALSE FALSE  TRUE FALSE  TRUE FALSE FALSE  TRUE FALSE FALSE FALSE
  [109] FALSE  TRUE FALSE FALSE  TRUE  TRUE FALSE  TRUE FALSE  TRUE  TRUE FALSE
  [121]  TRUE  TRUE FALSE FALSE  TRUE FALSE  TRUE FALSE FALSE FALSE  TRUE FALSE
  [133]  TRUE FALSE  TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE  TRUE FALSE  TRUE  TRUE  TRUE
  [145] FALSE FALSE  TRUE FALSE  TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE  TRUE  TRUE
  [157]  TRUE  TRUE  TRUE FALSE FALSE  TRUE  TRUE FALSE FALSE  TRUE FALSE  TRUE
  [169] FALSE FALSE FALSE  TRUE FALSE FALSE  TRUE  TRUE FALSE  TRUE FALSE  TRUE
  [181] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE  TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
  [193] FALSE FALSE  TRUE FALSE  TRUE FALSE  TRUE  TRUE FALSE  TRUE FALSE  TRUE
  [205]  TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE  TRUE  TRUE FALSE FALSE FALSE  TRUE FALSE
  [217]  TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE  TRUE FALSE FALSE FALSE  TRUE FALSE  TRUE
  [229] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE  TRUE FALSE  TRUE FALSE  TRUE FALSE  TRUE
  [241]  TRUE FALSE FALSE FALSE  TRUE FALSE  TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE  TRUE
  [253] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE  TRUE  TRUE FALSE  TRUE FALSE FALSE FALSE
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  [277] FALSE FALSE  TRUE FALSE  TRUE FALSE  TRUE FALSE FALSE FALSE  TRUE FALSE
  [289] FALSE FALSE  TRUE FALSE FALSE  TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE  TRUE
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  [313]  TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE  TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
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  [349]  TRUE  TRUE  TRUE FALSE FALSE FALSE  TRUE  TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
  [361] FALSE FALSE FALSE  TRUE FALSE  TRUE  TRUE FALSE FALSE  TRUE FALSE  TRUE
  [373] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE  TRUE FALSE FALSE  TRUE FALSE FALSE FALSE
  [385] FALSE  TRUE  TRUE FALSE FALSE FALSE  TRUE  TRUE FALSE  TRUE  TRUE FALSE
  [397] FALSE FALSE  TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
  [409]  TRUE FALSE  TRUE  TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
  [421]  TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE  TRUE FALSE FALSE FALSE
  [433] FALSE  TRUE FALSE  TRUE  TRUE FALSE FALSE  TRUE FALSE FALSE FALSE  TRUE
  [445] FALSE  TRUE FALSE FALSE  TRUE FALSE FALSE FALSE  TRUE  TRUE FALSE FALSE
  [457]  TRUE  TRUE FALSE FALSE  TRUE FALSE FALSE FALSE  TRUE FALSE FALSE FALSE
  [469] FALSE  TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE  TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
  [481]  TRUE FALSE FALSE  TRUE FALSE  TRUE FALSE  TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
  [493]  TRUE FALSE FALSE  TRUE  TRUE  TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE  TRUE
  [505] FALSE  TRUE FALSE  TRUE FALSE FALSE  TRUE FALSE FALSE FALSE  TRUE FALSE
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  [553] FALSE  TRUE FALSE  TRUE  TRUE  TRUE FALSE FALSE FALSE  TRUE  TRUE FALSE
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  [577] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE  TRUE  TRUE
  [589] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE  TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE  TRUE  TRUE
  [601] FALSE FALSE FALSE FALSE  TRUE FALSE FALSE  TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
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  [757] FALSE FALSE FALSE  TRUE FALSE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE FALSE FALSE
  [769] FALSE  TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
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  [793] FALSE FALSE  TRUE  TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE  TRUE  TRUE
  [805]  TRUE FALSE  TRUE  TRUE FALSE  TRUE  TRUE FALSE  TRUE FALSE  TRUE FALSE
  [817] FALSE  TRUE FALSE  TRUE  TRUE FALSE  TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
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  [841] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE  TRUE FALSE  TRUE FALSE  TRUE  TRUE
  [853]  TRUE FALSE FALSE FALSE  TRUE FALSE  TRUE FALSE FALSE FALSE  TRUE  TRUE
  [865]  TRUE  TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE  TRUE FALSE FALSE FALSE  TRUE  TRUE
  [877] FALSE FALSE  TRUE FALSE  TRUE FALSE  TRUE FALSE  TRUE FALSE  TRUE FALSE
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  [925] FALSE  TRUE FALSE  TRUE  TRUE FALSE  TRUE FALSE FALSE  TRUE  TRUE FALSE
  [937]  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE FALSE  TRUE FALSE  TRUE FALSE FALSE FALSE  TRUE
  [949] FALSE  TRUE  TRUE FALSE  TRUE  TRUE FALSE FALSE FALSE  TRUE FALSE FALSE
  [961]  TRUE  TRUE  TRUE FALSE  TRUE FALSE  TRUE FALSE FALSE  TRUE FALSE  TRUE
  [973] FALSE FALSE FALSE  TRUE FALSE  TRUE  TRUE FALSE  TRUE  TRUE FALSE  TRUE
  [985]  TRUE  TRUE  TRUE FALSE FALSE  TRUE FALSE FALSE FALSE  TRUE FALSE FALSE
  [997] FALSE  TRUE  TRUE  TRUE FALSE FALSE  TRUE FALSE  TRUE FALSE FALSE  TRUE
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 [1177]  TRUE  TRUE  TRUE FALSE FALSE  TRUE FALSE FALSE FALSE  TRUE  TRUE FALSE
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 [2653] FALSE FALSE  TRUE FALSE FALSE  TRUE FALSE FALSE  TRUE  TRUE FALSE FALSE
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 [2677]  TRUE  TRUE FALSE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE FALSE  TRUE  TRUE  TRUE FALSE
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#survey design & fit cox model
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Loading required package: grid

