建模广泛环境健康危害累积暴露的贝叶斯方法
统计方法学
2024-07-29 v2 应用统计
摘要
衡量环境点源暴露对疾病风险（如癌症或儿童哮喘）的影响已有成熟方法。但如何建模空间上广泛的环境健康危害（如废水渠）对疾病风险的影响则尚未解决。我们提出了一种新颖的贝叶斯生成半参数模型，用于表征无法用空间单点很好表示的环境健康危害的累积空间暴露。该模型将剂量-响应模型与一个对数高斯Cox过程（该过程与一个具有未知长度尺度的距离核进行积分）相结合。我们证明该模型是一个定义良好的贝叶斯逆模型，即在高斯过程先验下暴露的对数强度的后验存在，并且一个简单的积分近似能够充分控制计算误差。我们在模拟研究中量化了离散化方案的有限样本性质和计算可行性。最后，我们将该模型应用于墨西哥梅斯基塔尔山谷废水渠系统暴露导致的家庭儿童腹泻疾病风险的调查数据。
引用
@article{arxiv.2404.04398,
title = {Bayesian Methods for Modeling Cumulative Exposure to Extensive Environmental Health Hazards},
author = {Rob Trangucci and Jesse Contreras and Jon Zelner and Joseph N. S. Eisenberg and Yang Chen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2404.04398},
year = {2024}
}