索尼娅·格雷文;弗朗西丝卡·多米尼克;斯科特·泽格 使用时空信息估计慢性空气污染影响的方法。 （英语） Zbl 1232.62157号 美国统计协会。 106，编号494，396-406（2011）. 摘要：有大量观察证据表明，长期接触颗粒物空气污染与城市人口过早死亡有关。对这些影响程度的估计主要来自不同污染水平城市之间调整后死亡率的横断面比较。这些估计可能会被与空气污染相关的人口之间的其他差异所混淆，例如社会经济因素。另一种方法是研究城市内颗粒物和死亡率随时间的协变量，正如在短期暴露调查中所做的那样。无论哪种情况，像这样的观察研究都会受到未测量变量的干扰。因此，检测此类混杂并得出受混杂影响较小的估计值的能力是一个高度优先考虑的问题。我们描述并应用了一种方法，将曝光变量分解为不同时间、空间和时间尺度上随时间变化的分量，这里重点关注与时间相关的分量。从比例风险模型出发，我们推导了一个泊松回归模型，并估计了两个回归系数：衡量国家污染趋势与死亡率之间关系的“全球”系数；以及“局部”系数，该系数是从空间到时间的变化中得出的，用于测量特定位置的污染趋势与根据国家趋势调整的死亡率之间的关联。如果没有未测量的混杂因素，并且给出了有效的模型假设，则尺度特定系数应相似；这些系数的实质性差异构成了质疑模型的基础。我们推导了一种反修改算法，以使我们的模型适合于非常大的时空数据集。我们将我们的方法应用于医疗保险队列空气污染研究（MCAPS），其中包括2000-2006年期间1820万人口死亡时间和年龄的个人信息。基于全球系数的结果表明，由于PM（{2.5}）年全国平均值的降低，国民预期寿命大幅增加。然而，该系数基于PM（{2.5}）和死亡率的国家趋势，很可能与国家层面上的其他趋势变量相混淆。虽然不能排除局部系数与未测量因素混淆的可能性较小。仅根据局部系数，我们无法证明PM（_｛2.5｝\）减少后预期寿命的任何变化。我们使用数据子集可用的额外调查数据来调查结果对包含额外协变量的敏感性，但两个系数基本保持不变。 引用于三文件 MSC公司： 62页第12页 统计在环境和相关主题中的应用 62页第10页 统计学在生物学和医学中的应用；元分析 65C60个 统计中的计算问题（MSC2010） 62纳米02 生存分析和删失数据中的估计 关键词：回火算法;环境流行病学;颗粒物;规格测试 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{S.Greven}et al.，J.Am.Stat.Assoc.106，No.494，396--406（2011；Zbl 1232.62157） 全文： 内政部 链接