Krooninen sairaus

tiivistelmä

1986 Tšernobylin ydinvoimalan edelleen kaikkein vakavin ydinvoimalaonnettomuus historiassa, ja ylimääräinen kilpirauhassyövän, erityisesti niiden kesken altistuneet päästöt jodi-131 säilyvät parhaiten dokumentoitu jälkitauteja. Laiminlyönti ottaa annoksen mittausvirheen huomioon voi johtaa harhaa arvioinneissa annosvaste rinne. Vaikka riskit Ukrainan ja Yhdysvaltojen kilpirauhasen seulonta tutkimuksessa on aiemmin arvioitu, virheitä annosarviosta ei ole käsitelty tähän asti. Annos-vaste kuvioita tutkittiin kilpirauhasen seulonta esiintyvyys kohortin 13127 vuotiaista henkilöistä 18 aikaan Onnettomuuden jotka asuivat kaikkein radioaktiivisesti saastuneet alueet Ukraina. Laajensimme aiemmin analysoi tässä kohortissa säätämällä annoksen virhe äskettäin kehitetty TD-10 dosimetriasta. Kolme tilastollisia korjauksen kautta kaksi regression kalibroinnin, ja Monte Carlo suurimman todennäköisyyden, levitettiin annokset, jotka voivat olla peräisin suhde kilpirauhasen toimintaa kilpirauhasen massa. Nämä kaksi komponenttia, jotka muodostavat tämän suhteen on erilaisia ​​virhe, Berkson virhe kilpirauhasen massan ja klassista virhe kilpirauhasen toimintaan. Ensimmäinen regressio-kalibrointimenetelmä tuotti arvioita ylimääräisen riskisuhde 5,78 Gy

-1 (95% CI 1,92, 27,04), noin 7% korkeampi kuin arvioita oikaisematon annoksen virhe. Toinen regressio-kalibroinnin menetelmällä saatiin ylimäärä riskisuhde 4,78 Gy

-1 (95% CI 1,64, 19,69), noin 11% pienempi kuin oikaisematon analyysi. Monte Carlo maksimi-todennäköisyyden menetelmä tuotti liikaa riskisuhde 4,93 Gy

-1 (95% CI 1,67, 19,90), noin 8% alhaisempi kuin oikaisematon analyysi. On rajatapaus-merkitsevä (

p =

0,101-0,112) merkkejä alaspäin kaarevuuden annos-vaste, joka mahdollistaa joka lähes kaksinkertaistui pieniannoksisilla lineaarinen kerroin. Lopuksi annoksesta virhe säätö on suhteellisen vähäinen vaikutus regressioparametrit, seurauksena suhteellisen pieniä virheitä, seosta Berkson ja klassista muotoa, jotka liittyvät kilpirauhasen annoksen arviointi.

Citation: pieni MP, Kukush AG, Masiuk SV, Shklyar S, Carroll RJ, Lubin JH, et ai. (2014) vaikutus epävarmuudet altistumisen arviointi arvioihin Kilpirauhasen syöpäriski Ukrainan Lasten ja nuorten altistuneita Tshernobylin onnettomuudesta. PLoS ONE 9 (1): e85723. doi: 10,1371 /journal.pone.0085723

Editor: Suminori Akiba, Kagoshima University Graduate School of Lääketieteen ja hammaslääketieteen laitos, Japani

vastaanotettu: 21 elokuu 2013; Hyväksytty: 01 joulukuu 2013; Julkaistu: 29 tammikuu 2014

Tämä on avoin-yhteys artikkeli, vapaa kaikki tekijänoikeudet, ja saa vapaasti jäljentää, levittää, välittää, modifioitu, rakennettu, tai muuten käyttää kuka tahansa laillista tarkoitusta. Teos on saatavilla Creative Commons CC0 public domain omistautumista.

Rahoitus: Tätä työtä tukivat Intramural tutkimusohjelma National Institutes of Health, National Cancer Institute, Division of Cancer Epidemiology and Genetics. Professori RJC tutkimus tukivat avustusta National Cancer Institute (R37-CA057030). National Cancer Institute hyväksyi läsnä julkaisua. Rahoittajat (NIH) ei ollut muita roolia tutkimuksen suunnittelu, tiedonkeruu ja analyysi, päätös julkaista tai valmistamista käsikirjoituksen.

Kilpailevat edut: Kirjoittajat ovat ilmoittaneet, etteivät ole kilpailevia intressejä olemassa.

