CRITICAL WINDOW VARIABLE SELECTION FOR MIXTURES: ESTIMATING THE IMPACT OF MULTIPLE AIR POLLUTANTS ON STILLBIRTH.
CRITICAL WINDOW VARIABLE SELECTION FOR MIXTURES: ESTIMATING THE IMPACT OF MULTIPLE AIR POLLUTANTS ON STILLBIRTH.
复制标题
DOI：
10.1214/21-aoas1560
复制
发表时间：
2022-09
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
了解时变污染混合物对人类健康的作用至关重要，因为人们在生活中同时暴露于多种污染物。对于有明确暴露期的脆弱亚群（例如，孕妇），关于接触这些混合物的关键窗口的问题对于减轻危害很重要。我们通过引入混合物的关键窗口变量选择（CWVS）（CWVSSmix）将关键窗口变量选择（CWVS）扩展到多污染物设置，CWVSSmix是一种分层贝叶斯方法，它结合了平滑变量选择和时间相关的权重参数：（i）确定接触时变污染物混合物的关键窗口，（ii）估计每种污染物随时间变化的相对重要性及其在混合物中的一级相互作用，以及（iii）量化混合物对健康的影响。通过模拟，我们表明，CWVSmix提供了最佳的平衡性能在这些类别中的每一个相比，竞争的方法。使用这些方法，我们调查了暴露于多种环境空气污染物对2005 - 2014年新泽西死胎风险的影响。我们发现非西班牙裔黑人母亲在妊娠第2周，第16 - 17周和第20周的风险持续升高，污染混合物主要是铵（第2周，第17周，第20周），硝酸盐（第2周，第17周），氮氧化物（第2周，第16周），PM2.5（第2周）和硫酸盐（第20周）。该方法在R包CWVSSmix中可用。
Understanding the role of time-varying pollution mixtures on human health is critical as people are simultaneously exposed to multiple pollutants during their lives. For vulnerable subpopulations who have well-defined exposure periods (e.g., pregnant women), questions regarding critical windows of exposure to these mixtures are important for mitigating harm. We extend critical window variable selection (CWVS) to the multipollutant setting by introducing CWVS for mixtures (CWVSmix), a hierarchical Bayesian method that combines smoothed variable selection and temporally correlated weight parameters to: (i) identify critical windows of exposure to mixtures of time-varying pollutants, (ii) estimate the time-varying relative importance of each individual pollutant and their first order interactions within the mixture, and (iii) quantify the impact of the mixtures on health. Through simulation we show that CWVSmix offers the best balance of performance in each of these categories in comparison to competing methods. Using these approaches, we investigate the impact of exposure to multiple ambient air pollutants on the risk of stillbirth in New Jersey, 2005–2014. We find consistent elevated risk in gestational weeks 2, 16–17, and 20 for non-Hispanic Black mothers, with pollution mixtures dominated by ammonium (weeks 2, 17, 20), nitrate (weeks 2, 17), nitrogen oxides (weeks 2, 16), PM2.5 (week 2), and sulfate (week 20). The method is available in the R package CWVSmix.
登录
查看更多内容
影响因子：
3.7
作者：
Ferrari F;Dunson DB
通讯作者：
Dunson DB
影响因子：
5
作者：
Faiz, Ambarina S.;Rhoads, George G.;Rich, David Q.
通讯作者：
Rich, David Q.
影响因子：
8.3
作者：
Bello, Ghalib A.;Arora, Manish;Gennings, Chris
通讯作者：
Gennings, Chris
DOI：
10.1214/20-aoas1364
发表时间：
2020-12
期刊：
The annals of applied statistics
影响因子：
--
作者：
Reich BJ;Guan Y;Fourches D;Warren JL;Sarnat SE;Chang HH
通讯作者：
Chang HH
影响因子：
1.8
作者：
Antonelli, Joseph;Mazumdar, Maitreyi;Coull, Brent
通讯作者：
Coull, Brent