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． 2013年9月,121(9):1017 - 25所示。
doi: 10.1289 / ehp.1206010。 2013年6月11日。

PM2.5成分暴露的国家预测模型和测量误差修正的健康影响推断

西拉斯卑尔根1， 丽芬妮谢泼德， 保罗D桑普森， 孙扬金， 马克·理查兹， Sverre Vedal， 乔尔·d·考夫曼， 亚当Szpiro
从属关系
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PM2.5成分暴露的国家预测模型和测量误差修正的健康影响推断

西拉斯卑尔根et al。 环境卫生教谕． 2013九月．
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抽象的

背景:评估长期空气污染暴露对健康影响的研究通常采用两阶段方法:建立暴露模型来指定个人水平的暴露，然后将其用于回归分析。这就需要精确的曝光建模和对曝光测量误差的仔细处理。

摘要目的:为了说明在两阶段空气污染研究中考虑暴露模型特征的重要性，我们考虑了一个基于动脉粥样硬化多民族研究(MESA)数据的案例研究。

方法：我们建立了国家空间暴露模型，使用偏最小二乘和普适克里格来估计四种PM2.5成分的年平均浓度:元素碳(EC)、有机碳(OC)、硅(Si)和硫(S)。我们预测了MESA队列的PM2.5成分暴露，并估算了与颈动脉内膜-中膜厚度(CIMT)的横断面相关性，调整了受试者特定的协变量。我们使用最近开发的解释预测暴露空间结构的方法修正了测量误差。

结果:我们的模型表现良好，交叉验证的R2值在0.62到0.95之间。Naïve的分析没有考虑测量误差，表明CIMT与OC、Si和s暴露之间有统计学上显著的关联。EC和OC显示出很少的空间相关性，修正后的推断与naïve的分析没有变化。Si和S暴露面显示出显著的空间相关性，导致校正置信区间(CIs)比naïve ci宽50%，但仍具有统计学意义。

结论:测量误差校正对健康影响推断的影响与暴露面上空间相关程度一致。在进行两阶段空气污染流行病学分析时必须考虑暴露模型特征，因为naïve健康影响推断可能不合适。

利益冲突陈述书

这项工作的内容完全是作者的责任，并不一定代表国家卫生研究院的官方观点。

作者宣称，他们没有实际的或潜在竞争的经济利益。

数据

图1
图1
改善和CSN的位置监测和预测全国平均PM2．5组分浓度从最终的预测模型。（一个电子商务,B）OC（C）的Si，和（D）S.插图显示了明尼苏达州圣保罗的预测。
图2
图2
所述PLS配合，其中系数描述每个地理协变量的关联与暴露的系数（一个电子商务,B）OC（C）的Si，和（D每个圆的大小表示协变量缓冲区的大小，圆越大表示缓冲区越大。每个代表“到特征的距离”的闭合圆圈代表一个不同的特征(列于表2):A1道路、最近的道路、机场、大型机场、港口、海岸线、商业或服务中心、铁路和铁路场站。不同的缩写和缓冲区大小如表2所示。这里显示的大多数变量都用于建模所有四种污染物，但不是全部。变量用于建模Si和S但不是OC和EC PM2.5和可吸入颗粒物排放,河流和运河3公里内缓冲区,其他城市或组合土地利用在一个400米的缓冲区,湖泊内10缓冲区,工业和商业中心15公里内缓冲,草本牧场3公里内缓冲区。用于建模EC和OC而不是Si和S的变量是1-和1.5 km缓冲区内的工业用地。
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参考文献

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