Johdanto

Tšernobylin ydinvoimalan edelleen kaikkein vakavin ydinvoimalaonnettomuus historiassa. Kilpirauhassyöpä oli ensimmäinen syöpä koholla keskuudessa altistuvat asukkaat Ukrainassa ja Valko-5 vuoden kuluessa onnettomuudesta, ja ylimääräinen on erityisen suuri keskuudessa altistuvat lapsuudessa [1] – [4]. Kilpirauhanen syöpä ylimäärä on ajateltu olevan suurelta osin seurausta radioaktiivisen jodi-131 (

131I) Tšernobylin reaktorin.

Yhteistyössä instituutin Endocrinology and Metabolism, Kiova, Ukraina ja Columbia University, US National Cancer Institute aloitti kohortti seulonta tutkimus lasten ja nuorten altistuvat Tshernobyl-laskeuma Ukrainassa ymmärtää paremmin pitkäaikaisia ​​terveysvaikutuksia altistumisen radioaktiivisen jodit [5]. Toisin kuin monet muut tutkimukset kilpirauhassyövän suhteessa ympäristöön altistus [6], [7], tämä kohortti sisältää yksityiskohtaista kilpirauhasen toimintaa mittauksia, ja massa johdettavien arvioiden samanlainen ulkoinen Ukrainan näyte, ratkaisevaa arvioita annoksen. On ollut useita analyysejä tämän kohortin [3], [8], joka dokumentoidaan merkittävää kohonnut kilpirauhassyövän suhteen

131I kilpirauhasen annoksen. Merkittävä epävarmuustekijä arvioidut pienen annoksen riski koskee ekstrapolointia riskejä suuren annoksen ja suuren annoksen-hinnat niille pienillä annoksilla ja pienen annoksen-hinnat. Ratkaisevaa ratkaisu tähän epävarmuuteen on huomioon systemaattinen ja satunnaisia ​​dosimetrisiä virheitä analyysit Tšernobylin alttiin ja muut altistetut ryhmiä. Ongelma mahdollistaa virheiden annosarviosta arvioitaessa annos-vaste-suhteita on viime aikoina tutkittu paljon [9]. On hyvin tunnettua, että mittausvirhe voi muuttaa olennaisesti muodon tämä suhde ja siten saatu tutkimuksen riskiestimaattien [9]. Tyypillisesti virheiden oletetaan olevan yksi kahden, klassista tai Berkson. Klassinen virheitä, jossa annostettuina oletetaan olevan jakautuneita (riippumattomia) virhe ympärille todellisen annoksen, yleensä johtaa alaspäin bias annos-vaste parametri [9]. Berkson virheitä, jossa todellinen annos satunnaisesti jakautunut ympäri mitatun annosarvio, eivät johda puolueellinen arvioita annos-vaste parametri lineaariset mallit, vaikka ei-lineaarisia malleja, ei ole [9]. Klassinen annos virheet yleensä ajatellaan luonnehtia virheitä annosarvioita että Japanin atomipommin perhe [10], kun taas Berkson virheet arvellaan hallitsevat annoksen epävarmuustekijät tiettyjen lääketieteellisten tutkimusten [11]. Käytännössä virheitä, jotka liittyvät mittaus annokset ovat sekoitus klassista ja Berkson virheitä ja kunkin annoksen virhe voi sisältää sekä yhteinen komponentti, yhteinen kaikille yksilöille ryhmän sisällä, ja jakamaton osa, ainutlaatuinen yksilö Kohortin [12]. Kukush

et al.

[13] kehittäneet uuden menetelmän arvioimiseksi annoksen virhe on (simuloitu) Tshernobyl-alttiina kohortti, joissa molemmat Berkson virheitä (jotka liittyvät kilpirauhasen massaan arvioiden), ja klassinen virheitä (jotka liittyvät kilpirauhasen aktiivisuuden arviointi). Kun annos virheet ovat vaatimattomia, yleisesti käytetty tapa käsitellä annoksen virhe on korvata annosarvio millään regressio odotetun todellinen annos mitattu annosarvio, prosessi kutsutaan regressio kalibrointi [9]. Kun annos epävarmuudet merkittävämpiä koko todennäköisyys menetelmiä voidaan osoittaa, erityisesti Monte Carlo maksimi todennäköisyyden integraatio (MCML) [12], [14], ja Bayes Markovin ketju Monte Carlo (MCMC) [10].

annos-vaste vallalla kilpirauhassyövän Ukrainan ja Yhdysvaltojen seulonta kohortti on aiemmin analysoitu [3] käyttämällä alkuperäistä (TD-02) yksittäisten annosarvioita, kun annosvaste vaaratilanteen kilpirauhassyöpä tapauksissa analysoitiin [8] avulla muunneltu versio TD-02, jossa tehtiin oikaisuja kuvastaa lisääntynyttä ymmärtämystä kilpirauhasen massamittaukset kohortin. Lisäksi tarkastelussa todettiin uusia kilpirauhasen annosarvioita, kutsutaan TD-10 [15]. Tässä tutkimuksessa arvioidaan vaikutus kilpirauhassyöpä riski useita menetelmiä sopeuttamisen vaikutuksia annoksesta epävarmuutta, erityisesti regressio-kalibrointi ja MCML menettelyjä. Useimmat analyysit käyttävät TD-10 dosimetria; me myös lyhyesti vertaamme tuloksia kuin Tronko

et al.

perustuu TD-02 annoksia [3].

