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2025-06-06 10:10:00
概念的なフレームワーク
図1は、5歳未満の子供の調理場所と呼吸器感染の関係を示しています。この研究は、フレームワークの変数を観察されず、観察されていないことを示しています（詳細については、図1を参照）。観測されていない変数は、調理場所、遺伝的遺伝、および生物学的要因に対する家庭の好みを含みます。観察された変数は、露出、文脈的要因、および健康結果で構成されています。
図1
5歳未満の子供における調理場所と呼吸器感染症（RI）の概念フレームワーク。
この研究では、呼吸器感染症は子供の健康の代理と見なされ、屋内大気汚染を表す調理場所の影響を受けていることが示されています。世帯の好みは、調理場所に関する調理場所を決定します。厚い矢印は、調理場所に対する家庭の好みの影響、そしてそれにより、呼吸器感染に対する調理場所の影響を示しています。
さらに、コンテキスト要因は、子供の健康に対する調理場所の影響を混乱させるか、直接影響を与える可能性があります。たとえば、誰かが喫煙している部屋にいることは、家の中の他の場所で調理が行われるかどうかに関係なく、呼吸器感染を引き起こすと予想されます。壊れた矢印は、健康結果に対するコンテキスト要因（モデルの制御変数）の効果を示しています。効果は、文脈的要因から、調理場所を介して直接的または間接的に健康結果になります。
フレームワークの観測されていない変数は、子供の遺伝的構成と生物学的要因です。これは、枠組みの遺伝的遺伝性と生物学的要因からの壊れた矢印によって示され、調理場所と健康の結果との間の間接的に、または健康結果との直接のいずれかです。これらの要因は、子供の健康に対する調理場所の影響に影響を与えるか、子供の健康を直接決定することができます。喘息や両親が観察したが研究者がそうではなかった同様の状態など、喘息の親の歴史を調べることにより、遺伝子の子供の健康に対する直接的な影響を理解することができます。また、家の中の他の場所で調理が行われているかどうかにかかわらず、呼吸器感染に抵抗するために、親から子供に渡された免疫が渡される可能性があります。
従属変数
この研究の結果変数は、咳に代表される呼吸器感染症です [3,4,5,6, 8]。 5歳未満の子供が調査の2週間前に咳をした場合、変数は1とコード化され、その期間中に子供が咳（呼吸感染）を経験しなかった場合は0です。
露出変数
制御変数
曝露（関心のある独立変数）とは別に、この研究は他の変数を追加して、モデル内の交絡のために制御しました。さまざまな著者が関心のある単一の独立変数を使用し、モデルの交絡効果を緩和するために一連の制御変数を追加しました [3, 4, 7, 9, 12, 38,39,40]。回帰モデルに制御変数を使用して単一の独立した変数を使用すると、潜在的な交絡因子を考慮しながら、従属変数に対するその独立した関心変数の特定の効果を分離するのに役立ちます。この調査では、特定の変数のレビューされた文献とデータの可用性に基づいて変数を選択しました。モデルの制御変数は、屋根材材料を含みます [11, 32]、床材 [3, 8, 11]、 住居 [3, 6, 28, 32]、母親の教育 [3, 6, 8, 10, 12, 28, 32]、世帯主の教育 [11]、ウェルスインデックス [6, 12, 28]、および5歳未満の性別 [6, 11, 12, 28]。その他の変数には、世帯規模が含まれます [6, 8, 11, 32]、特定の世帯の5歳未満の子供の数、世帯主の性別 [32]、母の年齢 [3, 6, 8, 12, 28, 32]、そして5歳未満の子供の年齢 [3, 6, 11, 12, 28]。
子どもの健康の理論的枠組み
この研究では、Rosenzweig＆Schultzによる研究に基づいた理論的枠組みを採用しました [41] とajakaiye＆mwabu [42]。フレームワーク内では、呼吸器感染症は5歳未満の子供の子どもの健康を表しています。詳細については、Rosenzweig＆Schultzの研究を参照してください [41] とajakaiye＆mwabu [42]。
