Кратко: предложу причинно-объяснительную (сетевая/медиативная) модель, формализацию в виде структурного уравнения/многослойной регрессии и набор данных/методов для проверки гипотезы, что в низших слоях смертность от хронических заболеваний выше (ваша оценка: $15\%$) из‑за ухудшенного доступа к медицине, повышенного хронического стресса и вредных поведенческих факторов.
1) Логическая модель (DAG, словесно)
- Социальная стратификация (SES: доход, образование, профессия) → (а) доступ к здравоохранению (Access), (б) хронический стресс (Stress), (в) поведенческие факторы (Behavior).
- Access, Stress, Behavior → риск смертности от хронических заболеваний (Mortality).
- SES может иметь также прямой эффект на Mortality (неопосредованный).
- Конфаундеры: возраст, пол, наследственность, сопутствующие заболевания, региональные факторы, экологические риски.
2) Переменные и операционализация
- SES: образование (категории), доход (квантиля), профессия/класс, имущественный индекс.
- Access: страхование (да/нет), плотность врачей на 10k жителей, время до ближайшей клиники, качественные индексы, платность/издержки.
- Stress: шкала perceived stress (PSS), частота тревоги/депрессии, биомаркеры (кортизол, CRP), индекс allostatic load.
- Behavior: курение (пакет/год), алкоголь (единицы/неделя), диета (индекс качества), физ.активность (мин/нед), соблюдение терапии.
- Outcome: смертность от хронических заболеваний — время до смерти или бинарный индикатор; кодировка по ICD.
- Контролируемые ковариаты: возраст, пол, сопутствия, регион, миграция.
3) Формализация (основные уравнения)
- Структурная модель (медиация, SEM):
$$Access={\alpha }_0+{\alpha }_{1}SES+{\alpha }_{C}C+{\epsilon }_A$$ $$Stress={\gamma }_0+{\gamma }_{1}SES+{\gamma }_{2}Access+{\gamma }_{C}C+{\epsilon }_S$$ $$Behavior={\delta }_0+{\delta }_{1}SES+{\delta }_{2}Access+{\delta }_{3}Stress+{\delta }_{C}C+{\epsilon }_B$$ Для риска смертности (коx регрессия для времени до события):
$$h(t|.)=h_0(t)\exp ({\beta }_{1}SES+{\beta }_{2}Access+{\beta }_{3}Stress+{\beta }_{4}Behavior+{\beta }_{C}C)$$ - Альтернативно — линейная модель для бинарного исхода (логит/пробит) или риск-регрессия:
$$\log \frac{P(Mort=1)}{1-P(Mort=1)}={\theta }_0+{\theta }_{1}SES+{\theta }_{2}Access+{\theta }_{3}Stress+{\theta }_{4}Behavior+{\theta }_{C}C$$ - Оценка доли медиируемого эффекта:
$$Total=Direct+Indirect,Proportionmediated=\frac{Indirect}{Total}$$ (с использованием контрфактуальной медиативной декомпозиции: natural direct/indirect effects).
4) Методы анализа и идентификации причинности
- Описательная статистика: возраст‑стандартизированные коэффициенты смертности; стратификация по SES.
- Регрессии с контрольными ковариатами (логистическая, кокс), проверка взаимодействий (SES×Access и т.д.).
- Медиативный анализ:
- SEM (параметрическая оценка), либо каузальная медиция (Imai, VanderWeele) для оценки натуральных прямых/косвенных эффектов.
- Многомерное/многоуровневое моделирование:
- Mixed effects / hierarchical models (рандом-интерсепты для регионов/лабораторий) чтобы учесть кластеризацию.
- Для причинной идентификации:
- Инструментальные переменные (IV) для Access или SES (например, политические реформы, расстояние до медицинского учреждения как инструмент для Access), если валидны.
- Квази‑эксперименты: difference‑in‑differences при наличии политики/реформ, regression discontinuity при пороговой политике.
- Propensity score matching / weighting для балансировки наблюдаемых ковариатов.
- G‑computation / IPW для оценки контрафактуальных сценариев (например, сколько упадет смертность при уравнивании Access).
- Выбор инструментов и стратегии зависят от доступности данных и допустимых предположений (экзогенность, отсутствие побочных путей).
5) Источники данных (практически)
- Национальные статистические регистры смертности (дата смерти, ICD-коды).
- Популяционные обследования здоровья (демографические и поведенческие данные, PSS, биомаркеры).
- Административные данные здравоохранения: госпитализации, первичная помощь, рецепты, страховые реестры.
- Перепись/кадресные данные для SES и демографии.
- Геопространственные данные: расстояния до клиник, индексы доступности, загрязнение воздуха.
- Когортные исследования и биобанки для биомаркеров стресса и длительных исходов.
- Социоэкономические панели и исследования благосостояния.
6) Практические шаги аналитического плана
- Сверка и linkage данных по уникальным идентификаторам/геокоду.
- Конструирование индексов (SES, Access, allostatic load), нормализация и категоризация.
- Обработка пропусков (multiple imputation).
- Проверка коллинеарности и спецификации моделей.
- Основной анализ: возрастно‑стандартизированные различия, мультирегрессионные оценки, медиативный анализ.
- Чувствительность: проверка на неучтённые конфаундеры (E‑value), разные спецификации, подгруппы (пол, возраст), тест на пропорциональность рисков (для Cox).
- Коммуникация результатов: абсолютные и относительные эффекты (risk differences и hazard ratios), доля медиируемого эффекта в процентах.
7) Что можно получить итогом
- Оценка доли разницы в смертности, объяснимой через Access vs Stress vs Behavior (процент медиированного эффекта).
- Предсказательные модели риска и географические «горячие точки» неравенства.
- Политические сценарии: сколько можно снизить смертность при улучшении доступа или снижении стресса (контрфактуальные прогнозы).
8) Ограничения и проверки валидности
- Возможные неучтённые конфаундеры и обратная причинность (например, здоровье влияет на SES).
- Ограничения инструментов (валидность/экзогенность).
- Необходимость репликации в продольных данных для временной порядковости эффектов.
Если нужно, могу: а) расписать конкретную спецификацию SEM/Cox для ваших данных, б) предложить набор индикаторов и код‑карты для переменных, в) дать пример планa медиативного анализа с командами в R/Stata.