Data ja menetelmät

Ethics Statement

Aineisto isännöi kolme yhteistyötahoja: Institute of Endocrinology and Metabolism, Kyiv, Ukraine, Columbia University /University of California San Francisco (UCSF), ja National Cancer Institute (NCI). Kaikki koehenkilöt allekirjoittivat tietoon perustuvan suostumuksen muoto, ja tutkimus tarkasteli ja hyväksyi laitoksen tarkastuslautakunta osallistuvien laitosten sekä Ukrainassa ja Yhdysvalloissa. Aineisto de-tunnistettiin ennen siirtoa Yhdysvaltoihin osallistuvat laitokset. Avain datan olemassa Ukrainassa, mutta Yhdysvaltain tutkijat eivät ole pääsyä siihen milloin tahansa. Nimettömiksi tietoja voidaan toimittaa pyynnöstä edellytyksillä mieluinen kolme osapuolta (Institute of Endocrinology and Metabolism, Kyiv, Ukraine, Columbia University /UCSF, NCI). At NCI, se on virallistaa tekninen siirto Centerin.

Study tiedot

Ukrainan ja Yhdysvaltojen esiintyvyyden kohortti sisältää 13127 yksilöitä (44% 29919 mahdollisesti käytettävissä aiheista perin valittu tutkimuksen [3]), jotka olivat alle 18-vuotiaita 26. huhtikuuta 1986. Kaikki kohortin jäsenten on ollut vähintään yksi suora mittaus kilpirauhasen radioaktiivisuuden huhti 30 ja 30 kesäkuu 1986 ja on asunut aikaan seulonta (joka korreloi voimakkaasti asuinpaikka aikaan onnettomuus) pohjoisilla alueilla Ukrainassa (Kiova kaupunki ja alue, Zhytomyr ja Chernihiv oblastit), jotka olivat radioaktiivisesti saastuneet alueet Ukrainassa seurauksena Tshernobylin onnettomuuden. Kilpirauhasen toiminnan mittaukset tehtiin käyttämällä useita erilaisia ​​gamma-laskurit vasten kaulan, josta on peräisin (kautta vähentämällä taustasäteilyn määrä ja muut muuttujat) olevaa

131I toiminnan kilpirauhanen. 6 aiheita nykyinen (TD-10: katso jäljempänä) kilpirauhasen annos ei voitu määrittää; ne jätettiin pääanalyysi kohortin kaikissa analyyseissä perustuu TD-10 annosta, mutta otettiin mukaan analyyseihin perustuvat TD-02 annosta. Oli yhteensä 45 kilpirauhassyöpä tapauksissa täsmälleen kuten datan Tronko

et al.

[3].

Tarkistettu annosarvioita

Ensimmäiset arviot Yksittäisten kilpirauhasen annokset kaikille jäsenille Ukrainan ja Yhdysvaltain kohortti saatiin vuonna 2002 (TD-02). Yhdessä kuvauksen vastaavan kilpirauhasen annos jälleenrakentamiseen järjestelmä, ensimmäinen annos arvioiden julkaistiin Likhtarev

et al.

[16]. Toisen (TD-10) sarja kilpirauhasen annosarvioita [15], [17] seuraavat parannukset tehtiin:

Toinen haastattelukierroksen kaikkien kohortin jäsenille suoritettiin siten, että yksityiskohtaisia ​​tietoja henkilökohtaisista historia (siirtäminen saastuneen alueen ja kulutusta saastuneessa ruoassa) voitaisiin selkeyttää.

parametrit annosmittauksen -mallin huomattavasti parantuneet. Ne sisältyy arvioita

131I maahan laskeuma Ukrainan alueella käyttämällä uutta mesoskaalan mallin kulkeutumismallit radioaktiivisista aineista vapautuu aikana Tshernobylin onnettomuuden; site-specific arvoja mallin parametrien johdettu saatavilla olevaa tietoa radionuklidien liikenteen ympäristössä, joka julkaistiin Tšernobylin onnettomuuden jälkeen; arviointi panos sisällytetty radiocesiums signaalin lukea ilmaisimet.

alue-erityisiä kilpirauhasen massa arviot johdettiin käyttämällä mittauksia kilpirauhasen tilavuuden suoritettu 1990-luvulla, jonka Sasakawa Memorial Health Foundation lapsilla ja nuorilla Kiovassa ja Zhytomyr oblastit [18].

osa jälleenrakennuksen malli käsittelevät lähtötiedot johtuvat suoraan yksittäisten mittaustulosten kilpirauhasen toiminnan () ja kilpirauhasen massa () ei ole tarkistettu; Tämä tarkistus on nyt käynnissä [19], [20].

