Investigation for the temperature-mortality and temperature variability-mortality associations: Temporal variation, Interaction, and Uncertainty estimation.

Abstract

Climate change is a major issue in public health and epidemiology fields, and its health impacts have been studied greatly in recent decades. Extreme temperature, and sudden temperature change (i.e. temperature variability) have been regarded as major variables of climate change, and air pollution also has been raised as a crucial health risk factor related to climate change. Rich previous studies reported the association between health and these variables. Some aspects, such as time-varying association, effect modification, synergism, and estimation uncertainty, have not been fully studied, although they are substantially important in measuring the health impacts of climate change. During my PhD research, I have mainly investigated the temporal changes in weather-mortality relationships, the plausible modifiers of weather-related mortality, and statistical methodologies that address uncertainties in estimating weather-related mortality. The PhD thesis contains previously published or submitted research papers during my PhD coursework, and provides epidemiological and statistical evidences that: 1) mortality burden due to extreme temperatures (heat and cold, both) and temperature variability might not decrease or increase in the near future, 2) hot temperature might be a major modifier of the temperature variability-mortality association, and 3) advanced statistical approaches are needed to estimate the temperature-related mortality. In final, all topics suggested in the thesis and future research issues were discussed. I believe these researches might suggest meaningful implications in assessing health risks under climate change.

기후변화는 보건학 및 역학 연구에서 중요한 이슈이며, 기후 변화에 따른 건강 영향은 많은 연구들에서 논의되어 왔습니다. 극한 온도, 갑작스러운 온도 변화(온도 변동)는 기후 변화의 주요 변수로 알려져 왔으며, 대기 오염 또한 기후 변화와 연관된 주요 위험 요인으로 여겨지고 있습니다. 수많은 기존 연구에서 이들 변수들과 건강의 연관성이 보고되었습니다. 하지만, 시간 변동성(time-varying association), 교호작용(interaction), 추정 불안정성(estimation uncertainty)과 같은 주제들은 기후 변화의 건강 영향을 추정하는데 있어 매우 중요함에도 불구하고, 아직까지 충분히 논의되지 않았습니다. 저는 박사학위 과정 동안 기후-사망 관계의 시간 변동성, 기후-사망 관계의 교호작용 요인, 기후-사망 관계 추정의 불확실성을 반영한 통계 모형들에 대해 주로 연구하였습니다. 이 박사 학위 논문은 박사 학위 과정 중에 출판되었거나 심사 중인 연구들을 포함하고 있으며, 다음에 대한 역학 및 통계학적 근거들을 제시하였습니다: 1) 극한 온도 및 온도 변동성의 사망과 연관성이 있으며, 2) 그 연관성이 시간에 따라 변화하며, 3) 그 연관성에 영향을 미치는 수정 인자 혹은 교호작용이 존재하며, 4) 연관성 추정 시 발생되는 불안전성을 고려한 통계적 모형이 필요하다. 마지막으로, 본 학위 논문에서 다뤄진 주제와 미래에 연구될 주제들을 논의 하였습니다.