経験的モデル
子どもの健康で観察された変数は、子供の健康のための代理変数、特に調査の前の2週間の5歳未満の小児の呼吸器感染症です。この研究では、呼吸器症状による呼吸器疾患を測定しました。問題は、5人未満の特定の子供が調査の2週間前に咳（すなわち、呼吸器症状）を経験したかどうかでした。次の方程式は呼吸器感染を表します。
$$ begin {sgatled} ri = f（cloc、rf、fm、wi、meduc、educhh、sex5、{ text {re}、hs、nou5、ghh、 hfil \ mage、cagm、 mu_ {1}） hfill \
（1）
CLOC =調理場所、RF =屋根の種類、FM =床材料、Meduc =母の教育、EDUCHH = EDUCHH、WI = WITE INDEX、WI = WELTEN INDEX、sexU5 = fexu5 = five 5歳未満の子供、re = hs = hs =家庭サイズ、nou5 = nou5数か月の子年齢、および（ mu_ {1} ）は、構造モデルのエラー項です。
RIは、2つのカテゴリを持つカテゴリ変数です。15歳未満の子供が調査の2週間前に呼吸器症状（咳）を持っていた場合は1、咳がない場合は0です。関心のある主な共変量は、バイナリである調理場所です。特定の家庭は家の中の他の場所（キッチンではなく）、コード1、または家の中の他の場所で調理されず、0とコード化されています。
この研究では、調理場所はモデルの内因性独立変数になる可能性があると想定しています。潜在的な内生の問題は、呼吸器感染と調理位置の間の同時性、調理位置変数の測定誤差（関心の共変量）、またはモデルの交絡変数を省略したことから生じる可能性があります。 [43, 44]。 2SRI手順は、研究における潜在的な内生性を制御するために適用されました [45,46,47,48,49]。調理場所のための機器の変数は、家の中の他の場所で調理する家庭の割合でしたが、クラスターレベルではキッチン（phcihbnk）ではありませんでした。調理場所は、式のように、その機器と制御変数に依存します。 （2）。したがって、この研究は調理場所を次のように表現しました。
$$ begin {gastred} cloc = f（phcihbnk、rf、fm、wi、meduc、educhh、sexu5、{ text {re}}、hs、nou5、ghh、 hfill mage、cagem、 mu_ {2}）
（2）
以前に説明したように、Phcihbnkは家の中で調理される世帯の割合であり、クラスターレベルのキッチンではありません。
モデルの内生性を制御するために、式（2）推定され、一般化された残差（（ hat { mu} _ {2} ））が抽出され、式で別の共変量になりました。 （1）、式に示すように。 （3）。観察されていない不均一性を制御するために、調理位置と調理位置の一般化残差（ hat { mu} _ {2} ））の相互作用を制御するために、（cloc* hat { mu} _ {2} ）をeqで個別の独立変動として追加しました。 （1）、形成式。 （3）。
$$ begin {gathed} ri = f（cloc、rf、fm、wi、meduc、educhh、sex5、{ text {re}、hs、gh、cagh、cagem、 fill hat { mu} _ {{ mu} hfil \ end {gathed} $$
（3）
RIはバイナリ変数であるため、この調査では、エラー項が（ mu_ {1} ）が物流的に分布していると仮定して、ロジスティック回帰モデルを採用しました。 [50]。ロジスティックモデルまたはプロビットモデルを使用しても、ロジットの係数をプロビット係数に変換し、その逆を使用して重量を使用することができるため、大きな違いは生じません。 [50, 51]。
前に説明したように、式を推定します。 （2）潜在的な内生性の制御を有効にしました。次に、一般化された残差を抽出し、式に含めました。 （1）別の共変量として [45, 52, 53]。潜在的な内生性の詳細な説明は、潜在的な内生性に関するセクションの後半で提供されます。