Loading required package: Matrix

Attaching package: 'Matrix'

The following objects are masked from 'package:tidyr':

    expand, pack, unpack

Loading required package: survival

Attaching package: 'survey'

The following object is masked from 'package:graphics':

    dotchart

des<-svydesign(ids=~psu, strata=~strata, data=sub2[sub2$secbi>0,],weight=~weight)

library(survival)

cox.s<-svycoxph(Surv(secbi, b2event)~moderncon+agefb+agesq+partnered, design=des)
summary(cox.s)

Stratified 1 - level Cluster Sampling design (with replacement)
With (696) clusters.
svydesign(ids = ~psu, strata = ~strata, data = sub2[sub2$secbi > 
    0, ], weight = ~weight)

Call:
svycoxph(formula = Surv(secbi, b2event) ~ moderncon + agefb + 
    agesq + partnered, design = des)

  n= 13432, number of events= 11084 

                 coef  exp(coef)   se(coef)  robust se       z Pr(>|z|)    
moderncon1 -0.0431403  0.9577770  0.0509644  0.0695491  -0.620   0.5351    
moderncon2  0.0433355  1.0442882  0.0202940  0.0239596   1.809   0.0705 .  
agefb       0.1940657  1.2141761  0.0117398  0.0150478  12.897   <2e-16 ***
agesq      -0.0033042  0.9967012  0.0002005  0.0002470 -13.375   <2e-16 ***
partnered1  0.4042401  1.4981636  0.0243931  0.0326698  12.374   <2e-16 ***
---
Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

           exp(coef) exp(-coef) lower .95 upper .95
moderncon1    0.9578     1.0441    0.8357    1.0977
moderncon2    1.0443     0.9576    0.9964    1.0945
agefb         1.2142     0.8236    1.1789    1.2505
agesq         0.9967     1.0033    0.9962    0.9972
partnered1    1.4982     0.6675    1.4052    1.5972

Concordance= 0.543  (se = 0.004 )
Likelihood ratio test= NA  on 5 df,   p=NA
Wald test            = 408.6  on 5 df,   p=<2e-16
Score (logrank) test = NA  on 5 df,   p=NA

  (Note: the likelihood ratio and score tests assume independence of
     observations within a cluster, the Wald and robust score tests do not).

Being partnered is significant while using modern contraception is not. It has a positive relationship with the hazard of giving birth.

#fit cox model with an interaction term: marraige*contraception


cox.i<-svycoxph(Surv(secbi, b2event)~moderncon+partnered+agefb+agesq+moderncon*partnered, design=des)
summary(cox.i)

Stratified 1 - level Cluster Sampling design (with replacement)
With (696) clusters.
svydesign(ids = ~psu, strata = ~strata, data = sub2[sub2$secbi > 
    0, ], weight = ~weight)