Dose virhe malli

probabilistic malleja kilpirauhasen massa ja kilpirauhasen toiminta on esitetty liitteessä S1. Näitä sovelletaan nykyiseen (TD-10) sarja annosarvioita. Kilpirauhanen massa aikaan Tshernobylin onnettomuuden arvioitiin kautta populaation keskiarvon mittaustuloksista vuotiaille lapsille 5-16, ottaa muutaman vuoden onnettomuuden Kiovassa ja Zhytomyr oblastit jonka Sasakawa Health Memorial Foundation [18], joita täydennetään ruumiinavaus mittaukset suoritettiin vastasyntyneille ja vauvoille [19]; tiedot puuttuvat ikäisille saatiin kautta interpolointia tai ekstrapolointia. Tällä hetkellä saatavilla olevat arviot kilpirauhasen Massan käyttämät Likhtarov

et al.

[15]. Todellisia arvoja kilpirauhasen massa määritetään mukaan Berkson mittausvirhe malli. Ensimmäistä regressio-kalibrointimenetelmän, muokattu Kukush

et al.

[13], tukeminen Information ilmentymisen (S12) käytetään määrittämään todennäköisyyttä tietyn mitatun annoksen. Toisen regressio-kalibrointimenetelmä tukeminen Information ilmentymisen (SS12) käytetään määrittämään todennäköisyyttä, että tietyn toiminnan mittauksia. Mitattu aktiivisuus liittyy kertovan klassisen virheen malli, joka määräytyy ominaisuuksien mittauslaitteen [55], [56]. Dosimetrinen arviointijärjestelmä on stokastinen suunnittelu mallin yhteisiä virheitä, ja ottaa huomioon epävarmat annokseen liittyviä parametreja. Käyttämällä että järjestelmä, tietyt jäsenet tutkimusryhmä (IAL, VMS) tuotti 1000 simulaatioita posteriorijakauma annoksen kilpirauhasen kaikkien oppiaineiden. Profiilin todennäköisyys Sitten saatu integroimalla todennäköisyys näinä 1000 annosta simulaatioita. Kaksi regressio kalibrointimenetelmää ovat samanlaisia, mutta toinen tekee hieman vahvempi oletuksia riippumattomuutta tiettyjen dosimetriset suureet, ja

a priori

voidaan pitää vähemmän uskottava malli; kuitenkin, kuten edellä lisäyksen S1 on vain vähän todisteita korrelaatio kilpirauhasen toimintaa ja massa sellaista, joka kumoaisi käyttö toisen mallin. Arvioimme, että on tärkeää arvioida vaikutuksia säätämisen annoksen virhe käyttäen erilaisia ​​oletuksia ja mallien määrittämiseksi herkkyyttä tuloksia näiden oletusten. Geometrinen keskihajonta (GSD) arvioitiin yksittäisten arviointeja mitattu aktiivisuus. Mallit annoksen virhe tuottaa malleja jakeluun kilpirauhasen annoksen tai aktiivisuutta näissä välein, kuten esitetään yksityiskohtaisesti lisäyksessä S1. Tulokset sopiva näiden mallien annokseen ja toimintaan liittyviä tietoja nykyisestä (TD-10) annos dataa suurimman todennäköisyyden menetelmät [21] on esitetty taulukoissa S1 ja S2.

kilpirauhassyöpä riskimalliin

ensisijainen tilastollinen malli käytettiin oli logistinen malli kerroinsuhde (OR), jossa todennäköisyys kohteena iän seulonnassa, sukupuoli, ikä altistus aikaan onnettomuuden (1986) ja aidolla kilpirauhasen annoksen : (1) (on tosi kilpirauhasen

131I toimintaa kBq, on todellinen kilpirauhasen massa grammoina, on skaalaus vakio) on tapaus kilpirauhassyövän saadaan:

(2) [ ,,,0],ikä, valotuksen, ja ikä seulonta, olivat suunnilleen keskitetty vähentämällä pois niiden arvioitu keskiarvoja datan, eli 8 ja 22 vuotta, vastaavasti; Tämä helpotti lähentyminen iteratiivisesti-reweighted pienimmän neliösumman algoritmia käytetään lisäämään todennäköisyyttä [21].] Yleensä vain yksi iästä tai ajallinen säätöparametrit, tai oli vapaa vaihdella. Kuten liitteessä S1, me korjattuna virheiden vaikutuksen arvioiden kilpirauhasen toimintaa ja massa käyttäen kahta erillistä regressiota kalibrointi lähestymistapoja ja MCML. Käyttäen ensimmäistä regressio kalibrointimenetelmä, muokattu Kukush

et al.

