예측과정을 이용한 연령별 시차 분포 모형 (Age-specific distributed lag model using predictive process: an association between mean temperature and emergency room visits due to mental disease)

서지정보

· 발행기관 : 한국자료분석학회
· 수록지 정보 : Journal of The Korean Data Analysis Society / 26권 / 1호 / 105 ~ 115페이지
· 저자명 : 김승현, 박은식

초록

정신질환에 관한 관심이 높아져 가고 있다. 최근 기온 상승과 정신질환 사이의 양의 연관성이 보고됐다. 하지만 연령과의 자세한 상호작용을 확인하지 못했다는 한계점이 있었다. 본 연구에서는 그러한 한계점을 극복하고자 제안된 연령별 시차 분포 모형을 활용하여 정신질환으로 인한 응급실 방문과 평균기온의 연관성을 탐색하였다. 연령별 시차 분포 모형은 기존의 시차 분포 모형에 연령과 시차별 기온의 계수를 통합한 모형이다. 이에 따라 증가한 매개변수를 예측과정 기반 함수의 선형 조합으로 표현함으로써 매개변수 공간의 차원을 축소했으며, 전체 연령의 정보를 사용하여 매개변수 추정의 정확도를 높였다. 연령에 걸쳐 정보를 빌리는 정도를 배리오그램 모델링을 통해서 추정하였다. 2014년부터 2020년까지 서울시에서 정신질환으로 인한 응급실 방문 환자는 906,958명이었다. 높은 평균기온과 정신질환으로 인한 응급실 방문 사이의 0~3일의 지연 기간 양의 누적 연관성을 가진 연령 그룹은 15~24세, 40~59세 및 80~84세였다. 기후 변화의 영향이 현실화함에 따라 세부적인 취약성을 이해하는 것은 공중 보건 계획 및 개입에 매우 중요해질 것이다.

영어초록

Interest in mental disease is increasing. Recently a positive association between elevated temperature and mental disease has been reported. However, there was a limitation in that detailed interaction with age could not be confirmed. In this study, to overcome such limitations, the association between emergency room visits due to mental disease and mean temperature was explored by using the age-specific distributed lag model. The age-specific distributed lag model is a model in which a coefficient of age and lagged temperature are integrated into the existing distributed lag model. Accordingly the dimension of the parameter space was reduced by expressing the increased parameters as a linear combination of prediction process basis functions and the accuracy of parameter estimation was increased using information on the total age. The degree of borrowing information over age was estimated through variogram modeling. From 2014 to 2020, 906,958 patients visited the emergency room due to mental disease in Seoul. The age groups with a positive cumulative association over the lag period of 0-3 days between mean temperature and emergency room visits due to mental disease were 15 to 24, 40 to 59 and 80 to 84. As the effects of climate change become a reality, understanding detailed vulnerabilities will become very important for public health planning and intervention.

참고자료

· 없음