食品安全関係情報詳細
| 資料管理ID | syu03611170149 |
| タイトル | 欧州食品安全機関(EFSA)、EFSAによるデータ収集に関連する欧州の通常摂取量算出法についてEFSAに提出された外部委託の科学的報告書を公表(2/2) |
| 資料日付 | 2012年6月15日 |
| 分類１ | - |
| 分類２ | - |
| 概要（記事） | 欧州食品安全機関(EFSA)は6月15日、EFSAによるデータ収集に関連する欧州の通常摂取量算出法についてオランダ国立公衆衛生環境研究所(RIVM)からEFSAに提出された外部委託の科学的報告書(2012年6月8日承認、42ページ)を公表した。概要は以下のとおり。 6. OIM(Observed Individual Means)モデルは、多くの場合における分布の右裾の保守的な(訳注：より安全側に立った)評価に適している。既知の例外は、多峰分布の保守的な評価である。最適な通常摂取量算出モデルとして暫定的に選ばれたモデルの妥当性を判断するために、診断プロットが必要である。こうした診断プロットも、計算ツールの一部である。いくつかの場合、この診断プロットによって複雑な状況が示され、この計算ツールを科学的に確実な方法で運用するためには、専門知識が必要とされる。 7. 当該計算ツールを用いて、2つの事例研究が行われた。鉛に関する1つ目の事例研究は、EFSAの包括的データベースで利用可能な摂取データ及びEFSAが持つ濃度データを使って、通常摂取量の計算ツールによって通常摂取量の推定が可能であることを示す事例になった。この事例における関心の対象は、摂取分布の右裾の現実的な評価であった。ほとんどの人は鉛を毎日摂取しており、BNN(BetaBinomial-Normal model)モデル、LNN0 (LogisticNormal-Normal model without correlation)モデル及びLNN(LogisticNormal-Normal model with correlation)モデルは、本質的に同じ結果を出した。変換された鉛摂取量は、ほとんどの国において正規分布しており、このためこれらのモデルに基づく推定値(model-based estimates)の方が(訳注：OIM等によるmodel-assisted estimatesより)好ましかった。 8. 2つ目の事例研究は、農薬について行われた。EFSAが、残留農薬への食事経由暴露量を推定するためのモデリングに確率論的手法(Probabilistic methodology)を使用することに関する最近公表された手引書素案の中で、ETUIプロジェクトに言及したためである。本文書では、二峰性分布が予測される暴露シナリオの必要性について特に説明する。 9. いずれの事例研究においても、診断の有用性が示された。まず、高摂取量の供給源の推察によって、入力データベースの中に、非現実的と判断される可能性がある外れ値がおそらくあるとわかった。リスク評価機関は、報告された値が非現実的であることを正当化できる場合、こうした外れ値を除いてシミュレーションの再試行を決めることもある。次に、摂取量の分布図によって、分布が二峰性であることが示された。この場合、LNNモデル及びBBNモデルの基礎となる仮定が満たされなかったため、OIMモデルによる上位パーセンタイルの推定値は保守的ではなかった。この事例では、通常摂取量は個別の供給源ごとに別々にモデル化され、そのあと、通常摂取量の合計として合算され (「add-then-model」ではなく「model-then-add」)、LNNモデル及びBBNモデルの適応性を有意に向上させた。 10. 結論として、通常摂取量分布を推定するための数種類のモデルを備えた計算ツールが当該ETUIによって開発された。これに関連して、所定の状況に最も適したモデルを選ぶためのガイドラインが作成された。この研究分野における進展が継続しているため、当該計算ツール及びガイドラインを実際に一定期間にわたって使用した後に見直すことが勧告される。 |
| 地域 | 欧州 |
| 国・地方 | EU |
| 情報源（公的機関） | 欧州食品安全機関（EFSA） |
| 情報源（報道） | 欧州食品安全機関（EFSA） |
| URL | http://www.efsa.europa.eu/en/supporting/doc/300e.pdf |
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