Ein Vergleich statistischer Methoden zur Untersuchung von Wechselwirkungen chemischer Mischungen

Zusammenfassung Die ordnungsgemäße Bewertung der Auswirkungen von Umwelteinwirkungen chemischer Substanzen auf das Erkrankungsrisiko bleibt ein herausforderndes Problem in der Umwelt-Epidemiologie. Es wurden verschiedene analytische Ansätze vorgeschlagen, aber nur wenige Arbeiten haben die Leistung unterschiedlicher statistischer Methoden auf einem einzigen Datensatz verglichen. In dieser Arbeit vergleichen wir verschiedene regressionsbasierte Ansätze zur Schätzung der Wechselwirkungen zwischen Komponenten chemischer Mischungen unter Verwendung von Daten aus einer Fall-Kontroll-Studie zu Non-Hodgkin-Lymphom. Eine analytische Herausforderung ist der hohe Prozentsatz an Expositionen, die unter dem Nachweisgrenzwert (LOD) liegen. Durch die Verwendung von Imputation für LOD vergleichen wir verschiedene bayesianische Shrinkage Prior-Ansätze, einschließlich eines Ansatzes, der das hierarchische Prinzip einbezieht, bei dem Wechselwirkungen nur einbezogen werden, wenn Haupteffekte vorhanden sind. Darüber hinaus entwickeln wir einen Ansatz, bei dem Haupt- und interaktive Effekte durch eine Reihe von distincten latenten Funktionen dargestellt werden. Wir passen auch die bayesianische Kernel-Maschinenregression an diese Daten an. Alle diese Ansätze zeigen wenig Anzeichen für eine Wechselwirkung zwischen den chemischen Mischungen, als die Messungen unter dem LOD imputiert wurden. Der Imputationsansatz macht sehr starke Annahmen über die Beziehung zwischen Exposition und Erkrankungsrisiko für Messungen unter dem LOD. Als Alternative zeigen wir die Ergebnisse einer Analyse, bei der wir die Expositionsbeziehung mit zwei Parametern pro Mischkomponente modellieren; einer charakterisiert den Effekt, unter dem LOD zu liegen, und der andere ist ein linearer Effekt über dem LOD. In dieser späteren Analyse identifizieren wir zahlreiche starke Wechselwirkungen, die in den Analysen mit Imputation nicht erkannt wurden. Diese Fallstudie hat die Bedeutung der Entwicklung neuer Ansätze für Mischungen verdeutlicht, wenn die Anteile der Expositionsmessungen unter dem LOD hoch sind.