folkhälsoepidemiologi kan inte göra anspråk på att upptäcka nyttan av IV i ekologiska studier eftersom de tidigaste tillämpningarna av ”kurvskiftare” (variabler med IV-egenskaper) kan spåras till ekonometri litteratur på 1930-talet . Faktum är att PG Wright introducerade IV för att uppskatta elasticiteten i utbud och efterfrågan på linfrö, källan till linolja . För vår omvärdering av värdet av ekologiska föreningar pekar vi på analogin mellan vissa ekologiska variabler och IV och menar att ekologiska analyser är användbara och meningsfulla när ekologiska variabler kan tolkas som en IV, dvs en variabel som är korrelerad med, eller helst en ”orsak till” den enskilda exponeringen, men vars samband med resultatet av intresse inte själv förvirras, åtminstone inte av omätbara variabler (Figur 1). Dessutom bör den instrumentella variabeln endast påverka resultatet via den individuella exponeringen. Det vill säga det bör inte finnas några kausala vägar som förbinder IV och resultat som kringgår exponeringen. Ett epidemiologiskt exempel där instrumentella variabler har visat sig vara användbara är ”Mendelian randomisering” (MR) . Exempelvis jämförs blodtrycket hos individer med alkoholaldehyddehydrogenasbristmutationer med de utan sådana mutationer, eftersom ”i genomsnitt” bärare av denna mutation dricker mindre än icke-bärare . Observera att i detta exempel undanröjer användningen av MR också behovet av att mäta individuell alkoholkonsumtion, något som förutom potentiell förvirring av beteendevariabler ändå är fylld med metodologiska problem . Men MR har också fruktbart använts för att utvärdera en kausal effekt av högdensitetslipoprotein i blod på hjärt-kärlsjukdom . Dessutom är intention-to-treat-analys av en randomiserad kontrollerad studie också i huvudsak baserad på instrumentella variabler, eftersom när efterlevnaden är <100% slumpmässig tilldelning till behandling inte är identisk med den faktiska mottagna behandlingen, men påverkas inte av de potentiellt förvirrande faktorer som påverkar individuell behandlingsöverensstämmelse.

anmärkningsvärt är att intention-to-treat-analys inte uppskattar den genomsnittliga kausala effekten bland compliers och är därför föremål för ”utspädning” bias dvs en bias mot noll på grund av felklassificerad exponering. Behandlingsallokering är vanligtvis en bra instrumental variabel när det inte finns några orsakssamband mellan randomiseringsarmen och resultatet som kringgår den faktiska behandlingen. I samband med kliniska prövningar har det fastställts att monotonicitet är ett väsentligt krav på behandlingsuppgift för att vara en bra IV. I grund och botten, i samband med ekologiska studier, betyder monotonicitet att ökningar på ekologisk nivå inte leder till minskningar på individnivå. Antag till exempel att människor i kraftigt luftförorenade områden stannar inomhus så ofta att de är mindre utsatta för partikelformiga ämnen än individer som bor i områden med mindre luftföroreningar, då finns det ingen monotonicitet. Linjäritet krävs inte, även om icke-linjära relationer kan vara utmanande i analysen . I randomiserad kontrollerad studie kausal analys terminologi betyder detta att det inte finns några ”defiers” . Denna ide kan enkelt extrapoleras till andra IV. När det gäller MR och alkoholkonsumtion till exempel är monotonicitet trolig, eftersom det är osannolikt att någon utan aldehyddehydrogenasbristmutationen skulle ha haft en högre alkoholkonsumtion varje vecka i den kontrafaktiska situationen där han/hon bar mutationen. Inom ramen för ekologiska föreningar kan IV-tanken lätt översättas till tidsserieundersökningar när befolkningen förblir densamma under perioden med varierande ekologisk exponering, såsom luftföroreningar eller införandet av specifik lagstiftning. Monotonicitet kan emellertid brytas om hälsovarning om nivåer av miljöexponering skulle förändra en individs beteende.

