Split and combine simulation extrapolation algorithm to correct geocoding coarsening of built environment exposures.
Split and combine simulation extrapolation algorithm to correct geocoding coarsening of built environment exposures.
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DOI：
10.1002/sim.9338
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发表时间：
2022-05-20
影响因子：
2
通讯作者：
Sanchez, Brisa N.
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Won, Jung Y.;Sanchez-Vaznaugh, Emma V.;Zhai, Yuqi;Sanchez, Brisa N.
在有关建筑环境特征与健康的研究中，一个主要挑战是由于地理编码错误造成的暴露测量误差。建筑环境数据中有缺陷的地理编码给暴露评估带来错误，可能导致相应的健康影响估计出现偏差。在这项研究中，我们研究了由点参考暴露构建的测量误差的分布，量化了由于地理编码粗化而导致的暴露效应估计的偏差程度，并扩展了模拟外推（SIMEX）方法来纠正偏差。这个激励人心的例子集中在儿童的身体质量指数和接触垃圾食品环境之间的关系上，以学校附近缓冲区内垃圾食品销售点的数量为代表。我们通过代数和模拟研究表明，食品出口坐标的粗化导致暴露测量误差具有异质方差和非零平均值，并且由此产生的健康影响偏差可能远离零值。提出的SC-SIMEX程序适应非标准测量误差分布，不需要外部数据，与其他SIMEX方法相比，它提供了最好的偏差校正。
A major challenge in studies relating built environment features to health is measurement error in exposure due to geocoding errors. Faulty geocodes in built environment data introduce errors to exposure assessments that may induce bias in the corresponding health effect estimates. In this study, we examine the distribution of the measurement error in measures constructed from point-referenced exposures, quantify the extent of bias in exposure effect estimates due to geocode coarsening, and extend the simulation extrapolation (SIMEX) method to correct the bias. The motivating example focuses on the association between children’s body mass index and exposure to the junk food environment, represented by the number of junk food outlets within a buffer area near their schools. We show, algebraically and through simulation studies, that coarsening of food outlet coordinates results in exposure measurement errors that have heterogeneous variance and non-zero mean, and that the resulting bias in the health effect can be away from the null. The proposed SC-SIMEX procedure accommodates the non-standard measurement error distribution, without requiring external data, and provides the best bias correction compared to other SIMEX approaches.
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DOI：
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发表时间：
2017-01-01
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作者：
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通讯作者：
Liu, Yanyan