고온으로 인한 사망 누적효과 분석방법론 연구

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dc.contributor.author 하종식 -
dc.contributor.other 신용승 -
dc.contributor.other 배현주 -
dc.date.accessioned 2017-07-05T01:35:38Z -
dc.date.available 2017-07-05T01:35:38Z -
dc.date.issued 20101215 -
dc.identifier A 환1185 WP2010-09 -
dc.identifier.uri http://repository.kei.re.kr/handle/2017.oak/19526 -
dc.identifier.uri http://library.kei.re.kr/dmme/img/001/003/001/WP2010-09하종식(0)[1].pdf -
dc.description.abstract Methodology study for the cumulative effect of high temperature on mortality In many cases, the effect of an environmental exposure event is not restricted to the period when it occurs. Understanding the extent to which high-temperature exposure hastens the occurrence of health outcomes is a key to interpreting public health risks correctly and developing appropriate intervention programs related to heat. In this study, we reviewed methodologies for constraining the lagged effects in relationship between high temperature and mortality. And then, we explored distributed lag effects in the relationship between high temperature and mortality in summer (June?August) in Seoul, South Korea, from 1991 to 2008. A Poisson regression model adapted for time-series data was used to estimate short-term heat-related mortality impacts. To examine the distributed lag effects, we fitted a constrained distributed lag model that included lagged exposure variables as covariates, applying a function of days of lag according to B-spline bases. The effects on mortality caused by high-temperature exposure continued for about 5 days, and slight deficit effects after the initial mortality increases were observed, even if not initially apparent. Thirty days after high-temperature exposure, the cumulative effects were still high in Seoul. This study shows a pattern of distributed lag effects of high-temperature exposure that the single-day model could not identify. As future work, the controls for air pollution and change of threshold on subsequent days after exposure are needed. Our results confirm that summer high temperature has an effect on mortality, not advancing the date of adverse events by a few days. Ultimately, it suggests that public health programs be amended to allow for differential high-temperature effects spread over multiple days. Key words: high temperature, distributed lag effects, constrained distributed lag model, cumulative effects, mortality -