[13], johtaa meidät korvata käyttämällä tukeminen Information ilmentymisen (S16), kun taas toisessa regressio kalibrointimenetelmä korvasimme käyttämällä tukeminen Information ilmentymisen (SS16); nämä arviot annoksen sitten korvata lauseke (2). Kaikki parametrit arvioitiin kautta suurimman todennäköisyyden [21]. Liite S1 sisältää myös muita yksityiskohtia MCML oikaisumenetelmiä.

Tulokset

vertailu annosten

Löysimme yleensä hyvä sopimuksella TD-02 annoksia käyttävät Tronko

ym.

[3] ja uusi (TD-10) annosarvioita, vaikka oli huomattava hajonta (kuviot S1, S2). Kuva S3 osoittaa, että annos jaetaan hyvin-lähes log-normaalisti. Yksityiskohdat jakautumisesta GSD liittyy virheitä arviointeihin kilpirauhasen toiminnan ja massan annetaan taulukossa 1; ne esitetään funktiona TD-10-annos kuvioissa 1-3. Kilpirauhasen aktiivisuuden GSD kattavat laajan, vaikka lukuun ottamatta laaja hajonta pienempinä annoksina ( 0,5 Gy), ne ovat enimmäkseen alle 1,5, ja keskiarvo. Vaihtelu kilpirauhasen massa GSD on yleensä jopa alle tämän (kuva 3), joiden valikoima ja keskimäärin (taulukko 1).

Koko annosalueella.

Low annosalueella.

Malli istuva

vaikutusten vertailu eri säätöjä annoksen virhe logistinen malli.

Taulukko 2 osoittaa, että käyttämällä logistinen malli (2), on tilastollisesti erittäin merkitsevä yhä suurempi annos-vaste (

p

0,001) kaikille neljä annosarvioita ja mallit (TD02, mukauttamaton nykyinen (TD-10), virran ( TD-10) + ensimmäisen /toisen regressiotyyppiä-kalibroinnin säädöt ja MCML). Annos-vaste käyttämällä ensimmäistä regression kalibrointimenetelmä, muokattu Kukush

et al.

[13], on esitetty kuviossa 4, kuten myös oikaisematon liittyvä annos-vaste verrattuna. Taulukko 2 osoittaa, että ilman säätö annos virheiden EOR oli noin 2% suurempi TD-10 annosta, 5,38 Gy

-1 (95% CI 1,86, 21.01), kuin TD-02 annoksilla, 5,25 Gy

-1 (95% CI 1,70, 27,45). Ensimmäinen regressio-kalibrointimenetelmän, muokattu Kukush

et al.

[13], saatiin arvioita EOR 5,78 Gy

-1 (95% CI 1,92, 27,04), noin 7% korkeampi kuin arvioi oikaisematon annoksen virhe. Toinen regressio-kalibrointimenetelmä tuotti EOR on 4,78 Gy

-1 (95% CI 1,64, 19,69), noin 11% pienempi kuin TD10 arvioi oikaisematon annoksen virhe. MCML menetelmä tuotti EOR on 4,93 Gy

-1 (95% CI 1,67, 19,90), noin 8% pienempi kuin oikaisematon TD10 annosarvioita.

Mallien ikä- (käsitelty ehdottomasti) ja sukupuolen perustason. Murskautuvat Punainen viiva riskisuhde = 1.

Taulukko 2 osoittaa, että oli olemassa raja huomattavia merkkejä alaspäin kaarevuuden annosvaste (esim

p

= 0,112 varten kaarevuus arvioitiin käyttämällä ensimmäiset regressio-kalibroinnin annostus saa). Vaikutus, jonka avulla tätä oli lähes kaksinkertainen lineaarinen kerroin, mistä 5,78 Gy

-1 (95% CI 1,92, 27,04), ja 9,72 Gy

-1 (95% CI 2,67, 94,31). Kuitenkin vaikutus sopeuttamisen annoksen virheen kertoimet ilmoitetaan lineaarinen-eksponentiaalista mallia eivät olleet paljon merkittävämpiä kuin lineaarinen malli. Esimerkiksi lineaarinen kerroin lineaarisen eksponentiaalisen mallin ilman annoksesta virhettä säätö oli 8,85 Gy

-1 (95% CI 2,60, 54,58), ja säädön jälkeen käyttämällä ensimmäistä regressio kalibrointimenetelmä, muokattu Kukush

et al.

