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摘要: 为解决在职业暴露跟踪调查及重复测量研究中,健康工人效应会使研究结果出现偏差的问题,采用新型的边缘结构模型(MSM)对相关数据进行处理.通过构造与事实相反的虚构样本,同时处理不同情况下的数据删失问题,以寻找跟踪调查的中间结果作为时变混杂变量,进而计算稳定反概率处理权重(IPTW)以修正健康工人效应造成的统计结果偏差,并用MSM来处理实际样本数据.结果表明:MSM可以通过使用稳定IPTW在一定程度上减少职业暴露研究数据分析过程中健康工人效应对研究的影响,比以往的数据分析方法更能准确地反映重复测量跟踪调查研究中职业暴露水平与职业危害间的关系.
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