基于合作博弈论夏普利值分解的健康调整预期寿命变化归因工具shapleyHALE的开发与应用

《BMC Medical Research Methodology》：ShapleyHALE: an R package for ordering-free decomposition of health-adjusted life expectancy change with population-level interaction indices, demonstrated using Global Burden of Disease Study data

　　

摘要

背景

健康调整预期寿命（HALE）变化的传统分解方法假设疾病独立作用，且结果依赖于病因评估的顺序。这些方法也无法量化两种病因的联合效应是否大于或小于各自单独效应之和。合作博弈论中的夏普利值提供了一种无顺序依赖且可加性的归因方法，能够量化病因之间在人群层面的互补性。其在人群健康领域的推广受到计算复杂度高和缺乏可复用软件的阻碍。

方法

我们开发了 shapleyHALE，一个用于对HALE变化进行完整夏普利分解的开源R包。该包将每种疾病视为一个参与者，默认通过5,000次随机采样的病因顺序对其边际贡献取平均。该方法得到唯一且可加性归因，无残差。死亡驱动和残疾驱动的成分被分离。计算二阶夏普利交互指数以量化成对协同作用和拮抗作用。默认通过1,000次迭代的参数化自助抽样将输入数据的不确定性传播至所有输出。该包接受标准年龄-病因矩阵形式的死亡率和发病率数据。它可与任何基于人群的监测数据兼容。

结果

我们使用2023年全球疾病负担研究数据，涵盖1990年至2023年社会人口指数（SDI）五个五分位组中22种病因。该分解方法对病因贡献进行排序，分离了死亡和残疾效应，并量化了成对交互作用。精神障碍在低、中、高SDI组中均出现在前10位主要病因中。在每组中，它们均为负贡献，分别为?0.336年（95% UIs：?0.482至?0.252）、?0.295年（?0.440至?0.213）和?0.342年（?0.518至?0.234）。死亡和残疾效应的分离表明，精神障碍、糖尿病和肾脏疾病主要通过残疾产生负贡献。交互分析揭示主要病因之间存在以正向互补为主的模式。在所有精神障碍进入前10名的组别中，精神障碍与其他主要病因均表现出系统性拮抗作用。

结论

shapleyHALE提供了一种具有人群层面交互指数的、开源且无顺序依赖的HALE分解工具。它为在多病共存日益增加的时代，为综合性和多疾病健康策略的制定生成证据提供了一个标准化且可复现的平台。

临床试验编号

不适用。