评估污染归因死亡率对建模选择的敏感性：以科罗拉多州为例
应用统计
2023-09-26 v1 统计方法学
摘要
我们评估了估计的 PM2.5 和 NO2 健康影响对以下关键输入参数和假设变化的敏感性：1）估计影响的空间尺度，2）使用单一浓度-反应函数（CRF）或使用来自同一流行病学研究的种族/族裔群体特异性 CRF，3）基于家庭而非家庭和工作地点为居民分配暴露。该分析在科罗拉多州开展。我们发现，分析的空间尺度影响 NO2 而非 PM2.5 的归因死亡数。使用县级预测而非 1 km2 的 NO2 预测，使得 2000–2020 年间科罗拉多州每年 NO2 归因死亡率的估计值降低约 50%。使用全人群 CRF 而非种族/族裔群体特异性 CRF，使得白人群体 PM2.5 归因年死亡率估计值提高 1.3 倍，而黑人和西班牙裔居民分别降低为 0.4 和 0.8 倍。使用种族/族裔群体特异性 CRF 并未改变白人居民 NO2 归因死亡率的估计，但使黑人居民死亡率估计降低约 0.5 倍，西班牙裔居民降低 2.9 倍。基于家庭而非家庭和工作地点的 NO2 暴露，使科罗拉多州每年 NO2 归因死亡率估计降低约 0.980，PM2.5 降低 0.997。
引用
@article{arxiv.2309.13703,
title = {Evaluating the Sensitivity of Mortality Attributable to Pollution to Modeling Choices: A Case Study for Colorado},
author = {Priyanka N. deSouza and Susan Anenberg and Neal Fann and Lisa M. McKenzie and Elizabeth Chan and Ananya Roy and Jose L. Jimenez and William Raich and Henry Roman and Patrick L. Kinney},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.13703},
year = {2023}
}
备注
24 pages, 6 figures, 2 tables