[13], tämä tuli 9,72 Gy

-1 (95% CI 2,67, 94,31), kasvua 10%; säädön jälkeen käyttäen toista regressio kalibrointimenetelmä tämä tuli 8,19 Gy

-1 (95% CI 2,33, 60,87), laskua oli 7%.

Taulukko 3 osoittaa, että muuttamalla vaikutukset sukupuoli, ikä aikaan onnettomuus, ikä seulonta ja aikaa, koska onnettomuuden apunäppäiminä säteilyannoksesta vaste eivät yleensä olleet tilastollisesti merkitseviä (

p

0,1) (katso myös kuvio 5); Tässä tapauksessa kumpi joukko annoksen arvioita on käytetty (tuloksia ei esitetä). Taulukko S3 raportoi tuloksista Herkkyysanalyysien jossa tietyt muuttujat lisättiin tausta malliin, ja ei viittaa siihen, että mitään parannettu sovitus yli ikä ja sukupuoli (

p

≥0.1), eikä ollut olemassa yleisesti mitään vaikutusta EOR.

Muut yksityiskohdat kuten kuvassa 4.

keskustelu

Re-analyysi viimeisessä seurannassa Ukrainan ja Yhdysvaltojen kilpirauhasen esiintyvyyttä seulonta tutkimuksessa, ja käyttäen uusin (TD-10) joukko annosarvioita, osoittaa, että on olemassa erittäin tilastollisesti merkittävä lisääminen annosvaste (

p

0,001), vahvistaen tulokset aikaisemman analyysi tietoaineiston [3]. Säätö regressio annoksen virheet tuottivat vähän muutoksia säteilyn riskiestimaattien, kuten teki myös muutos vanhempi (TD-02) uudempaan (TD-10) annosmittaus.

Suurin epävarmuustekijä arvioita pieniannoksisen syöpäriski koskee ekstrapolointia riskejä suuren annoksen ja suuren annoksen-hinnat niille pienillä annoksilla ja pienen annoksen-hinnat. Ratkaisevaa ratkaisu tähän epävarmuuteen on joustava mallintaminen annos-vaste-suhde ja merkitys systemaattinen ja satunnaisia ​​dosimetrisiä virheitä. Ongelma mahdollistaa virheiden annosarviosta arvioitaessa annos-vaste-suhteita on viime aikoina herättänyt paljon kiinnostusta epidemiologian [9]. On hyvin tunnettua, että mittausvirhe voi muuttaa olennaisesti muodon tämä suhde [22]. Paljon työtä on suoritettu vaikutusten arvioimiseksi dosimetristen virheen Japani atomipommin perhe tietoja. Erityisesti Pierce

et al.

[23], [24] toteutti annoksen muuttamista ennen mallin sovitus mahdollistaa satunnainen dosimetrisiä virheitä. Samanlaista menettelyä seurasi pieni

et al.

[25] – [28]. Tämä annos muutos johtaa korvaamisesta ”annosarvion” odotus ”tosi annos” annetaan arviolta. Tämä lähestymistapa mittausvirhe korjaus on esimerkki regression kalibrointi, joka kuten korostettiin Carroll

et al.

[9], on likimääräinen menetelmä epälineaarinen annos-seuraussuhteiden. Se johtaa kohtuullisen oikaistu kohtaan arviot mallin parametrien mutta ei täysin oteta huomioon kaikkia vaihtelu aiheuttama mittausvirheitä.

Bayesian lähestymistapa mittaus-virhe ongelma on kehitetty [29] – [ ,,,0],31], joka lepää muotoilussa ehdollisen itsenäisyyden suhteita eri mallin komponenttien, seuraava yleinen rakenne luonnosteltu Clayton [32]. Tässä lähestymistavassa kolme keskeistä osa-malleissa erotetaan ja yhdistetty: taudin mallissa, mittausmalli ja altistumismallin. Yleinen etu Bayesin menetelmään, ja muita tekniikoita perustuvat käyttöön koko todennäköisyys kuten Monte-Carlo Farrow (MCML) [14] on, että niissä otetaan huomioon vaikutukset annoksen virheiden regressio arvioihin. Mukautettu Bayesian korjausmenetelmä virhemarginaali – kaksivaiheinen Bayes menetelmä – on sovellettu asentamisen yleistynyt suhteellisen riskin mallien Japanin atomipommin perhe syöpään kuolleisuus data [10], [33] – [35].

