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環境衛生の分野は、特に観察された共変量の線形または非線形関数で観察された結果を回帰することによって、モデリング関連によって支配されています。しかし、環境の健康を改善するための政策の進歩に関心のある読者は、環境曝露から生じる、またはより明確に引き起こされる健康への影響について知らされることを期待しています。環境暴露の除去に起因する健康への影響の定量化には、因果声明が含まれます。したがって、可能であれば、環境曝露が健康の結果に及ぼす影響を分析するために、因果推論フレームワークを考慮する必要があります。
環境衛生の分野は、特に観察された共変量の線形または非線形関数で観察された結果を回帰することによって、モデリング関連によって支配されています。しかし、環境の健康を改善するための政策の進歩に関心のある読者は、環境曝露から生じる、またはより明確に引き起こされる健康への影響について知らされることを期待しています。環境暴露の除去に起因する健康への影響の定量化には、因果声明が含まれます。したがって、可能であれば、環境曝露が健康の結果に及ぼす影響を分析するために、因果推論フレームワークを考慮する必要があります。
The field of environmental health has been dominated by modeling associations, especially by regressing an observed outcome on a linear or nonlinear function of observed covariates. Readers interested in advances in policies for improving environmental health are, however, expecting to be informed about health effects resulting from, or more explicitly caused by, environmental exposures. The quantification of health impacts resulting from the removal of environmental exposures involves causal statements. Therefore, when possible, causal inference frameworks should be considered for analyzing the effects of environmental exposures on health outcomes.
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