对热暴露的空间变化非线性效应建模
应用统计
2025-10-22 v2
摘要
暴露于高环境温度是可预防死亡率的重要驱动因素，具有非线性健康效应并在特定地区存在较高风险。为了捕捉这种复杂性并考虑小区域间的空间依赖性，我们提出了一个将非线性函数与 Besag, York, and Mollie (BYM2) 模型相结合的贝叶斯框架。将该框架应用于瑞士的全因死亡率数据，我们量化了与热相关的死亡率的空间不平等性。我们从瑞士联邦公共卫生署获取了 65 岁以上人群在小区域（2,145 个市镇）的每日全因死亡率数据，并从瑞士联邦气象局获取了 1km1km 网格上的每日平均温度。通过充分传播不确定性，我们推导出了关键流行病学指标，包括与热相关的超额死亡率和最低死亡率温度 (MMT)。瑞士北部与热相关的超额死亡率较高，而山区观测到的 MMT 较低。此外，我们探讨了 85 岁以上人群比例、绿地、平均温度、剥夺程度、城市化程度、空气污染和语言区域在解释这些差异中的作用。我们发现，与热相关的超额死亡率的空间差异主要由人口年龄分布、绿地以及与高温暴露相关的脆弱性驱动。
引用
@article{arxiv.2502.20745,
title = {Modelling the Spatially Varying Non-Linear Effects of Heat Exposure},
author = {Xinyi Chen and Marta Blangiardo and Connor Gascoigne and Garyfallos Konstantinoudis},
journal= {arXiv preprint arXiv:2502.20745},
year = {2025}
}