Bayesin menetelmät tarjoavat keinoja ottaen huomioon molempien dosimetristen epävarmuustekijöitä ja mallinnus ne, esimerkiksi muodossa ja muoto annosvasteen ja ajallisesti ja ikä suuntauksia. Bayes Markovin ketju Monte Carlo (MCMC) tekniikat on aiemmin paljon käytetään arvioitaessa epävarmuudet säteilyn riskiä [10], [33] – [35]. Bayes MCMC lähestymistapoja on se erityinen etu, että yksi on mielivaltaisesti suuri kokoelma realisaatiot mallin parametrien näytteet posteriorijakauma, jotta epävarmuus mitään tehtävää näiden parametrien, esimerkiksi eri toimenpiteiden elinajan väestön riskiä, ​​voidaan suoraan arvioida soveltamalla toiminto taka ketju näytteen [10], [33] – [35]. Suppeampi arviointi mallinnuksen epävarmuudet voidaan myös käsitellä käyttämällä eri mallia päättely (MMI) [36], [37]. MMI menetelmiä on myös käytetty säteily epidemiologian [38] – [40]. Vaikka erikseen ei Bayes, MMI liittyy jossain määrin Bayes-keskiarvon ja siihen liittyvät Bayes tekniikkaa [41]; Näiden Bayesin menetelmät ovat etu arvioida parametrin epävarmuus jakelu perusteellisemmin kuin MMI, joskin jonkin verran suurempi laskennallisen kustannuksia. Kuitenkin yleensä Bayes MCMC ja muu täysin todennäköisyys menetelmiä, kuten MCML, työssä täällä, tarjota joustavamman ja voimakas puitteet arvioimiseksi dosimetrisiä ja mallinnus epävarmuus kuin MMI.

Käsiteltävänä olevassa tapauksessa annos virheet olivat vaatimattomia, varsinkin korkeammilla annoksilla, jotka pitkälti ajaa suuntaukset annokseen (taulukko 1, kuviot 1-3), jotta regressio kalibrointimenetelmät ovat todennäköisesti riittävä [9], mikä vahvistetaan saatujen tulosten MCML – tuloksista jälkimmäinen tapa on lähellä, jotka saatiin jommallakummalla regressio kalibrointimenetelmän, erityisesti toisen. Kaksi regressio-kalibrointimenetelmää käytimme säätöön annoksen virheet ovat samanlaisia, mutta toinen tekee hieman vahvempi oletuksia riippumattomuutta tiettyjen dosimetriset suureet, ja

a priori

voidaan pitää vähemmän uskottava malli; kuitenkin, kuten edellä lisäyksen S1 on vain vähän todisteita korrelaatio kilpirauhasen toimintaa ja massa sellaista, joka kumoaisi käyttö toisen mallin. Epätavallisen, molemmat menetelmät otetaan huomioon sekoittaa Berkson ja klassista virheitä annosta johtuvat erillisten mittaamiseen ja arviointiin liittyvät kilpirauhasen massa ja

131I kilpirauhasen toimintaa mittauksia. Kuitenkin kumpikaan menetelmä tekee huomattavan eron regression riskien arvioihin, ensimmäinen menetelmä, joka johtaa 8% lisäys EOR, toinen 11%: n lasku, kun taas MCML menetelmä johtaa 8%: n lasku EOR, muutokset, jotka ovat selvästi hyvin vähäistä nähden huomattavia epävarmuustekijöitä (taulukko 2). Syyt suhteellisen vaatimaton vaikutus säätämisen annoksen virhe ovat hyvin suurelta osin seurausta siitä, että virheet liittyvät kilpirauhasen massaan, ovat Berksonian, ja sellaisenaan ei odoteta muuttaa riskiestimaattien [9], [42] , mutta joka tapauksessa nämä molemmat ja klassiset virheet liittyvät mittaukset kilpirauhasen toiminta ovat suhteellisen pieniä (taulukko 1, kuviot 1-3). Lisäksi läsnäolo Berkson mittausvirhe, toinen mahdollinen syy hieman eri säätöjä oikaisematon riskejä kahden regressio-kalibrointimenetelmän on, että ensimmäisten sellainen menetelmä ei ole oletus itsenäisyys totta aktiivisuuden, ja mitataan kilpirauhanen massa, kun taas toinen menetelmä perustuu tähän oletukseen.

Vaikka yleisesti odotettavissa, että korjauksen vaikutukset mittausvirhe, erityisesti klassinen virhe, on lisätä riskejä, tämä ei välttämättä ole kun, kuten tässä, virheet ovat vaatimattomia (taulukko 1, kuviot 1-3) ja osa virhe on Berkson tyyppiä. Erityisesti Schafer

et al.

