論文の概要: Measurement-Error-Aware Causal Distributed-Lag Quantile Modeling of Indoor Air Pollution and Short-Term Lung-Function Deterioration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.31646v1
• Date: Sat, 12 Sep 2026 19:26:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-08 14:21:48.560737
• Title: Measurement-Error-Aware Causal Distributed-Lag Quantile Modeling of Indoor Air Pollution and Short-Term Lung-Function Deterioration
• Title（参考訳）: 室内空気汚染と短期肺ファンクション劣化の計測・誤差を考慮した因果性分散型量子モデル
• Abstract要約: 低コストの室内空気質センサーは、パーソナライズされた喘息予防をサポートすることができるが、その非線形測定誤差、露光の遅れ、限界リスク推定の欠点がある。 本稿では,短時間のピーク呼気流解析のための測定誤差を考慮した因果量子ラグ分散フレームワークCAUSALQUANT-ASTHMAを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Low-cost indoor air-quality sensors could support personalized asthma prevention, but their nonlinear measurement error, delayed exposure effects, time-varying confounding, and heterogeneous lower-tail responses limit risk estimation. We present CAUSALQUANT-ASTHMA, a measurement-error-aware causal quantile distributed-lag framework for short-horizon peak expiratory flow analysis. Sparse reference measurements train a nonlinear calibration model; stabilized sequential generalized-propensity weights address measured exposure assignment; and a susceptibility-modulated, smooth, noncrossing quantile model estimates lag-specific and sustained-exposure contrasts. Because no authorized cohort simultaneously provided dense indoor sensing, reference co-location, and outcome-compatible longitudinal data, evaluation used five semi-synthetic panels with known counterfactual truth, 150 patients and 12,600 patient-days per realization. Across eight methods, CAUSALQUANT achieved a dose-response integrated absolute error of 0.304 plus or minus 0.094, improving 24.2 percent over the strongest measurement-error and propensity-weighted baseline. It also obtained the lowest overall pinball loss, 1.065, while maintaining zero quantile crossings and 78.1 percent coverage for the nominal 80 percent interval. Sensor calibration reduced held-out exposure RMSE by 33.7 percent. Stress tests quantified degradation under sensor noise, missing personal measurements, and hidden confounding. These findings establish methodological feasibility and reproducibility, not clinical effectiveness; prospective, governance-approved external validation is required before patient-level interpretation or deployment.
• Abstract（参考訳）: 低コストの室内空気質センサーは、パーソナライズされた喘息予防をサポートすることができるが、その非線形測定誤差、露光の遅延、時間変化の相違、および不均一な低尾反応のリスク推定が可能である。 本稿では,短時間のピーク呼気流解析のための測定誤差を考慮した因果量子ラグ分散フレームワークCAUSALQUANT-ASTHMAを提案する。 スパース基準測定は, 非線形キャリブレーションモデル, 安定な逐次一般化-正当性重みと測定された露出割り当て, 感受性変調, 滑らかな非交差量子モデルによるラグ特異的および持続的露光コントラストの推定を訓練する。 認証されたコホートでは, 密集した屋内センシング, 基準的コロケーション, 結果に適合する長手データも同時に提供されなかったため, 半合成パネルを5枚使用し, 偽造真理を知っており, 患者150名, 患者1日当たり12,600名であった。 8つの方法にわたって、CAUSALQUANTは0.304 + 0.094の絶対誤差の線量応答の絶対誤差を達成し、最強の測定誤差と相対重み付きベースラインよりも24.2%改善した。 また、ピンボール全体の損失は1.065で、量子交差はゼロであり、80パーセントという名目上は78.1%であった。 センサーキャリブレーションにより、RMSEのホールドアウト露光は33.7%減少した。 応力試験は, センサノイズ下での劣化, 個人測定の欠如, 隠れたコンファウンディングを定量化した。 これらの知見は, 臨床効果ではなく, 方法論的実現可能性と再現性を確立し, 患者レベルの解釈や展開の前には, 先進的かつガバナンスに承認された外部的検証が必要である。

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