ett tilltalande inslag i att använda en ekologisk IV är potentialen att svara på forskningsfrågor som kanske inte är möjliga med hjälp av alternativa observationsforskningsdesigner på individnivå. Av denna anledning är ekologiska studier också populära i studier där enskilda observationer ofta är svåra att få . Till exempel har införandet av en laglig skyldighet att bära cykelhjälmar undersökts som en IV för en studie om effekterna av att bära (cykel) hjälmar på risken för skador. På individnivå bär hjälmar förmodligen förväxlas med faktorer som” försiktighet ”och”risktagande”. En laglig skyldighet att bära hjälmar är dock osannolikt att påverka ”försiktighet” eller annat trafikbeteende men är en oberoende anledning att bära sådana hjälmar. Även om förekomsten av defiers (människor som slutade bära hjälmar på grund av skyldigheten att bära en) inte helt kan uteslutas är de förmodligen sällsynta.Robinson använde specifikt ett ekologiskt tillvägagångssätt för att undersöka effektiviteten av att införa en obligatorisk cykelhjälmlag i Australien för att minska den totala sjukligheten och dödligheten för cyklistskador. Robinson utnyttjat befolkningsnivådata för skadade cyklist sjukhusinläggningar och matchade aggregerade undersökningsdata om hjälm bär priser pre-lag, första året av lag och andra året av lag att hävda att cykelhjälmar inte ger markerade säkerhetsfördelar för cyklister på befolkningsnivå. Trots stora ökningar av (obligatorisk) hjälmanvändning som ett resultat av dessa hjälmlagar följde andelen cyklister och fotgängare som togs in på sjukhus för huvudskador en liknande nedåtgående trend. Som sådan tillskrev Robinson den observerade minskningen av cyklister med huvudskador till genomförandet av andra stora trafiksäkerhetsinitiativ samtidigt som verkställighet av hastighetsbegränsningar, lagar om rattfylleri, behandling av olyckssvarta fläckar etc. Intressant nog verkade den största effekten av att införa cykelhjälmlagen avskräcka cykling eftersom undersökningarna före och efter lagen visade minskningar av antalet barncyklister 15 och 2,2 gånger större än ökningen av antalet barn som bär hjälmar; en observation som verkar ogiltigförklara villkoret att en IV endast skulle påverka resultatet via exponering av intresse. Som ett annat exempel har alkoholkonsumtion många, ofta negativa hälsoeffekter. Men på individnivå är alkoholkonsumtion förknippad med många andra beteenden, såsom rökning och sexuellt risktagande, som alla kan fungera som confounders när de är kausalt relaterade till ett hälsoutfall av intresse. Vissa ingrepp som påverkar alkoholkonsumtionen, såsom det ”naturliga experimentet” av förbudet 1920-1933 i Amerikas förenta stater (USA), kan erbjuda möjligheter att kringgå denna förvirring och kan därmed fungera som instrumentella variabler. För att detta ska vara giltigt är det dock viktigt att befolkningen kan betraktas (mer eller mindre) konstant så att begreppen complier och defier är vettiga. Detta senare villkor skulle göra långsiktiga tidsserier (år, årtionden) tvivelaktiga.

i andra ekologiska sammanhang kan detta kriterium för monotonicitet inte vara så enkelt att tillämpa; till exempel när vi jämför regioner A och B med olika populationer och olika ekologiska exponeringsnivåer X. Direkt jämförelse av ett resultatmått y mellan A och B kanske inte är lämpligt eftersom A och B kan ha olika nivåer av andra faktorer C som kausalt påverkar y, och är därför confounders eller effektmodifierare. En annan begränsning av IVs är att de bara kan förväntas säga något om orsakseffekten av enskilda exponeringar xi på y om vi antar att förhållandet mellan xi och y är monotont. Således bör all exponering som har, säg, ett U-format förhållande till resultatet helst inte vara föremål för ekologisk analys.

uppskattning

förekomsten av en ekologisk IV gör det möjligt att fastställa orsakssamband mellan exponering och utfall, även när enskilda exponeringar inte observeras men IV för varje individ är känd. Detta är dock bara en kvalitativ slutsats. Dessutom kan det också vara önskvärt att uppskatta styrkan i förhållandet mellan enskilda exponeringar och utfall. När enskilda exponeringar också mäts är detta enkelt med hjälp av antingen tvåstegs minsta kvadrater av restinsättning . I andra situationer kan detta vara utmanande, särskilt i samband med icke-linjära relationer.

Luftföroreningstidsserier

ett exempel där en ekologisk variabel verkar ha lämpliga IV-egenskaper är vid tidsvarierande luftföroreningar, såsom partiklar med en aerodynamisk diameter på <10 mikrometer; PM10. På många ställen varierar sådana koncentrationer avsevärt och ofta snabbt (inom timmar eller dagar) över tiden. Även om uppmätta genomsnittliga nivåer kanske inte exakt återspeglar enskilda exponeringar, verkar det troligt att det finns nära korrelationer och att de ekologiska föreningarna därför kan användas för att studera sambandet mellan luftföroreningar och (säg) episoder av astmaexacerbation. Plausibla confounders, till exempel temperatur, är mätbara och kan därför justeras för. Eftersom i stort sett samma individer observeras under olika tidsperioder är begreppet defier lätt att tolka, nämligen. någon som har lägre individuell exponering under tider med höga miljönivåer. Naturligtvis verkar sådana studier mindre lämpliga för resultat som är resultatet av kroniska kumulativa exponeringar, t .ex. hjärt – eller cancerrelaterad dödlighet som i American Cancer Society-studien.