Call:
svycoxph(formula = Surv(secbi, b2event) ~ moderncon + partnered + 
    agefb + agesq + moderncon * partnered, design = des)

  n= 13432, number of events= 11084 

                            coef  exp(coef)   se(coef)  robust se       z
moderncon1            -0.1709997  0.8428218  0.2044323  0.2279055  -0.750
moderncon2             0.0374912  1.0382028  0.0485258  0.0641376   0.585
partnered1             0.4002542  1.4922039  0.0290592  0.0367342  10.896
agefb                  0.1940357  1.2141397  0.0117449  0.0149771  12.956
agesq                 -0.0033042  0.9967012  0.0002006  0.0002462 -13.420
moderncon1:partnered1  0.1372098  1.1470688  0.2111468  0.2370213   0.579
moderncon2:partnered1  0.0072724  1.0072989  0.0533971  0.0697150   0.104
                      Pr(>|z|)    
moderncon1               0.453    
moderncon2               0.559    
partnered1              <2e-16 ***
agefb                   <2e-16 ***
agesq                   <2e-16 ***
moderncon1:partnered1    0.563    
moderncon2:partnered1    0.917    
---
Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

                      exp(coef) exp(-coef) lower .95 upper .95
moderncon1               0.8428     1.1865    0.5392    1.3174
moderncon2               1.0382     0.9632    0.9156    1.1773
partnered1               1.4922     0.6701    1.3885    1.6036
agefb                    1.2141     0.8236    1.1790    1.2503
agesq                    0.9967     1.0033    0.9962    0.9972
moderncon1:partnered1    1.1471     0.8718    0.7208    1.8253
moderncon2:partnered1    1.0073     0.9928    0.8787    1.1548

Concordance= 0.543  (se = 0.004 )
Likelihood ratio test= NA  on 7 df,   p=NA
Wald test            = 426  on 7 df,   p=<2e-16
Score (logrank) test = NA  on 7 df,   p=NA

  (Note: the likelihood ratio and score tests assume independence of
     observations within a cluster, the Wald and robust score tests do not).

The interaction of being partnered and usage of modern contraception is not signficant.

#plot functions for different risk profiles

#Schoenfeld test
fit.test<-cox.zph(cox.s)
fit.test

             chisq df    p
moderncon 0.001315  2 1.00
agefb     0.015609  1 0.90
agesq     0.012889  1 0.91
partnered 0.000584  1 0.98
GLOBAL    0.022822  5 1.00

plot(fit.test, df=2)

#Schoenfeld test
fit.testi<-cox.zph(cox.i)
fit.testi

                       chisq df    p
moderncon           0.001331  2 1.00
partnered           0.000583  1 0.98
agefb               0.015603  1 0.90
agesq               0.012883  1 0.91
moderncon:partnered 0.001333  2 1.00
GLOBAL              0.022999  7 1.00

plot(fit.testi, df=2)

#martingale residuals since age is continuous
#extract Martingale residuals
res.mar<-resid(cox.s, type="martingale")

res.mari<-resid(cox.i,  type="martingale")

#plot vs maternal age- no interaction in model
scatter.smooth(des$variables$agefb, res.mar,
               degree = 2,
               span = 1, ylab="Martingale Residual",
               col=1,  cex=.25, lpars=list(col = "red",
                                           lwd = 3))
title(main="Martingale residuals for Mother Age Uganda ")

#plot vs maternal age- w/ interaction of contraception and marriage in model
scatter.smooth(des$variables$agefb, res.mari,
               degree = 2,
               span = 1, ylab="Martingale Residual",
               col=1,  cex=.25, lpars=list(col = "red",
                                           lwd = 3))
title(main="Martingale residuals for Mother Age Uganda ")

The lack of significance in the schoenfield test and the flat martingale curves indicating that there isn’t an issue of non-proportionality, which is a defined as a dependence between the residual and the outcome.

#see if there is a change in relationship over time

fita<-aareg(Surv(secbi,b2event)~moderncon+partnered+agefb+age+cluster(strata),
            sub2, weights = weight)

summary(fita)

               slope      coef se(coef) robust se      z        p
Intercept   0.051000  1.55e-04 7.50e-06  2.43e-05  6.400 1.59e-10
moderncon1 -0.001000 -4.59e-06 9.46e-06  6.84e-06 -0.671 5.02e-01
moderncon2  0.000331  4.00e-06 3.63e-06  4.48e-06  0.892 3.72e-01
partnered1  0.014700  5.28e-05 3.82e-06  6.90e-06  7.660 1.85e-14
agefb       0.000216  5.63e-06 4.36e-07  6.54e-07  8.610 7.20e-18
age        -0.000495 -3.99e-06 3.84e-07  1.18e-06 -3.370 7.64e-04

Chisq=165.42 on 5 df, p=<2e-16; test weights=aalen

#plot effects
library(ggfortify)
autoplot(fita)

Warning: `gather_()` was deprecated in tidyr 1.2.0.
Please use `gather()` instead.
This warning is displayed once every 8 hours.
Call `lifecycle::last_lifecycle_warnings()` to see where this warning was generated.

The intercept goes up, as being partnered and using modern contraception actually show an increase in the hazard of giving birth. It begins to level off after 150 months, however. These plots show that being partnered matters more than contraceptive use, although both are relevant. Contraceptive use’s effect on the hazard of giving birth being positive shows that women in Uganda use contraception to space out their births rather than to stop child-bearing altogether.