一种用于考虑空气污染研究中个体流动性的多变量连续处理空间干扰方法
统计方法学
2025-11-18 v3
摘要
我们开发新方法以增进对多变量空气污染暴露对公共健康因果效应的理解。通常，个体的空气污染暴露在其居住地理区域测得，尽管人们会前往具有潜在不同空气污染水平的区域。为此，我们结合手机流动性数据中对个体流动性的估计，以改进其空气污染暴露的估计。我们将此视为一个干扰问题，其中某一地理区域内的个体可因流入这些区域而受其他区域暴露的影响。我们提出与政策相关的估计量，并推导表达式以显示忽略此流动性将导致的偏倚程度。我们还强调了所提干扰框架相对于测量误差框架在处理流动性方面的优势。我们利用灵活的贝叶斯方法开发了考虑此空间溢出的因果效应估计新策略。最后，我们使用所提方法研究美国医疗保险参保者中环境空气污染对死亡率的健康效应。
引用
@article{arxiv.2305.14194,
title = {A spatial interference approach to account for mobility in air pollution studies with multivariate continuous treatments},
author = {Heejun Shin and Danielle Braun and Kezia Irene and Michelle Audirac and Joseph Antonelli},
journal= {arXiv preprint arXiv:2305.14194},
year = {2025}
}