観察されていない不均一性の存在下でモデルを推定すると、偏った結果が生じます [45, 48, 51, 54, 55]。この研究では、モデルで観察されていない不均一性を制御するための制御関数アプローチを適用しました。この研究では、内因性の共変量に一般化された残差（ hat { mu} _ {2} ）が抽出され、第1段階の回帰から抽出されました。次に、一般化残差と関心のある内因性共変量の間の相互作用項は、第2段階方程式の別の独立変数として含まれていました [45, 52, 54]。さらなる説明は、後で観察されていない不均一性の下で提供されます。
データ
モデル識別
この研究では、モデル内の関心（調理場所）といくつかの制御変数の共変量が1つ採用されました。関心のある共変量は1つしかないため、少なくとも1つの機器変数が必要です。この研究では、1つの内因性共変量に1つの機器変数を使用したことを考えると、モデルはちょうど特定されました [43]。
調理場所の選択は、5歳未満の子供の呼吸条件に影響を与える可能性があります。ただし、家庭は、索引付けされた子供の呼吸条件に基づいて調理場所を決定する場合があります。それはモデルの同時性の問題を引き起こし、それによって内生性 [43]。内生性の存在下でモデルを推定すると、一貫性のない結果が生じる可能性があります。したがって、内生性を制御する必要があります [43,44,45, 52,53,54,55,56]。
表5に、第1段階の回帰モデルの結果を示します。このインストゥルメンタル変数には、予想される兆候があります。家の中の他の場所で調理する世帯の割合の増加は、キッチンではなく、クラスターレベルでは、クラスター内の世帯が台所ではなく家の中の他の場所で調理する確率を高める可能性があります。
潜在的な内生性
回帰モデルの共変量が構造方程式の誤差項と相関する場合、それは内因性の問題になります。内生性は、同時性、変数を省略し、測定エラーから生じる可能性があります [43,44,45]。 5歳未満の子供の呼吸器感染症（RI）に対する調理位置の影響を推定する際に、この研究はモデルの潜在的な内生性を制御する必要があります。可能性のある内生性を制御することなく、パラメーターは一貫性がなく偏っています。この研究では、2SRI手順を使用して、モデルから潜在的な内生性を除去します [43, 45,46,47,48, 52,53,54]。この研究は、第1段階の回帰から一般化された残差を抽出し、独立変数として第2段階の回帰に挿入することによりこれを行いました。 [45, 48, 54]。 2SRIの結果における一般化された残差の用語の係数が重要である場合、調理場所は内生的です。そうでなければ、そうではありません [45]。
観察されていない不均一性
この研究では、モデルで偏りのない結果を得るために、内因性変数と一般化残差との間の相互作用項を使用して、観察されていない不均一性の問題に対処しました。不均一性は、呼吸器感染モデルの調理場所と相互作用する観察されていない要因から生じる可能性があり、子供の健康に対する調理場所の効果が異なります。観察されていない不均一性は、子供の遺伝的または生物学的要因の違い、原因不明の社会経済的要因の変動、および親や親relativeが提供するケアのレベルの非公開の格差に起因する可能性があります。 [55]。この研究では、内因性共変量に第1段階の回帰から一般化された残差を掛けることにより、制御関数アプローチを利用しました。 [45, 48, 54]。この研究には、モデルの個別の共変量として、第2段階の回帰の相互作用項が含まれていました。相互作用項の係数が統計的に有意になった場合、不均一性があります。それ以外の場合、モデルに不均一性はありません。制御関数アプローチの結果は、表6の列4にあります。
変数の定義と測定
この研究で使用した変数を表3に示し、定義と測定値が提供されます。
表3変数の定義と測定
#南スーダンの5歳未満の子供の健康に対する屋内大気汚染の影響 #BMC公衆衛生