[11] dokumentille 8-13%: n vähennys riskien ottamisen jälkeen annoksen mittausvirheet tutkimuksen kilpirauhassyöpä ryhmässä israelilaislasta hoidettu tinea capitis; virheet tässä tutkimuksessa olivat pääosin Berkson. Eräässä tutkimuksessa vaikutuksia ilman saastumisen keuhkojen toimintaan ryhmässä Southern California lasten korjattuna virheitä asennossa (jotka olivat suureksi osaksi klassinen) johti vähenemiseen vaikutus [43]. Yleisemmin, tiedetään, että ei-ero Luokitteluvirheillä altistumisen voivat painottaa riskit pois nolla, tai aiheuttaa muutoksen merkki regressio suuntaus [44].

esiintyvyys ylimäärä kerroinsuhde että me johdettu of 5.78 Gy

-1 (95% CI 1,92, 27,04) käyttämällä ensimmäistä regressio-kalibrointimenetelmä (taulukko 2) on jonkin verran korkeampi kuin, mutta tilastollisesti johdonmukainen, joka voidaan johdettu Japanin atomipommi perhe altistuu ulkoiselle säteilylle alle 20, 3,07 Gy

-1 (90% CI 2,14, 4,14) [35]. Se on pienempi kuin (ja taas tilastollisesti yhteensopiva) arvio 7,7 Gy

-1 (95% CI 2,1, 28,7) johdettu hoitotutkimuksiin viiden lapsuuden altistuneet ryhmät [45]. Kuitenkin analyysit UNSCEARiin [35] ja Ron

et al.

[45] perustuvat esiintymisestä, ja tulkinta on siis hieman erilainen esiintyvyys vaara, että arvioimme. Ron

et al.

[45] myös lasketaan yhdistetyssä ERR /Gy mahdollistaa nollasta ERR nolla annoksella (lähinnä mahdollistaa ylimääräisen siirtymän riskiä riippumatta säteilyannoksesta), joka oli 3,8 Gy

-1 (95% CI 1,4, 10,7) [45].

Toinen näkökohta vertaamalla riskeihin johdettu tässä pieniannoksiseen riski kertoimien arvioitu muualla on merkittävä epävarmuus muotoinen annosvasteen ( tässä kohortti ja muut), ja siitä johdettavissa epävarmuustekijät tämä tuo osaksi ekstrapoloitu pienen annoksen riskin. Kuten aiemmin todettu käyttäen vanhempaa (TD-02) annosmittaus [3], havaitsimme rajatapaus huomattavasti alaspäin kaarevuus (toisin sanoen, vähentämällä asteittain yhä annoksena ylämäkeen ja ERR sijaan negatiivinen kulmakerroin) annoksen vaste (

p

= 0,101-,112, taulukko 2), kuten kuvassa 4. vaikutus, jonka avulla tätä oli lähes kaksinkertainen pieniannoksista lineaarinen kerroin, mistä 5,78 Gy

-1 (95 % CI 1,92, 27,04), ja 9,72 Gy

-1 (95% CI 2,67, 94,31) (taulukko 2). Kilpirauhasen tiedetään olevan yksi säteilylle elimet [35], erityisesti on runsaasti kirjallisuutta dokumentoida ylimääräisen kilpirauhassyöpä altistumisen jälkeen ulkoisen säteilyn lapsuudessa [45]. Yhdistetty analyysi Ron

et al.

[45] osoitti, että yleensä kilpirauhassyöpä näytteillä lineaarinen annosvaste, jossa on viitteitä vähentäminen riski suurilla annoksilla ( 20 Gy). Kuitenkin Zablotska

et al.

Havaittu samanlainen alennus meidän riskin yli 5 Gy kohortin Tšernobylin altistuneiden lasten ja nuorten Valko [4]. Cardin

et al.

Myös havaittu liikevaihdon annosvastetutkimuksissa yli noin 5 Gy on tapauskontrollitutkimuksessa Tšernobylin altistuneiden lasten Venäjän ja Venäjän federaation [7]. Sigurdson

et al.

[46] havaittu väheneminen kilpirauhassyöpä annosvaste, vaikkakin paljon suurempi annos, joka on noin 20 Gy, ryhmässä seurasi jälkeen sädehoidon syövän lapsuudessa. Sellaisena liikevaihdon että me, Zablotska

et al.

[4] ja Cardin

et al.

[7] tarkkailla, on kohtuullisen kvantitatiivisesti sopusoinnussa. On mahdollista, että tämä taantuma heijastaa vaikutusta solun sterilointi, tunnettu ilmiö radiobiologia ja radio-epidemiologian [47], ja joka on mallinnettu eri muita vasteita [48] – [50]. Suuruus räjähdysmäinen kertoimen, että saamme on välillä -0,11 Gy

-1 ja -0,09 Gy

-1 (taulukko 2). Deschavanne ja Fertil [51] tutkituista 42

in vitro

tutkimuksia, arvioi erilaisia ​​fibroblastivasteeseen ja muita ihmisen solulinjoissa, joiden arvot vaihtelevat välillä -1,72 Gy

-1–0,30 Gy

– 1, ja mediaani-arvo -0,65 Gy

-1.