Analytical Methods: Environmental/Reproductive Epidemiology

分析方法:环境/生殖流行病学

基本信息

  • 批准号:
    7686335
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 27.9万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
  • 财政年份:
    2003
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2003-08-01 至 2012-06-30
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

DESCRIPTION (provided by investigator): This application constitutes a renewal application for the previously funded study entitled "Analytic Methods: Environmental/Reproductive Epidemiology". The initial funding cycle facilitated a productive collaboration, and these efforts have revealed promising new directions for research to more fully encompass the multiple challenges posed by exposure and reproductive health data collected under motivating studies such as the Michigan PBB Studies (MIPBB) and the Mount Sinai Study of Women Office Workers (MSSWOW). As in many longitudinal studies, exposure assays utilized in the MIPBB underwent an evolution over time so that data obtained via the original and more recent assays are recorded at different levels of resolution. In particular, data obtained earlier in the study were primarily "heaped", due to assay limitations that effectively led values to be rounded to the nearest integer. Proper analysis of the longitudinal data should attribute the correct level of resolution to each data point, based on the assay used to record it. In epidemiologic studies, it is also common to observe highly skewed exposure data. The simultaneous features of heavy skewness, detection limit issues, changing assay resolution over time, and heaping due to rounding require flexible and innovative modeling, with the ultimate aim of improved prediction and valid determination of associations between exposure and reproductive health outcomes (Aim 1). Our research to date motivated by the MSSWOW study has identified new avenues of research into the modeling of time-to-pregnancy and menstrual cycle length data. In such studies, time-to-pregnancy is typically recorded in terms of a number of cycles as opposed to being measured in days or weeks, so that methods for discrete data survival analysis are required. Modeling innovations are needed in order to relate environmental exposures and other covariates to fertility in such contexts (Aim 2). Repeated menstrual cycle length data tend to be characterized by heterogeneity not only in average length, but in the level of variability as well. This motivates a need for flexible modeling and improved methods for classifying women into menstrual cycle length and variability subgroups, and brings attention to potential misclassification error (Aim3). This renewal application continues to seek improved analytic methods for epidemiologic research by means of an effective balance between statistical theory and application in the environmental and reproductive health areas. We consider both parametric and semi-parametric approaches, noting that both have their advantages in this context and that each approach has the potential to inform and augment the other. While intended to be of direct benefit to the motivating studies, the methods to be developed address issues that are common and fundamental enough to make them of broader interest in statistical and epidemiologic practice. PUBLIC HEALTH RELEVANCE Environmental exposures can have a major impact on various aspects of public health, including women's reproductive health. This application aims to address multiple unique challenges in the analysis of exposure and reproductive health outcome data stemming from two landmark motivating studies. The statistical methods to be developed will also have broader implications toward public health studies that collect exposure and outcome data over time.
描述(由研究者提供):本申请构成先前资助的题为“分析方法:环境/生殖流行病学”的研究的更新申请。最初的资助周期促进了富有成效的合作,这些努力揭示了有希望的新研究方向,以更全面地涵盖在密歇根 PBB 研究 (MIPBB) 和西奈山等激励性研究中收集的暴露和生殖健康数据所带来的多重挑战。女性办公室职员研究(MSSWOW)。与许多纵向研究一样,MIPBB 中使用的暴露测定随着时间的推移经历了演变,因此通过原始测定和更新测定获得的数据以不同的分辨率记录。特别是,由于分析限制有效导致值四舍五入到最接近的整数,因此研究早期获得的数据主要是“堆积”的。对纵向数据的正确分析应根据用于记录数据点的测定,为每个数据点赋予正确的分辨率水平。在流行病学研究中,观察到高度偏差的暴露数据也很常见。严重偏斜、检测限问题、随时间变化的测定分辨率以及由于舍入而导致的堆积等同时存在的特征需要灵活和创新的建模,最终目标是改进预测并有效确定暴露与生殖健康结果之间的关联(目标 1) 。迄今为止,我们在 MSSWOW 研究的推动下进行的研究已经确定了怀孕时间和月经周期长度数据建模的新研究途径。在此类研究中,怀孕时间通常以周期数来记录,而不是以天或周为单位进行测量,因此需要离散数据生存分析的方法。需要进行建模创新,以便将环境暴露和其他协变量与此类背景下的生育率联系起来(目标 2)。重复的月经周期长度数据往往不仅在平均长度上具有异质性,而且在变异水平上也具有异质性。这激发了对灵活建模和改进方法的需求,用于将女性分为月经周期长度和变异亚组,并引起对潜在错误分类错误的关注(目标3)。该更新应用程序通过统计理论与环境和生殖健康领域应用之间的有效平衡,继续寻求改进的流行病学研究分析方法。我们考虑参数方法和半参数方法,并指出这两种方法在这方面都有其优势,并且每种方法都有可能为另一种方法提供信息并增强另一种方法。虽然旨在使激励性研究直接受益,但要开发的方法解决了足够常见和基本的问题,使其在统计和流行病学实践中引起更广泛的兴趣。公共卫生相关性 环境暴露会对公共卫生的各个方面产生重大影响, 包括妇女的生殖健康。该应用程序旨在解决分析来自两项里程碑式激励研究的暴露和生殖健康结果数据时面临的多项独特挑战。待开发的统计方法还将对收集随时间推移的暴露和结果数据的公共卫生研究产生更广泛的影响。

项目成果

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