广义相加模型在大气污染流行病学研究中的应用进展

来源：环境与职业医学杂志 2019年第7期北京时间：

作者：樊琳, 顾清, 曾强,

摘要：大气污染流行病学研究中探讨大气污染与人群健康效应的暴露-反应关系是一个研究难点，已成为环境卫生工作者面临的一个重要挑战。大气污染物的急性暴露与人群呼吸系统、心血管系统、中枢神经系统等疾病的关系已经被国内外大量研究所证实。时间序列模型是目前研究大气污染急性健康效应最常用的方法，其最主要的优点是对同一研究人群进行反复观察，因此可控制与时间相关变量（例如季节和长期趋势）造成的混杂效应。目前应用最广泛的时间序列模型是广义相加模型（GAM），GAM可以同时评估环境因素对健康效应的线性及非线性关联，可对各种混杂因素进行校正。本文通过对大气污染与人群健康效应关系中GAM的建立及其应用进行综述，为进一步研究提供方法学线索。在今后的研究中需要结合多种研究方法，将空间分析与时间分析结合，开发多水平的空间时间序列模型，充分考虑并控制各种可能对健康结局造成影响的混杂因素，更加准确地评估大气污染所造成的人群健康风险，为相关环境健康政策的制定提供依据。

关键词：大气污染, 流行病学, 广义相加模型, R软件,