【摘 要】
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2020年初爆发的COVID-19新冠肺炎疫情深深地影响到了每一个人。本文关注疫情发展对孕妇甲状腺功能水平的因果效应,因为疫情作为外部刺激很可能对孕妇造成更多的心理压力,从而影响其甲状腺功能,而甲状腺功能异常又会对孕妇和胎儿造成不良后果。本文从上海第一妇婴保健院提供的孕期甲状腺功能检查数据特性出发,以直接使用可加模型的回归法为基线方法,又选择了三种适用于连续型处理变量和非线性因果效应曲线的估计方法
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2020年初爆发的COVID-19新冠肺炎疫情深深地影响到了每一个人。本文关注疫情发展对孕妇甲状腺功能水平的因果效应,因为疫情作为外部刺激很可能对孕妇造成更多的心理压力,从而影响其甲状腺功能,而甲状腺功能异常又会对孕妇和胎儿造成不良后果。本文从上海第一妇婴保健院提供的孕期甲状腺功能检查数据特性出发,以直接使用可加模型的回归法为基线方法,又选择了三种适用于连续型处理变量和非线性因果效应曲线的估计方法,分别是基于广义倾向性评分的逆概率加权法、双稳健的加权回归法和一种非参数双稳健方法,这些方法也都基于可加模型来估计曲线。在后三种方法中,本文使用基于超级学习器的非参数方法估计权重,并提出权重的截断版本。将这些方法应用于估计每日新增新冠确诊病例数对次日孕妇甲状腺功能水平FT4的效应曲线。结果显示,随着每日新增新冠确诊病例数的增大,孕妇的FT4水平会下降,并且回归法估计出的曲线呈线性,而使用截断权重的非参数双稳健方法估计出的曲线也非常接近线性。后续又假设因果效应曲线是线性的,回归法和非参数双稳健方法分别得到效应系数估计为-0.0144和-0.0123,在0.05的显著性水平下具有显著的统计学意义。但由于系数本身很小,所以可以认为,新冠疫情发展对孕妇甲状腺功能水平的因果效应存在但并不是很强。此外,本文构造不同特性的模拟数据集来比较这七种估计方法的表现效果,结果显示这些方法的优劣在不同的数据场景下存在差异。但两种双稳健方法确实展现出了双稳健性,且相比之下,非参数双稳健方法常常比加权回归法表现更好。无论权重是否截断,都能较好地调整协变量的不均衡性,而使用截断权重,通常会使得估计的均方根误差更小。
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