地理时空与因果推断分析数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：地理空间分析,因果推断,先天性异常,暴露因素,统计模型,公共卫生,环境影响,数据分析
数据概述：
本数据集基于研究论文《Geospatiotemporal and Causal Inferential Analysis of United States Congenital Anomalies as a Function of Multiple Cannabinoid- and Substance- Exposures: Phenocopying Thalidomide and Hundred Megabase-Scale Genotoxicity》，旨在分析美国先天性异常与多种大麻素和物质暴露之间的关系。数据集包含了美国范围内地理时空分布的先天性异常数据，以及与大麻素和物质暴露相关的多因素数据。研究采用了统计建模和因果推断方法，探讨了不同暴露因素对先天性异常的影响机制。数据集涵盖了地理空间数据、时间序列数据、暴露因素数据以及相关统计分析结果，为研究先天性异常的环境和遗传风险提供了全面的支持。
数据用途概述：
该数据集适用于公共卫生领域的研究，包括先天性异常的流行病学分析、环境和遗传暴露因素的影响评估、因果推断模型的构建与验证等。研究人员可以利用该数据集探讨先天性异常的地理分布特征及其与暴露因素的关联，评估不同暴露因素对健康风险的潜在影响。此外，数据集也可用于支持政策制定，帮助识别和管理与先天性异常相关的环境和遗传风险因素。该数据集还为学术研究提供了丰富的数据资源，适用于地理空间分析、因果推断方法验证以及多因素统计建模的研究场景。
