广义相加模型在大气污染流行病学研究中的应用进展

摘要：

大气污染流行病学研究中探讨大气污染与人群健康效应的暴露-反应关系是一个研究难点,已成为环境卫生工作者面临的一个重要挑战.大气污染物的急性暴露与人群呼吸系统、心血管系统、中枢神经系统等疾病的关系已经被国内外大量研究所证实.时间序列模型是目前研究大气污染急性健康效应最常用的方法,其最主要的优点是对同一研究人群进行反复观察,因此可控制与时间相关变量(例如季节和长期趋势)造成的混杂效应.目前应用最广泛的时间序列模型是广义相加模型(GAM),GAM可以同时评估环境因素对健康效应的线性及非线性关联,可对各种混杂因素进行校正.本文通过对大气污染与人群健康效应关系中GAM的建立及其应用进行综述,为进一步研究提供方法学线索.在今后的研究中需要结合多种研究方法,将空间分析与时间分析结合,开发多水平的空间时间序列模型,充分考虑并控制各种可能对健康结局造成影响的混杂因素,更加准确地评估大气污染所造成的人群健康风险,为相关环境健康政策的制定提供依据.

关键词：大气污染、流行病学、广义相加模型、R软件

所属期刊栏目：36

分类号：R12(环境卫生、环境医学)

资助基金：国家自然科学基金面上项目81872590;天津市卫生行业重点攻关项目16KG170

在线出版日期：2019-09-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：676-681