Ниже — сжатый план того, какие данные собирать и какие методы применять, чтобы доказательно оценить причинно‑следственную связь между ухудшением качества воздуха в промышленном регионе и ростом заболеваемости у детей.
1) Необходимые данные
- Качество воздуха:
- концентрации ключевых загрязнителей: $P{M}_{2.5},P{M}_{10},N{O}_2,O_3,S{O}_2,CO$, летучие органические вещества, тяжёлые металлы; данные мониторинга на станциях, спутниковые продукты, модели дисперсии, LUR (land‑use regression) и персональные мониторы.
- временное разрешение: почасовое/суточное; пространственное покрытие по населенным пунктам/школам/детсадам.
- Здоровье детей:
- регистрационные данные: госпитализации, экстренные обращения, визиты к врачам, диагнозы по ICD (например, бронхиты, астма, пневмонии), возраст группы (например, $0\text{–}5$, $6\text{–}14$ лет).
- когортные/популяционные реестры, данные о беременности/рождении, хронические состояния.
- Конфаундеры и модификаторы риска:
- метеорологические переменные (температура, влажность), сезонность, вирусные эпидемии;
- социально‑экономический статус, курение в быту, условия жилья, вентиляция, доступ к медицине, вакцинация.
- Источники эмиссий и активность:
- карты источников (заводы, трассы), данные о производстве/пуске/остановке предприятий, временные события (пожары, аварии).
- Биомаркеры и экспозиционная валидация (при возможности):
- уровни металлов/метаболитов в крови/моче, показатели воспаления/иммунитета.
2) Методы анализа (основные подходы)
- Описательная аналитика: временные и пространственные карты, корреляции, тренды.
- Временные ряды и краткосрочные эффекты:
- Poisson/negative‑binomial модели для ежедневных счётов: $\log (E(Y_t))={\beta }_0+{\beta }_1{X}_{t-l}+s(time)+s(meteo)+\dots$.
- Distributed lag / DLNM для учёта отложенных эффектов: $Y_t=\alpha +{\sum }_{l=0}^L{\beta }_l{X}_{t-l}+{\epsilon }_t$.
- Пространственно‑временные модели:
- многоуровневые (mixed effects), Bayesian hierarchical модели для пространственной автокорреляции.
- Когортные и панельные исследования:
- Cox‑регрессии для длительных исходов; фиксированные эффекты для панели: $Y_{it}=\alpha +{\gamma }_i+{\lambda }_t+\beta X_{it}+{\epsilon }_{it}$.
- Каузальные методы:
- Difference‑in‑Differences (DiD) для оценки эффекта политики/шока: $Y_{it}=\alpha +\delta (Trea{t}_i\times Pos{t}_t)+{\gamma }_i+{\lambda }_t+{\epsilon }_{it}$.
- Case‑crossover для острых эффектов (каждый случай как свой контроль).
- Инструментальные переменные (IV), напр.: направление ветра, инверсии как инструмент для экспозиции.
- Пропensity score matching, граничные регрессии, негативные контрольные исходы/экспозиции.
- Использование DAGs (ориентированных ацикличных графов) для явления конфаундинга и выбора переменных.
- Машинное обучение:
- для прогнозирования экспозиции (LUR, спутник→земля), кластеризации, поиска взаимодействий; с осторожной интерпретацией касательно каузальности.
- Оценка воздействия и нагрузки:
- относительный риск: $RR=e^{\beta \Delta C}$,
- доля случаев, приписываемая экспозиции: $AF=\frac{RR-1}{RR}$.
- Проверки надёжности:
- sensitivity analyses (альтернативные лаги, функциональные формы), bootstrap/Bayesian uncertainty propagation, отрицательные тесты.
3) Проектирование исследований для причинности
- Натуральные эксперименты (закрытие/запуск завода, ввод норм) + DiD / synthetic control.
- Долгосрочные проспективные когорты детей с персональной оценкой экспозиции.
- Интервенционные/степп‑ведж дизайны для мер снижения эмиссии (если можно рандомизировать по площадкам/школам).
- Использовать вспомогательные доказательства: биомаркеры, механистические данные (воспаление, иммуноответ), source apportionment (подтверждение, что источник промышленный).
4) Практические шаги для доказательной оценки и принятия мер
- Свести и связать данные мониторинга качества воздуха и медицинские реестры по времени и пространству (с соблюдением конфиденциальности).
- Построить первичные временные/пространственные модели, затем применить каузальные дизайны (DiD, IV, case‑crossover).
- Оценить чувствительность и неопределённость; представить $RR$ и $AF$ с доверительными интервалами.
- Сопоставить результаты с порогами здоровья и международными оценками (WHO), провести расчёт бремени болезни и экономических последствий.
- На основе результатов: приоритизация источников эмиссий, меры контроля (фильтрация, снижение выбросов), медицинская защита уязвимых групп, мониторинг эффективности (до/после) с тем же аналитическим дизайном.
5) Качество данных, этика, требования
- Валидация экспозиции, покрытие и непрерывность мониторинга; учёт пропусков.
- Сохранение приватности при привязке здоровья и места жительства; согласия при сборе биомаркеров.
- План мощности/численности для детектирования ожидаемых эффектов (особенно для редких исходов).
Кратко: комбинируйте хорошую экспозиционную оценку (мульти‑источники), подробные медицинские данные и несколько каузальных дизайнов (натуральные эксперименты, DiD, IV, case‑crossover, когорты), используйте DLNM/многоуровневые модели и строгие sensitivity‑tests; оценяйте относительные риски и приписываемую долю ($RR=e^{\beta \Delta C}$, $AF=\frac{RR-1}{RR}$) и применяйте результаты для таргетированных мер контроля и мониторинга их эффективности.