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J-GLOBAL ID：202102210776589870   整理番号：21A0097476

定量的応答データへのベンチマーク線量法の適用中のモデル選択基準のシミュレーションベース評価【JST・京大機械翻訳】

Simulation-based assessment of model selection criteria during the application of benchmark dose method to quantal response data

著者 (7件)： Yoshii Keita (Graduate School of Medicine, Hokkaido University, Sapporo-shi, Japan) ,  Nishiura Hiroshi (Graduate School of Medicine, Hokkaido University, Sapporo-shi, Japan) ,  Nishiura Hiroshi (CREST, Japan Science and Technology Agency, Saitama, Japan) ,  Inoue Kaoru (Division of Risk Assessment, National Institute of Health Sciences, Kawasaki, Japan) ,  Yamaguchi Takayuki (Graduate School of Medicine, Hokkaido University, Sapporo-shi, Japan) ,  Yamaguchi Takayuki (The Center for Data Science Education and Research, Shiga University, Hikone-city, Japan) ,  Hirose Akihiko (Division of Risk Assessment, National Institute of Health Sciences, Kawasaki, Japan)
資料名： Theoretical Biology and Medical Modelling (Web)  (Theoretical Biology and Medical Modelling (Web))
巻： 17  号： 1  ページ： 1-11  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7345A  ISSN： 1742-4682  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 毒物学的リスク評価におけるベンチマーク線量(BMD)法を採用するため,参照線量計算のためのBMD下限が,多重数学モデルの統計的フィッティング手順に従ってどのように選択されるかを理解することが重要である。本研究の目的は,定量的応答データに対するモデル排除と選択基準の種々の組合せの性能を比較することであった。モデル排除と選択プロセスのシミュレーションベースの評価を,妥当性,信頼性,および他のモデル性能パラメータを比較することによって実施した。異なる化学物質に対する3つの異なる経験的データセットを,線量-応答パターンの異なる特性(すなわち,高または低応答率における豊富な情報を有するデータセットまたはほぼ線形線量-応答パターン)を有する評価のために分析した。モデル排除と選択の最良の性能基準は,異なるデータセットで異なった。最低3つのAIC(Akaike情報基準)値(MA-3)を有する3つのモデルにわたるモデル平均化は最悪の性能を生み出しず,モデル排除のないMA-3はモデル平均化の中で最良の結果をもたらした。モデル選択の進歩におけるKolmogorov-Smirnov試験の使用を含むモデル排除は,必ずしもモデルの妥当性と信頼性を改善しなかった。除外と選択のための最良の実行モデルを選択するために,ガイドラインのための均一な方法論的提案が必要とされるならば,著者らの結果は,MA-3の使用が適用可能な場合,推奨オプションであることを示した。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *シミュレーション ,  信頼性 ,  数学モデル ,  選択基準 ,  多重化 ,  *放射線量 ,  線形性 ,  毒物学 ,  化学物質 ,  *ベンチマーク ,  線量計算 ,  リスク評価
準シソーラス用語： *モデル選択 ,  性能基準 ,  経験的データ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： リスク評価 ,  線量応答曲線 ,  毒物学 ,  シミュレーション ,  モデル平均化 ,  ベンチマーク線量

分類 (1件)： 化学物質の毒性一般  (GZ02010C)

引用文献 (40件)：

• Regul Toxicol Pharmacol; Reference dose (RfD): description and use in health risk assessments; DG Barnes, M Dourson; 8; 4; 1988; 471-486; 10.1016/0273-2300(88)90047-5; citation_id=CR1
• Fundament Appl Toxicol.; Statistical uncertainty in no-observed-adverse-effect level; KG Brown, LS Erdreich; 13; 1989; 235-244; 10.1016/0272-0590(89)90260-1; citation_id=CR2
• Regul Toxicol Pharmacol; Statistical properties of the NOAEL; W Leisenring, L Ryan; 15; 1992; 161-171; 10.1016/0273-2300(92)90047-D; citation_id=CR3
• Fundament Appl Toxicol.; A new method for determining allowable daily intakes; K Crump; 4; 5; 1984; 854-871; 10.1016/0272-0590(84)90107-6; citation_id=CR4
• J Food Sci; Using the benchmark dose (BMD) methodology to determine an appropriate reduction of certain ingredients in food products; J Bi; 75; 1; 2010; R9-R16; 10.1111/j.1750-3841.2009.01397.x; citation_id=CR5

タイトルに関連する用語 (8件)： 定量 ,  応答 ,  ベンチマーク ,  線量 ,  モデル ,  選択基準 ,  シミュレーション ,  評価