基準(zhǔn)劑量模型不確定性研究及其應(yīng)用.pdf

1、基準(zhǔn)劑量(BMD)估計(jì)是定量風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的重要內(nèi)容。基準(zhǔn)劑量法基于劑量-反應(yīng)模型，可以定量描述暴露水平與反應(yīng)變量之間的關(guān)系，并由此估計(jì)一定超額風(fēng)險(xiǎn)的基準(zhǔn)劑量及其下側(cè)區(qū)間。由于所收集資料的不完整性，以及研究者對于暴露和反應(yīng)變量關(guān)系模型認(rèn)知的局限性，產(chǎn)生劑量-反應(yīng)模型的不確定性，進(jìn)而導(dǎo)致了基準(zhǔn)劑量估計(jì)的不確定。當(dāng)所收集數(shù)據(jù)源于人群的現(xiàn)場研究時(shí)，此種不確定性尤其值得探討。目前，Bayesian學(xué)派的統(tǒng)計(jì)方法對于基準(zhǔn)劑量估計(jì)模型的不確定性研究受到持

2、續(xù)關(guān)注。其中，貝葉斯模型平均法(BMA)將各備選模型進(jìn)行加權(quán)平均，更全面地考慮了模型結(jié)構(gòu)的不確定性和自變量組合的不確定性，是研究BMD估計(jì)的重要思路。本研究擬通過人群鎘暴露風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估數(shù)據(jù)的實(shí)證研究和基于R語言編程的模擬研究，在經(jīng)典最優(yōu)模型法的基礎(chǔ)上，深入探討貝葉斯模型平均BIC近似法和MCMC估計(jì)法在基準(zhǔn)劑量估計(jì)中的應(yīng)用策略與方法學(xué)性能，以期為暴露風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中統(tǒng)計(jì)方法的選擇和計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)提供方法學(xué)支持。
　　結(jié)果:
　　(1)實(shí)例

3、數(shù)據(jù)分析結(jié)果
　　甘肅省白銀市某鎘污染區(qū)數(shù)據(jù)最優(yōu)模型為Log-probit模型，對應(yīng)BMD/BMDL估計(jì)為3.46/2.69ug/g·cr;貝葉斯模型平均BIC近似法估計(jì)的BMD/BMDL為2.97/2.14ug/g·cr;貝葉斯模型平均MCMC估計(jì)法的BMD/BMDL為2.92/2.07ug/g·cr。
　　廣東省粵北某污染區(qū)數(shù)據(jù)最優(yōu)模型為Log-probit模型，對應(yīng)BMD/BMDL估計(jì)為14.24/10.38ug/g·

4、cr;貝葉斯模型平均BIC近似法估計(jì)的BMD/BMDL為14.37/9.86ug/g·cr，貝葉斯模型平均MCMC估計(jì)法的BMD/BMDL為14.39/9.84ug/g·cr。
　　(2)模擬研究結(jié)果
　　A.最優(yōu)模型法判定正確模型的比例，在各模擬“真”劑量-反應(yīng)模型設(shè)定下表現(xiàn)不一，“真”劑量-反應(yīng)曲線為Log-probit模型時(shí)，選出正確模型比例為45.4％±9.9％;模擬劑量-反應(yīng)曲線為weibull模型時(shí)，選出正確模型

5、比例為14.0％±1.4％;
　　B.基準(zhǔn)劑量估計(jì)的相對偏差，在單一模型模擬中，最優(yōu)模型法相對偏差要小于兩種貝葉斯模型平均法，在等權(quán)重混合模型模擬中，兩種貝葉斯模型平均法的相對偏差小于最優(yōu)模型法;兩種貝葉斯模型平均法比較，MCMC估計(jì)法在單一模型模擬中相對偏差高于BIC近似法，在混合模型模擬中MCMC估計(jì)法相對偏差小于BIC近似法;運(yùn)算所需時(shí)間:MCMC估計(jì)法運(yùn)算1000次耗時(shí)75分鐘左右，約為BIC近似法的13倍，運(yùn)算時(shí)間隨劑量

6、組數(shù)目、單劑量組下樣本量增加而增加。
　　C.5個(gè)備選模型，Weibull模型的β參數(shù)最不易達(dá)到收斂狀態(tài)，以Weibull模型β參數(shù)收斂情況表征MCMC估計(jì)法在各種模擬情形下收斂情況，模擬結(jié)果顯示，劑量分組少，且劑量組樣本量小時(shí)，模型參數(shù)存在收斂問題;隨劑量組數(shù)和樣本量增加，模型參數(shù)收斂狀態(tài)改善。
　　結(jié)論:
　　(1)當(dāng)人群的劑量-反應(yīng)曲線為two-stage模型、log-logistic模型、weibull模型、L

7、og-probit模型、Gamma模型中的某一單一模型，基于模型擬合AIC值的最優(yōu)模型法，不能有效選出正確的劑量-反應(yīng)模型。
　　(2)實(shí)例分析和模擬研究均顯示，與最優(yōu)模型法相比，貝葉斯模型平均法更多地考慮了模型不確定性，參數(shù)估計(jì)區(qū)間更寬，估計(jì)出的BMDL更保守。擬合混合樣本時(shí)，貝葉斯模型平均法相對誤差小，提示貝葉斯模型平均法更適合于劑量反應(yīng)關(guān)系復(fù)雜的人群暴露數(shù)據(jù)的BMD估計(jì)。
　　(3)在樣本量與運(yùn)算時(shí)間允許的條件下，推薦