역치 탐색

노출 요인(Exsposure)과 관심 질환(Outcome)간 노출-반응(exposure-response) 관련성은 선형 또는 비선형 관련성을 보일 수 있음

-> 시각화를 통해 탐색

 

실제 노출-반응 관계가 비선형적인 관계인데 선형가정을 한다면

실제 관련성과 관련성에 대한 건강영향 추정 또한 과소추정하게됨

 

그런데, 특정  임계값 이하에서는 관련성이 보이지 않다가, 특정 임계값 이상에서

기울기의 변화가 관찰된다면, 

 

즉 역치가 존재한다면 노출 요인의 규제 기준 설정의 기준이 될 수 있음.

 

그렇다면, 역치(threshold) 탐색을 어떻게 할 수 있는가?

비선형 관련성을 보이는 경우 역치(threshold)의 추정은 선형-역치모형(Linear-threshold model), 조각별 선형 회귀(Piecewise linear regression) 모형들이 이용될 수 있음

 

최적의 모형은?

-> AIC, BIC가 가장 낮은 노출값을 역치로 추정