食品安全暴露评估方法专题VIP

，食品安全风险暴露评估方法特别交流，2011年5月9日。概念食品安全暴露评估：通过食品摄取和其他相关途径，对可能暴露在人体和/或环境中的生物、化学和物理因素(危险源和相关危险源)进行定性和/或定量评估。食品安全暴露评估，食品的危险基本上可以分为三类：物理、化学和生物危险。物理风险很简单，可以通过良好的生产操作规范避免，所以基本上不讨论。减肥暴露评估(dietaryexposureassessment)，饮食暴露评估：是估计人们在一天内可能暴露的程度。例如，对农药残留量的进食暴露与食品中农药残留量和一天内各种食品的消费量有关。饮食风险可以表示为农药的毒性和暴露的函数。曝光量评价、曝光量评价的基本思想曝光量=食品消费食品污染物浓度暴露评价涉及两个重要参数。一个是食物的有害物内容之一是进食量。曝光量评估，曝光量评估的理论模型点评估模型：简单分布模型概率评估模型，美国、欧盟代表世界暴露评估领域的发展水平以下示例的重点评估模型参考美国EPA模型进行的膳食化学污染物暴露评估，积分评估模型基于以下假设：第一，各种来源的暴露量是一种食物消费(例如平均或更高的消费数据)，第二，使用固定残留物质含量/浓度(通常是平均残留水平或耐受性或法规允许值的上限)，然后乘以两个量。点评估模型，急性暴露常用的点评价模型，慢性暴露常用的点评价模型，饮食危险函数，危险函数：群组修正安全容量：点评价模型的特性，点评价计算为高食品消费和高污染物残留，反映了保护大部分人口的原则。容易，容易宣传。该方法忽视了观察个体体重差异、个体消费差异、消费食品中农药残留浓度水平差异等的变异，产生了较为粗糙保守的结果。由于污染物的最高残留价值，暴露风险被高估，可能会发生过度的报酬。特别是食品种类p大的话，累计的高推定金额比实际曝光高得多。点评价被认为是进行曝光审查的最佳方法。要精确评价曝光，必须有更复杂的方法来整合食品消费和化学物质浓度，以便更现实地应对实际曝光情况。点评价的应用，简单分布(或分布点评价)模型，基本思想是食品摄入量的分布(考虑相关食品消费的变化)通常使用消费调查的数据库系统。食品中化学物质残留/浓度是使用一定参数值的方法。例如，假设某些化学物质以所有食品中最高的允许污染水平存在。考虑了食品消费模式中存在的变量的简单分布模型的特征。这个结果比点评价的信息价值更高，但仍保持着保守的假设，例如食品内化学物质残留/或浓度使用一个固定参数值，个人消费的所有饮料都包含过剩的糖成分。很多情况下，100%的农作物用农药处理，仅作为暴露评估的上限。点评价和简单分布的比较，点评价和简单分布的方法，无论食品中化学物质存在的概率如何，都倾向于使用“最坏”的假设，因为不同食品中化学物质的污染水平不同，或者食物消耗量不同，所以过度估计暴露水平。最坏点估计值和最坏情况的简单分布都假定食品中化学物质暴露的人多吃相关食品，并且主要暴露在含有总是或至少高浓度评价的化学物质的食品中。，概率分析模型的出现，理论上，在高暴露人口的饮食中，这种物质的总暴露量是所有相关食品的高摄取量之和；但是，这将在整个减肥研究中整体高估可能的暴露量，以提供结合生物标记的市场篮子方法的实际摄取数据或通过随机模型模拟可以克服的一些选择。概率法是模拟相关水平的消费及食品中评价的化学物质的存在及污染水平(浓度)。概率方法将最合适的方法：与食品中特定化学物质浓度和实际含有该物质的食品消费相结合，为实际暴露评估提供了基础。1，概率评估模型，2，在实际应用中的概率模型：理想概率模型，(1)应用模型中：膳食摄取量xijk和化合物浓度cijk在同一天没有对应关系的情况下直接相乘获得膳食暴露量是不合理的。(2)但是从概率分布的角度来看，分别以食品摄取量和化学物质的浓度为两个单独分布的总体a和b(假定这种独立性符合农药残留摄取的实际情况)。获得a，b的总体分布特性及其总体参数后，使用计算机模拟在整个a，b中采样，通过大量随机样本(通常为10万次)获得yij的概率分布，并获得目标群体的摄入量，即3360平均值，P50，P90，P95，97.5，P99等所需的一系列统计信息大多数情况下，化学污染物质监测以第一农产品为对象，因此加工食品计算将加工食品消费转换为第一农产品消费，相应地下调：从概率评价公式可以看出，构建模型需要3部分数据：饮食调查数据农药残留数据，因此需要连接膳食数据和农药残留监控数据的桥梁数据。公开评估的MonteCarlo方法的可变性分析，Monte Carlo方法(也称为随机抽样方法)使用统计属性值(例如平均值、概率、P95、p99等)作为故障诊断的数值解法获得的统计属性值(例如平均值、概率、p99、P99等)。使用Bootstrap方法进行曝光评估的不确定性分析，饮食暴露评价方法包括有选择作用的点评价和分布点评价、概率评价，各种评价方法各有优点和局限性。曝光评估是数据不断改进，不断改进的过程。点评估和概率评估之间的关系，点评估的优点：简单，提供“估计边界”，管理员可以轻松采用点评估的缺点：反复使用保守点评估，对实际暴露进行相当大的高估，风险管理人员和公众只能提供有限的信息，相关信任度量敏感度和不确定性分析通常没有太大的实际意义，点评估和概率评估模型的优缺点总结。概率模型的优点：为风险管理人员和公众提供了更有意义的信息。通过考虑不确定性的定量措施，可以减少评价的保守性，同时避免点估计的过度偏见风险估计。定量估计点估计阶段保守性(RME)的灵敏度分析更有意义。可以提供灵敏度分析，并使评价者分析不确定暴露对该参数的敏感度的点评价和概率评价模型的优缺点摘要。概率模型的缺点：更复杂，因此需要更多的时间定性确认计算结果。目前，规定指南即使应用概率论也不能说明相互可变性，点评价和概率评价模型的优点和缺点总结。需要充分的信息，关于利用概率模拟模型的注意事项、食品污染物检测数据和食品消费数据。虽然概率模拟可以帮助提供更有意义的曝光估计，但该方法的优缺点取决于数据的质量，不应将该方法视为对低质量数据或不合理数据的补充手段。，区分点评估、简单分布和概率分析的差异、点评估、简单分布和概率分析三种吃饭暴露模型的简单方法是使用单个数据或数据的分布作为代表性数据输入模型。考虑参数和模型结构时，需要详细说明此程序构建的模型的曝光状态。构建膳食暴露评估模型和软件开发，基于现有食品消费数据和食品污染物的日常监测资料的膳食暴露评估概率模型研究正在悄然兴起，并迅速发展成为当前膳食暴露评估研究的热点。美国和欧盟(eu)在这一领域的研究一直停留在技术前沿，研究和应用现状在很大程度上反映了这一领域的全球研究水平。与欧盟和美国相比，我国应该在饮食暴露评估模式和软件研究上挂得有点慢。