論文の概要: Causal Estimation of Exposure Shifts with Neural Networks: Evaluating the Health Benefits of Stricter Air Quality Standards in the US

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.02560v2
• Date: Sun, 29 Oct 2023 02:19:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-31 23:14:08.575203
• Title: Causal Estimation of Exposure Shifts with Neural Networks: Evaluating the Health Benefits of Stricter Air Quality Standards in the US
• Title（参考訳）: ニューラルネットワークによる露光シフトの因果推定:米国における大気基準の健康効果の評価
• Authors: Mauricio Tec, Oladimeji Mudele, Kevin Josey, Francesca Dominici
• Abstract要約: 我々は、シフト応答関数を推定するニューラルネットワーク法とその理論的基盤を構築する。 本手法を米国全体で6800万人、死者2700万人からなるデータに適用する。 我々のゴールは、初めて因果的方法を用いて、この予想された修正の結果生じる死亡率の削減を見積もることである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.1952340441132474
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In policy research, one of the most critical analytic tasks is to estimate the causal effect of a policy-relevant shift to the distribution of a continuous exposure/treatment on an outcome of interest. We call this problem shift-response function (SRF) estimation. Existing neural network methods involving robust causal-effect estimators lack theoretical guarantees and practical implementations for SRF estimation. Motivated by a key policy-relevant question in public health, we develop a neural network method and its theoretical underpinnings to estimate SRFs with robustness and efficiency guarantees. We then apply our method to data consisting of 68 million individuals and 27 million deaths across the U.S. to estimate the causal effect from revising the US National Ambient Air Quality Standards (NAAQS) for PM 2.5 from 12 $\mu g/m^3$ to 9 $\mu g/m^3$. This change has been recently proposed by the US Environmental Protection Agency (EPA). Our goal is to estimate, for the first time, the reduction in deaths that would result from this anticipated revision using causal methods for SRFs. Our proposed method, called {T}argeted {R}egularization for {E}xposure {S}hifts with Neural {Net}works (TRESNET), contributes to the neural network literature for causal inference in two ways: first, it proposes a targeted regularization loss with theoretical properties that ensure double robustness and achieves asymptotic efficiency specific for SRF estimation; second, it enables loss functions from the exponential family of distributions to accommodate non-continuous outcome distributions (such as hospitalization or mortality counts). We complement our application with benchmark experiments that demonstrate TRESNET's broad applicability and competitiveness.
• Abstract（参考訳）: 政策研究において、最も重要な分析課題の1つは、政策関連シフトの利害結果に対する継続的な暴露/治療の分布への因果効果を推定することである。 我々はこの問題をシフト応答関数(SRF)推定と呼ぶ。 頑健な因果効果推定器を含む既存のニューラルネットワーク手法は、理論的な保証とSRF推定のための実践的な実装を欠いている。 公共衛生における重要な政策関連問題に動機づけられ,ロバスト性と効率保証を備えたsrfを推定するためのニューラルネットワーク法とその理論的基盤を開発した。 次に、米国全体で6800万人、死者2700万人からなるデータに適用し、米国国家大気基準(NAAQS)を12ドル\mu g/m^3$から9ドル\mu g/m^3$に改定することで因果効果を推定する。 この変更は米国環境保護庁(EPA)によって最近提案されている。 我々のゴールは、SRFの因果的方法を用いて、この予想された改正による死亡率の低下を初めて見積もることである。 Our proposed method, called {T}argeted {R}egularization for {E}xposure {S}hifts with Neural {Net}works (TRESNET), contributes to the neural network literature for causal inference in two ways: first, it proposes a targeted regularization loss with theoretical properties that ensure double robustness and achieves asymptotic efficiency specific for SRF estimation; second, it enables loss functions from the exponential family of distributions to accommodate non-continuous outcome distributions (such as hospitalization or mortality counts). 我々は、TRESNETの幅広い適用性と競争力を示すベンチマーク実験でアプリケーションを補完する。

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