分析环境混合物对生存结局影响的方法比较及在人群队列研究中的应用
统计方法学
2025-11-05 v1 应用统计
摘要
在环境流行病学研究中，估计环境暴露及总体混合物对生存时间结局的影响十分常见。尽管先进的统计方法正越来越多地用于混合物分析，但其在生存结局上的适用性与表现尚待探索。我们确定了可用于分析环境混合物对生存结局影响的现成方法，并通过复现多种现实情景的模拟评估其表现。利用预设标准，我们选取贝叶斯加性回归树（BART）、Cox 弹性网络、带与不带惩罚样条的 Cox 比例风险（PH）模型、高斯过程回归（GPR）以及多元自适应回归样条（MARS）进行比较，以评估其在估计单个暴露、总体混合物及交互效应对生存结局影响时产生的偏倚与效率。我们在一个真实数据应用中展示了所选方法。利用 Strong Heart Study（SHS）的数据，我们估计了砷、镉、钼、硒、钨和锌对美国印第安人心血管疾病发病率的影响。在模拟研究中，存在一致的偏倚-方差权衡。更灵活的模型（BART、GPR 和 MARS）在非比例风险情形下最具优势，此时 Cox 模型常因偏倚较高、方差较低而无法捕捉真实效应。在 SHS 中，硒与总体混合物的效应估计均指示负向影响，但估计效应的量级在各方法间存在差异。实践中，我们建议评估不同方法所得结论是否一致。
引用
@article{arxiv.2311.01484,
title = {Comparison of methods for analyzing environmental mixtures effects on survival outcomes and application to a population-based cohort study},
author = {Melanie N. Mayer and Arce Domingo-Relloso and Marianthi-Anna Kioumourtzoglou and Ana Navas-Acien and Brent Coull and Linda Valeri},
journal= {arXiv preprint arXiv:2311.01484},
year = {2025}
}