Estimating mortality in municipalities of Korea with Bayesian hierarchical models

Abstract

대기오염이 건강에 미치는 악영향에 관한 우려가 커짐에 따라 그 영향을 정확히 측정하는 일이 크게 주목받고 있다. 본 연구는 2010년에서 2017년 간 한국 기초자치단체에서의 대기오염에 의한 사망위험이 에어로졸 수준에 따라 변화하는 정도를 측정하였다. 인공위성에서 얻은 에어로졸과 지상기온 자료를 이용하여 각 기초자치단체의 대기오염과 기온 기상관측자료를 얻었다. 각 기초자치단체에 포아송회귀모형을 적합하여 에어로졸 수준이 높은 날과 낮은 날의 사망위험을 비교하였다. 포아송회귀모형에 스플라인을 추가하여 교란변수로 인한 효과를 통제하였다. 계층적 베이즈 모형을 이용하여 기초자치단체들의 추정값을 결합하였다. 이를 이용해 지역 별, 그리고 전국적 효과를 추정하였다. 전체적으로 사망위험은 에어로졸 수준이 높은 날에 약 1% 증가하였다. 특히 충청북도는 약 7% 증가세를 보였다. 비도시 지역의 사망위험은 약 2%로, 도시 지역의 사망위험 1%에 비해 높은 경향을 보였다. 이러한 결과는 대기오염으로 인한 사망위험의 증가를 뒷받침해주고 있다.

With increasing concerns about the adverse impacts of air pollution on health, estimating the health effects of poor air quality has become a subject of great interest. We estimated mortality risk from air pollution in municipalities of Korea from 2010 to 2017 and examined how effects differ by aerosol levels. To obtain meteorological measurements of all municipalities in Korea, satellite based aerosol and surface temperature estimates were used to represent daily air pollution levels and temperature, respectively. Poisson regression models with smooth terms to control for potential confounders were fit within each municipality. With the fitted models we compared mortality during days with low and high aerosol levels within each municipality. Bayesian hierarchical modeling was used to combine individual air pollution effect estimates to generate regional and national level effects. Our findings show that overall, total mortality increased 1% during days with high level air pollution, with a 7% increase in Chungcheongbuk-do. Estimated mortality was higher in rural areas (2%) than in urban areas (1%). These results support evidence of increased mortality risk from air pollution.