引言
本周末开课：机器学习方法
1.数据收集与处理：
划分为处理组（受到政策影响的组）和对照组（未受到政策影响的组）；
使用贝叶斯空间模型估计每个乡镇的急性心肌梗死发生率；
纳入随时间变化的协变量数据。
2.双重差分（DID）分析：比较两组在政策实施前后的急性心肌梗死发生率的变化
3.敏感性分析：对模型进行了多次不同的参数设定，以评估研究结果的稳健性。
4.稳健性检验
考虑多种协变量，使用回归调整和逆概率权重等方法，来提高研究的稳健性；
观察了政策实施前后急性心肌梗死发生率的趋势，验证双重差分分析的关键假设是否成立。
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数据收集与处理
为评估CHP对乡镇急性心肌梗死（AMI）发病率的影响，研究团队采取了一系列详细的数据处理措施：
使用拟合贝叶斯空间模型，评估307个乡镇中，CHP推出前后所有成年人、按性别和老年人（≥65岁）的乡镇急性心肌梗死发病率； 为了评估政策实施前各CHP暴露队列的时间趋势，研究团队评估了2007年至2008年、2009年至2010年、2011年至2012年的AMI发生率，以评估政策实施前最终CHP暴露队列的时间趋势。 将2年以上的AMI事件数据合并，以提供更稳定估计，特别是对于人口较少的乡镇和性别-年龄亚组； 排除了2015年的数据，这一年是CHP的试点年，仅有18个村庄受到政策影响，且没有乡镇达到CHP暴露的定义标准； 由于35至64岁成人中的AMI事件相对较少，且政策前平行趋势的证据不足，团队未单独估计这一年龄段的乡镇AMI发病率。
双重差分（DID）分析
一般情况下，DID通过类似于回归分析，加交互项的模型来实现。
回归模型中的自变量有三个关键变量：
干预变量T ； 接受干预T =1，对照组=0
时间变量A ；干预后=1，干预前=0
交互变量TA ； 时间与干预的交互
如果干预组和对照组没有差别，即没有干预效应，则两条线性平行
如果干预组和对照组有差别，有干预效应，则两条线性不平行，则有交互
具体分析如下所示：
在模型中，在考虑了CHP暴露的时间长度后（如暴露<2年和2-4年后的组时间效应），估计了平均治疗效果（ATT）。 协变量调整：为了降低混淆的可能性，进行了协变量调整。 协变量包括乡镇农业就业率、失业率、教育水平、吸烟和肥胖情况、年度每日室外温度的变化、医疗保健获取情况以及暴露于退役燃煤电厂等。 对所有成年人和不同性别-年龄组进行了有和没有协变量的DID分析。 使用双重稳健估计，将结果回归与逆概率加权相结合，以计算倾向得分，试图平衡暴露于CHP和未暴露于CHP的城镇之间的预CHP协变量，从而减少混淆的可能性 对乡镇急性心肌梗死发生率进行了对数转换，使数据近似正态分布。因此，ATT估计表示为急性心肌梗死发生率的百分比变化，计算公式为(exp[coef]−1)*100。 不确定性纳入：为了纳入小范围估计乡镇急性心肌梗死的不确定性，使用贝叶斯模型估计了急性心肌梗死的后验分布，并从中随机抽取了6000例乡镇急性心肌梗死发病率进行6000次DID分析。
敏感性和稳健性分析
√分层分析
首先，对年龄进行分层分析，包括较小年龄组（35-49岁、50-64岁、65-79岁和≥80岁）和老年人组（65-79岁、≥80岁）。
同时汇总了老年人（年龄≥65岁）1年期间的事件，以便在时间上更好地与CHP实施时间保持一致。
同时，为减少潜在的偏差，团队排除了四个未实施CHP的乡镇。
小结
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