换一批基于仿真数据的多污染物健康效应估计方法学比较研究
A comparative study on estimation methods of multi-pollutant health effects based on simulation data
摘要目的 探讨多污染物健康效应的估计方法.方法 收集北京市2015-2019年每日心血管疾病死亡数据和6种主要空气污染物浓度数据.基于对2种污染物权重和5种健康效应的10种组合下仿真的死亡数据,分别使用单污染物相加方法、累积风险指数(cumulative risk index,CRI)、监督主成分分析(supervised principal component analysis,SPCA)和贝叶斯多污染物加权模型(Bayes multi-pollutant weighted model,BMP)估计各空气污染物的健康效应及空气污染混合物的总效应,比较4种方法估计结果的准确性和稳定性.结果 在所有仿真组合中,单污染物相加方法均高估污染物的健康效应,而SPCA均低估污染物的健康效应.当仿真设定的健康效应较低时,BMP估计得最准确,且在所有仿真组合中,BMP估计值的标准差始终小于CRI方法,BMP估计的总效应的标准差是CRI的标准差的69％～96％.结论 BMP方法能够稳定估计多种空气污染物的健康效应,且估计结果可以合理解释污染物对人群健康的影响.
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关键词
多污染物仿真累计风险指数监督主成分分析贝叶斯多污染物加权模型Multi-pollutantsSimulationCumulative risk indexSupervised principal component analysisBayes multi-pollutant weighted model
分类号
R181.3（流行病学与防疫）
栏目名称
DOI
10.16241/j.cnki.1001-5914.2024.08.015
发布时间
2024-10-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
国家科技重大专项（2018ZX10201001）
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