Geografiska jämförelser

svårare är den ekologiska jämförelsen mellan geografiska områden, till exempel två områden med i stort sett olika luftföroreningsnivåer (t.ex. jordbruksregion på landsbygden jämfört med en urban industrizon). Eftersom de två populationerna är olika har begreppet” defier ” bara en kontrafaktisk Tolkning, nämligen. som någon, om han hade råkat ha bott i området med de högre föroreningsnivåerna skulle – personligen ha lägre exponering för luftföroreningar (eller vice versa). Sådana (kontrafaktiska) individer är förmodligen sällsynta om områdena liknar andra (relevanta) aspekter. Detta kan dock inte alltid vara fallet. Personer med astma kan till exempel välja att inte bo i områden med höga luftföroreningsnivåer och är därmed defiers. Det finns inget guldstandardtest för att bedöma om geografiskt definierade miljöexponeringar har IV-egenskaper men detta måste bedömas på grundval av materiell kunskap. Genomsnittliga enskilda exponeringar kan ibland vara troliga som IVs men ibland inte.

fattigdom och hälsa

en liknande situation kan existera i det allmänt diskuterade förhållandet mellan” rikedom”,” fattigdom”,” social ekonomisk status”,” anställningsstatus ” och olika (hälso) resultat. På individnivå kan det finnas ett starkt samband mellan arbetslöshet, säg och (dålig) hälsa och dödlighet, vilket tyder på att arbetslösheten är orsakssamband med negativa hälsoutfall. Men förutom urvalsfördomar kan detta förhållande förväxlas av många variabler, vilket kan göra en kausal Tolkning tvivelaktig. De arbetslösa kan ha förlorat sina jobb på grund av sämre fysisk och/eller psykisk hälsa eller kan vara mindre socialt anpassningsbara. En ekonomisk kris eller depression med snabba massiva ökningar av arbetslösheten kan fungera som en IV, och om (specifik) dödlighet eller sjuklighet inte ökar under sådana depressioner kan man ifrågasätta kausala tolkningar av föreningar på individualistisk nivå. Återigen, eftersom i stort sett samma individer är inblandade, är det (åtminstone konceptuellt) lätt att bedöma om det finns (betydande antal) defiers, särskilt människor som ekonomiskt gynnar (eller hittar anställning) under tider av depression. Även om sådana individer kan existera är de förmodligen sällsynta. Ekonomiska depressioner kan också potentiellt påverka hälsan genom vägar som inte involverar arbetslöshet. Till exempel, under depressioner kan de (fortfarande) anställda undvika beteenden som skulle äventyra deras anställning. Även om dessa alternativa kausala vägar potentiellt kan ogiltigförklara värdet av depressioner som en IV, verkar deras betydelse mindre. På samma sätt kan naturkatastrofer eller andra ”naturliga experiment” på samma sätt ibland ge bra instrumentella variabler. Ett typexempel är den allmänt accepterade sambandet mellan tuberkulos och fattigdom ; medan nästan alla tvärsnittsstudier visar denna förening gav den snabba ökningen av fattigdom i USA och Europa under 1930-talet inte upphov till ökningar av tuberkulosdödlighet .

som ett ytterligare exempel på användningen av IV i intervention, snarare än observationsstudier, anser vi sambandet mellan regionala s ex-arbetsinterventioner och humant immunbristvirus (HIV) prevalens i Indien. Detta för att illustrera situationer där ekologiska (geografiska) nivåer av en variabel kan ha lämpliga IV-egenskaper. I de fyra höga HIV-prevalenstillstånden (Andhra Pradesh, Maharashtra, Karnataka, Tamil Nadu) i södra Indien genomförs interventioner riktade mot sexarbetare (t.ex. kondomanvändning, sexuellt överförbar sjukdomsbehandling) på distriktsnivå. Effekter av interventionerna på distriktsnivå HIV-prevalens och incidens mäts också på distriktsnivå av distriktsspecifik HIV-prevalens hos unga (<25 år) ante-natal vård deltagare. Tanken bakom dessa insatser är att förebyggande av överföring (genom säkrare sexpraxis) mellan sexarbetare och deras kunder skulle minska den totala HIV-överföringen. Dessa insatser fick starkt stöd från Bill och Melinda Gates Foundation i form av ”Avahan” – projektet . Förekomsten av defiers, dvs personer med lägre risk för HIV-infektion i avsaknad av ett ingrepp, är osannolikt, så monotonicitet verkar troligt. Så i princip kan intervention på distriktsnivå vara en bra IV.