dc.description.tableofcontents 제1장·서 론 <br> <br> <br> <br>1. 연구 배경 및 목적 <br> <br>2. 연구 절차 및 내용 <br> <br> <br> <br>제2장·문헌조사 및 추정 방법론 <br> <br> <br> <br>1. 고온으로 인한 사망률 이동 선행연구 <br> <br>2. 고온­사망 관련성에서 사망률 이동 효과 추정 <br> <br> 가. 시계열 연구의 통계 모형 <br> <br> 나. 사망률 이동 효과 추정 <br> 1) 개별 지연 모형 <br> 2) 제약되지 않은 분포 지연 모형 <br> 3) 계층 분포 지연 모형 <br> 4) 다항함수 분포 지연 모형 <br> 5) B-spline 분포 지연 모형 <br> <br> <br> <br>제3장·고온으로 인한 사망 누적효과 <br> <br> <br> <br>1. 분석 방법 <br> <br> 가. 분석 자료 <br> <br> 나. 통계 모형 및 분석 절차 <br> <br>2. 분석 결과 <br> <br> 가. 기초 통계 <br> <br> 나. 기존 통계 분석 방법론을 이용한 분석 <br> <br> 다. 고온 노출 후 지연되는 사망 영향 <br> <br> 라. 누적효과 <br> <br> 마. 추정 방법론 고찰 <br> <br> <br> <br>제4장·결론 및 제언 <br> <br> <br> <br>1. 요약 <br> <br>2. 향후 분석 방향 <br> <br>3. 정책 제언 <br> <br> <br> <br>참고 문헌 <br> <br>Abstract <br> -
dc.description.tableofcontents <br> 제1장·서 론 <br> 1. 연구 배경 및 목적 <br> 2. 연구 절차 및 내용 <br> 제2장·문헌조사 및 추정 방법론 <br> 1. 고온으로 인한 사망률 이동 선행연구 <br> 2. 고온­사망 관련성에서 사망률 이동 효과 추정 <br> 가. 시계열 연구의 통계 모형 <br> 나. 사망률 이동 효과 추정 <br> 1) 개별 지연 모형 <br> 2) 제약되지 않은 분포 지연 모형 <br> 3) 계층 분포 지연 모형 <br> 4) 다항함수 분포 지연 모형 <br> 5) B-spline 분포 지연 모형 <br> 제3장·고온으로 인한 사망 누적효과 <br> 1. 분석 방법 <br> 가. 분석 자료 <br> 나. 통계 모형 및 분석 절차 <br> 2. 분석 결과 <br> 가. 기초 통계 <br> 나. 기존 통계 분석 방법론을 이용한 분석 <br> 다. 고온 노출 후 지연되는 사망 영향 <br> 라. 누적효과 <br> 마. 추정 방법론 고찰 <br> 제4장·결론 및 제언 <br> 1. 요약 <br> 2. 향후 분석 방향 <br> 3. 정책 제언 <br> 참고 문헌 <br> Abstract -
dc.format.extent 35 p. -
dc.language 한국어 -
dc.publisher 한국환경정책·평가연구원 -
dc.title 고온으로 인한 사망 누적효과 분석방법론 연구 -
dc.type 기초연구 -
dc.title.original Methodology study for the cumulative effect of high temperature on mortality -
dc.title.partname Working Paper -
dc.title.partnumber 2010-09 -
dc.description.keyword 환경보건 -
dc.description.bibliographicalintroduction 국문 요약 일반적으로 특정 환경요인에 대한 노출의 건강 영향은 노출된 시점에만 국한되어 나타나지 않는다. 즉 특정 환경요인 노출에 따른 효과는 많은 경우에 지연되어 발생하며, 이처럼 지연되어 나타나는 효과는 환경요인으로 인한 단기 건강 효과를 평가하는 데 중요한 고려사항이 된다. 본 연구는 환경노출에 따른 단기 건강효과 평가에 있어, 지연되어 발생하는 효과를 평가하기 위해 기존 통계 분석 방법론을 개선한 분포 지연 모델에 대한 방법론적 연구이다. 또한 해당 방법론을 이용하여 서울지역의 고온­사망 관련성 평가에 시범적으로 적용한 연구이다. 환경에 대한 노출 이후 지연되어 발생하는 건강영향은 기존 고온­사망 관련성 통계 모형에 과거 고온 노출 변수들에 대한 함수적 제약을 둠으로써 파악이 가능하다. 고온 노출 변수들에 제약을 두는 방법들에는 계층 분포 지연 모형, 다항함수 분포 지연 모형, 그리고 B-spline 분포 지연 모형이 있다. 본 연구에서는 각 방법론에 대한 수리적인 해석을 시도하여 실제 자료에 적용하는 방법에 대해 논하였다. 최근 B-spline 분포 지연 모형을 적용한 연구가 많이 소개되었으며 다른 방법론에 비해 선호되고 있다. 본 연구는 방법론적 해석과 함께 1991년부터 2008년까지 하절기(6,7,8월)에 서울지역을 대상으로 일별 평균기온 및 일별 평균 열지수에 의한 사망 영향에서의 사망률 이동을 고려한 평가를 수행하였다. 고온 노출 후 지연되는 효과 분포는 지연된 기온 효과들을 B-spline으로 제약한 분포 지연 모형을 이용하여 평가하였다. 고온 노출에 따른 사망 영향은 노출 후 가장 높은 사망 영향을 보였으며, 약 5일을 전후하여 양의 효과가 사라지는 것으로 나타났다. 결손 영향은 통계적으로 유의하지는 않았지만, 약한 음의 효과가 지속적으로 나타났다. 30일까지의 지연 효과를 고려한 누적효과는 여전히 유의한 양의 효과를 가지는 것으로 나타났다. 이번 연구에서의 분포 지연 모형은 고온 노출 당일의 효과만을 고려한 모형에서 파악할 수 없는, 고온 노출 후 나타나는 사망 영향의 시간적 경향을 파악하는 통계 모형이다. 지연을 고려한 모형에서의 추정 값은 과거 고온 노출 당일 효과를 고려한 모형에 비해 더 타당성이 높은 것으로 평가되었다. 사망률 이동 효과를 고려하더라도 30일까지의 누적효과가 여전히 유의미하여 고온으로 인한 사망 영향의 보건학적 중요성이 더 부각된다는 것에 의미가 있다. -
dc.contributor.authoralternativename Ha -
dc.contributor.authoralternativename Jong-Sik -
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Reports(보고서) > Working Paper(기초연구)
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