Case-Crossover Method with a Short Time-Window

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dc.contributor.author

Szyszkowicz, Mieczysław

dc.date.accessioned

2024-03-13T20:23:42Z

dc.date.available

2024-03-13T20:23:42Z

dc.date.issued

2019-12-27

dc.description - en

Health Canada is responsible for conducting risk assessments on air pollution as part of the Clean Air Regulatory Agenda. There is growing evidence suggesting that ambient air pollution can affect various aspects of the human health. The study investigated methodology related to estimating the health risk in short-term (acute) exposure to air pollutants. The proposed technique allows the more accurate determination of the associated risks. The method is relatively simple and easy to use. These data and technique add to the body of knowledge used in assessing population health impacts.

dc.description.abstract - en

Numerous epidemiological studies have shown associations between short-term ambient air pollution exposure and various health problems. The time-stratified case-crossover design is a popular technique for estimating these associations. In the standard approach, the case-crossover model is realized by using a conditional logistic regression on data that are interpreted as a set of cases (i.e., individual health events) and controls. In statistical calculations, for each case record, three or four corresponding control records are considered. Here, the case-crossover model is realized as a conditional Poisson regression on counts with stratum indicators. Such an approach enables the reduction of the number of data records that are used in the numerical calculations. In this presentation, the method used analyzes daily counts on the shortest possible time-window, which is composed of two consecutive days. The proposed technique is positively tested on four challenging simulated datasets, for which classical time-series methods fail. The methodology presented here also suggests that the length of exposure (i.e., size of the time-window) may be associated with the severity of health conditions.

dc.description.abstract-fosrctranslation - fr

De nombreuses études épidémiologiques ont montré des associations entre une exposition à court terme à la pollution de l’air ambiant et divers problèmes de santé. Le plan de croisement de cas stratifié dans le temps est une technique populaire pour estimer ces associations. Dans l’approche standard, le modèle de croisement de cas est réalisé en utilisant une régression logistique conditionnelle sur des données interprétées comme un ensemble de cas (c’est-à-dire des événements de santé individuels) et de contrôles. Dans les calculs statistiques, pour chaque enregistrement de cas, trois ou quatre enregistrements de contrôle correspondants sont pris en compte. Ici, le modèle de cas croisé est réalisé comme une régression de Poisson conditionnelle sur les décomptes avec des indicateurs de strate. Une telle approche permet de réduire le nombre d'enregistrements de données utilisés dans les calculs numériques. Dans cette présentation, la méthode utilisée analyse quotidiennement les comptages sur la fenêtre temporelle la plus courte possible, composée de deux jours consécutifs. La technique proposée est testée positivement sur quatre ensembles de données simulés difficiles, pour lesquels les méthodes classiques de séries chronologiques échouent. La méthodologie présentée ici suggère également que la durée de l’exposition (c’est-à-dire la taille de la fenêtre temporelle) peut être associée à la gravité des problèmes de santé.

dc.description.fosrctranslation - fr

Santé Canada est responsable de mener des évaluations des risques liés à la pollution atmosphérique dans le cadre du Programme de réglementation de la qualité de l'air. De plus en plus de preuves suggèrent que la pollution de l’air ambiant peut affecter divers aspects de la santé humaine. L'étude a examiné la méthodologie liée à l'estimation du risque pour la santé lié à une exposition à court terme (aiguë) aux polluants atmosphériques. La technique proposée permet une détermination plus précise des risques associés. La méthode est relativement simple et facile à utiliser. Ces données et techniques s’ajoutent à l’ensemble des connaissances utilisées pour évaluer les impacts sur la santé de la population.

dc.identifier.doi

https://doi.org/10.3390/ijerph17010202

dc.identifier.uri

https://open-science.canada.ca/handle/123456789/2137

dc.language.iso

en

dc.publisher

MDPI

dc.subject - en

Health

Health and safety

dc.subject - fr

Santé

Santé et sécurité

dc.subject.en - en

Health

Health and safety

dc.subject.fr - fr

Santé

Santé et sécurité

dc.title - en

Case-Crossover Method with a Short Time-Window

dc.type - en

Article

dc.type - fr

Article

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