基于 inlabru R 包的案例-对照点模式数据的贝叶斯推断在空间流行病学中的应用
统计方法学
2025-03-20 v1 统计计算
摘要
案例-对照点模式数据的分析是空间流行病学中的重要问题。常将病例的空间分布与一组对照样本的空间分布进行比较，以评估空间风险变异以及检测风险因素和对潜在污染源的暴露。采用 log 高斯 Cox 模型估计点图案的强度，从而可包含固定效应和空间随机效应。通过使用 inlabru R 包采用集成嵌入拉姆近似 (INLA) 方法进行贝叶斯推断。如此一来，可将潜在风险因素作为固定效应纳入模型，剩余空间变异则考虑为具有马特én 协方差的高斯过程。此外，可使用不同的光滑函数来建模对污染源的暴露。该方法应用于 Chorley-Ribble 数据集，该数据集记录了英国英格兰兰斯河地区肺癌和喉癌病例的位置以及一座已废弃的旧垃圾焚烧站的位置。以肺癌位置为对照，估计两种类型病例的空间分布，并评估了喉癌病例在焚烧站附近的增加情况。结果与文献中发现的类似。总之，本文提出了一个在流行病学框架内进行多变量案例-对照点模式贝叶斯分析的体系方法。可轻松使用 inlabru R 包拟合评估空间变异以及风险因素和污染源效应的模型。
引用
@article{arxiv.2503.14954,
title = {Bayesian inference for case-control point pattern data in spatial epidemiology with the \texttt{inlabru} R package},
author = {Francisco Palmí-Perales and Finn Lindgren and Virgilio Gómez-Rubio},
journal= {arXiv preprint arXiv:2503.14954},
year = {2025}
}