Nonparametric smoothing in the analysis of air pollution and respiratory illness

While most of epidemiology is observational, rather than experimental, the culture of epidemiology is still derived from agricultural experiments, rather than other observational fields, such as astronomy or economics. The mismatch is made greater as focus has turned to continue risk factors, multifactorial outcomes, and outcomes with large variation unexplainable by available risk factors. The analysis of such data is often viewed as hypothesis testing with statistical control replacing randomization. However, such approaches often test restricted forms of the hypothesis being investigated, such as the hypothesis of a linear association, when there is no prior empirical or theoretical reason to believe that if an association exists, it is linear. In combination with the large nonstochastic sources of error in such observational studies, this suggests the more flexible alternative of exploring the association. Conclusions on the possible causal nature of any discovered association will rest on the coherence and consistency of multiple studies. Nonparametric smoothing in general, and generalized additive models in particular, represent an attractive approach to such problems. This is illustrated using data examining the relationship between particulate air pollution and daily mortality in Birmingham, Alabama; between particulate air pollution, ozone, and SO2 and daily hospital admissions for respiratory illness in Philadelphia; and between ozone and particulate air pollution and coughing episodes in children in six eastern U.S. cities. The results indicate that airborne particles and ozone are associated with adverse health outcomes at very low concentrations, and that there are likely no thresholds for these relationships. Alors que l'epidemiologie en general est plutot basee sur l'observation que sur l'experimentation, la culture epidemiologique, elle, est derivee d' experiences en agriculture, contrairement a d'autres champs d'observations tels l'astronomie et l'economie. Le paradoxe devient encore plus grand alors que l'on a tourne notre attetnion sur les facteurs de risques continus, les resultats a plusieurs facteurs et les resultats avec grandes variations inexplicables par les facteurs de risques disponibles. L'analyse de telles donnees est souvent vue sous l'angle de tests d'hypotheses avec controle statistique remplacant la randomisation. Cependant de telles approches testent souvent des formes reduites de l'hypothese investiguee, telle l'hypothese d'une association lineaire, alors qu'il n'y a aucun antecedent empirique ou raisons theoriques de croire que si une association existe, elle est lineaire. En conjonction avec de nombreuses sources d'erreurs non-stochastiques dans de telles etudes d'observations, ceci suggere une alternative plus souple pour explorer l'association. Des conclusions quant a la nature causale possible de quelque association decouverte s'appuiera sur la coherence et la consistence de multiples etudes. Le lissage par modeles non-parametriques en general, et les modeles additifs generalises en particulier representent une approche attirante pour de tels problemes. Ceci est illustre en utilisant des donnees examinant la relation entre la pollution par particules dans l'air et la mortalite quotidienne a Birmingham en Alabama, entre la pollution par particules dans l'air, l'ozone et le SO2 et les admissions quotidiennes a l'hopital pour maladies respiratoires a Philadelphie et entre l'ozone et la pollution par particule dans l'air et les episodes de toux chez les enfants dans six villes de l'est des Etats-Unis. Les resultats indiques que meme a tres faible concentration, les particules en suspensions dans l'air et l'ozone sont associes avec de mauvais resulats sur la sante et qu'il est probable qu'il n'y ait pas de seuil pour ces relations.