論文の概要: Heterogeneous Distributed Lag Models to Estimate Personalized Effects of
Maternal Exposures to Air Pollution
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.13763v1
- Date: Tue, 28 Sep 2021 14:36:09 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-09-29 14:39:45.122956
- Title: Heterogeneous Distributed Lag Models to Estimate Personalized Effects of
Maternal Exposures to Air Pollution
- Title（参考訳）: 大気汚染に対する母体曝露のパーソナライズ効果を推定する不均一分散ラグモデル
- Authors: Daniel Mork, Marianthi-Anna Kioumourtzoglou, Marc Weisskopf, Brent A
Coull, Ander Wilson
- Abstract要約: 子どもの健康研究は、母親の環境暴露と子供の出生と健康結果の関連を支持する。
このような研究における共通のゴールは、感受性の重要な窓を特定することである。
個人レベルで重要なウィンドウを推定する統計的学習手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.1498833540989413
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Children's health studies support an association between maternal
environmental exposures and children's birth and health outcomes. A common goal
in such studies is to identify critical windows of susceptibility -- periods
during gestation with increased association between maternal exposures and a
future outcome. The associations and timings of critical windows are likely
heterogeneous across different levels of individual, family, and neighborhood
characteristics. However, the few studies that have considered effect
modification were limited to a few pre-specified subgroups. We propose a
statistical learning method to estimate critical windows at the individual
level and identify important characteristics that induce heterogeneity. The
proposed approach uses distributed lag models (DLMs) modified by Bayesian
additive regression trees to account for effect heterogeneity based on a
potentially high-dimensional set of modifying factors. We show in a simulation
study that our model can identify both critical windows and modifiers
responsible for DLM heterogeneity. We estimate the relationship between weekly
exposures to fine particulate matter during gestation and birth weight in an
administrative Colorado birth cohort. We identify maternal body mass index
(BMI), age, Hispanic designation, and education as modifiers of the distributed
lag effects and find non-Hispanics with increased BMI to be a susceptible
population.
- Abstract（参考訳）: 子どもの健康研究は、母親の環境暴露と子供の出生と健康結果の関連を支持する。
このような研究の共通の目標は、妊娠中の感受性の臨界窓を識別することであり、母性曝露と将来の結果との関係が増加する。
クリティカルウィンドウの関連とタイミングは、個人、家族、近隣の特徴の異なるレベルにわたって多様である可能性が高い。
しかし、効果の修正を検討した研究は、いくつかの予め特定された部分群に限定された。
本研究では,臨界窓を個別レベルで推定し,異種性を引き起こす重要な特徴を同定する統計学習手法を提案する。
提案手法では, 分散ラグモデル (dlms) をベイズ加法加法回帰木で修正し, 高次元の修正因子に基づく効果の不均一性を考慮した。
シミュレーションにより,本モデルがdlmの不均質性に寄与する重要な窓と修正子の両方を識別できることを示した。
コロラド州生まれコホートにおける妊娠中における毎週の微粒子曝露と出生体重との関係を推定した。
本研究では,母体集団指数(BMI),年齢,ヒスパニック指定,教育を,分散ラグ効果の修飾剤として同定し,BMIが増加し非ヒスパニック系が受容可能な集団であることを示す。
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