點評估模型

點評估模型

點評估模型是一種保守的膳食暴露評估方法,它將人群的食物消費量設為固定值(如平均消費量或高水平消費量),乘以固定的污染物濃度(通常是平均水平或法定允許最高水平) ,並將所有來源的暴露量進行累加處理。當高水平含量值用於代表食品消費量或化學濃度數據時,它是優先進行暴露篩選的方法。

基本介紹

  • 中文名:點評估模型
  • 外文名:point estimate model
  • 所屬領域:風險評估
  • 套用學科:數理統計
概述,評估方法,篩選法,交易數據評估法,膳食模型粗略估計評估方法,點評估模型的修正,修正係數,未檢出數據處理,消費者忠誠度,

概述

點評估模型是使用單一數值表示消費人群風險的一些參數,如人群中的平均風險水平。點評估本所得結果的代表性或者說評估結果的適用範圍取決於評估時所使用的數據和假設前提,基於少量數據和最保守的假設必然是有限使用範圍,而數據充分的精確地點估計結果可以更接近實際情況而具有廣泛的適用性。

評估方法

點評估主要包括 3 類方法:篩選法、基於食品消費量粗略評估和精確點評估。

篩選法

篩選法也被成為預算法,是指對食品消費量和食品中化學物質的濃度採取最保守的假設,從而得到高消費人群的高估暴露量,這樣做才能避免將本身具有安全風險的食品錯誤地判斷為不具安全風險的食品;但是也不能因為這個原因就採用不切實際的食品消費量,食品消費量必須在人的生理極限之內。人們通常會認為篩選法太過保守,但是實際上該方法並不是真正意義上的膳食暴露評估,只是為確定食品中有必要進行進一步膳食暴露評估的物質。
JECFA歐盟都曾採用該方法對食品添加劑進行初步暴露評估,他們在採用該方法的基本假設條件有以下 3 個:
1)消費量是指食品和非乳飲料的消費量;
2)化學物質的含量是指食品和非乳飲料中的含量;
3)確定含有該食品添加劑的食品和非乳飲料的比例。
另外,食品和飲料的消費量被定義為最大生理消費量,即非乳飲料的暴露量為每公斤體重每天 0.1 L,食品的暴露量為每公斤體重每天 0.05 kg,則對於一個體重為 60 kg的人,相當於每天攝入 6 L 的非乳飲料和 3 kg 的食物。
在濃度的定義中,用食品中添加劑的最高含量作為暴露評估中食品添加劑的含量,例如一種食品或飲料中某食品添加劑的含量是所有食品中最高的,那么就使用這個含量來表示其它食品或飲料中該食品添加劑的含量。對於某食品添加劑在固體食品和飲料的比例如何確定目前還沒有成熟的方法,在食品添加劑的暴露評估中,歐盟一般將固體食品和飲料的比例設定為 12.5 %和 25 %。對於套用範圍廣的食品添加劑,固體食品的比例可以設定為 25 %。
將飲料和食品中某種添加劑的每日暴露量相加即得該食品添加劑總的理論最大日暴露量,公式如下:
總的理論最大日暴露量=飲料中食品添加劑的最大含量(mg/L)×0.1(L/kg bw)×含有該物質的飲料的比例+固體食品中該物質的最大含量×0.05(kg/kg bw)×含有該物質的固體食品的比例。
預算法的優點是不需要具體產品的相關數據,且簡單方便;缺點是結果很大程度上依賴於含有添加劑的食品和飲料的比例,卻沒有成熟方法來確定這一比例。

交易數據評估法

交易數據法估計利用是一段時間內(通常指 1 年內)某國家用於食品加工的某化學物質,一般指包括調味品在內的食品添加劑的交易量估算某種化學物質的人均攝入量,該方法主要用於食品添加劑的暴露評估。該法中用到的數據包括某化學物質的產量及其用於食品加工的量,而且還要考慮該化學物質的進出口量和含有該化學物質的食品的進出口量。相關數據主要來源於生產者上報行業協會的數據。
採用該方法得到的平均膳食暴露量往往存在很大的不確定性,因為通常沒有關於哪些食品中含有該物質,誰消費了這些食品等可用資料。該方法及其衍生方法也沒有充分考慮高消費人群,因此不能充足地說明他們的膳食暴露是否低於健康指導值。

膳食模型粗略估計評估方法

膳食模型的建立是基於現有的食品消費資料。我們可以建立膳食模型來表示一般人群或特殊亞人群的典型膳食(例如高消費人群的膳食模型)。根據被評估物質的種類我們可以建立不同的膳食模型,例如對於包裝材料,獸藥殘留添加劑我們可以分別建立最大遷移限量模型,最大殘留限量模型和理論最高日攝入量的模型。

點評估模型的修正

在各種已建立的點評估模型中,其評估結果依賴於所輸入數據和合適的數據處理過程與方法,因此評估結果不可避免的產生偏差,如高濃度和高消費量值被用於模型,那么有此產生的暴露評估結果將會誇大典型暴露量。高消費量者的食品化學物膳食暴露模型可通過使用蒙特卡羅技術進行全面分析。當無足夠數據用於分布分析時,則需引入修正係數以模擬食品化學物質高端暴露分布情況。當模擬急性或慢性暴露評估時,進行不同的假設是可以的,因為所評估的化學物濃度並不總處於其最高水平量。

修正係數

當要基於原材料去反應由於加工過程或解釋其實際被消費部分的變化情況時,那么評估結果可通過對濃度數據使用修正係數而得到進一步精確。
使用加工因子以反映被食用食品部分中化學物濃度變化的做法,將會提供更為現實的暴露評估。由於依賴於所使用的化學物質和加工技術,因此可食用部分濃度水平可能高於或低於整個食品中的濃度。在許多時候,僅有整個食品或農作物供應的一部分可能含有被評估的化學物質。這些存在的數據可量化受影響部分的比例,因此量化數值可作為調整因子套用於濃度數據,從而更精確地評估消費者的暴露量。

未檢出數據處理

為了進行膳食暴露評估,處理化學物濃度數據中的未檢出問題非常重要。對這些數據所進行的假設和處理將會影響評估的結果。
在可行的情況下,應適當說明輸入數據的不確定性程度。描述不確定性的通常方法是:在重複分析中,一是對所有參數採用“高端”邊界評估,二是對所有參數採用“低端”邊界評估,三是對所有參數採用中央趨勢評估基於存在的不確定性,風險管理者可之後決定是否有必要再支出時間和資源去收集這些授權參數的額外信息。

消費者忠誠度

消費者傾向於重複購買和消費同一產品,被稱為消費者忠誠度。這一情況可能也需加以考慮。這樣,如某一特定品牌的加工食品含有高濃度物質,那么較消費者未含有或少量含有化學物品牌的消費者而言,這一品牌的消費者將會有高的膳食暴露。當進行加工食品中食品化學物的慢性膳食暴露評估時,如添加劑、香料、加工助劑及加工中包裝遷移的化學物質,要考慮消費者相關的忠誠度。另外,因在消費者購買之前,對初級農產品通常進行了混合,從而消費者忠誠度似乎在農藥殘留和獸藥殘留案例中顯得並不重要。

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