Estimar o excesso de mortalidade durante as ondas de calor utilizando um quadro de inferência causal e séries temporais não aleatórias

O que aconteceu

Muitas vezes, os pesquisadores devem contar com dados observacionais para tirar conclusões sobre a relação causal entre uma exposição e um desfecho. Isso é comum na pesquisa em epidemiologia ambiental, onde a atribuição a uma exposição pode ser antiética ou impossível. Considere um cenário em que procuramos estimar o excesso de mortalidade durante as ondas de calor, mas não conseguimos randomizar os indivíduos para o calor moderado ou extremo. Propomos seguir um quadro causal para séries temporais não randomizadas que utilizam o que chamamos de série histórica combinando para construir experimentos hipotéticos randomizados, em que covariáveis de fundo são equilibradas. Aplicamos esse quadro e avaliamos a seguinte questão causal: São as contagens diárias de mortalidade entre os americanos idosos mais elevadas durante períodos quentes versus quentes do verão? Abordamos essa questão causal por meio de inferências frequentistas, Fisherianas e bayesianas para cinco cidades americanas. Estimou-se o efeito médio do tratamento do calor na mortalidade de três dias com intervalos de 95% de Fisherian 0,5 [-3,6; 4,4] mortes em Pittsburgh, 3,7 [0,7; 6,6] mortes em Seattle, 12,5 [6,1; 18,9] mortes em Chicago, 8,5 [1,4; 15,6] mortes em Los Angeles e 20,3 [11,2; 29,5] mortes em Nova York.