Ruori

Kohteesta Opasnet Suomi
Loikkaa: valikkoon, hakuun


Ruori on VN-TEAS-hanke, jossa arvioidaan erilaisia ruokaan liittyviä riskitekijöitä, niiden vähentämispotentiaalia ja niiden terveys- ja talousvaikutuksia.

Rajaus

Kysymys

Millaista tautitaakkaa Suomessa aiheuttavat Ruori-altisteet (tyydyttynyt rasva, vähäiset vihannekset, vähäiset hedelmät, liiallnen suola, dioksiinit, lyijy, toksoplasma, norovirus ja legionella?

Aikataulu ja käyttäjät

  • Hanke alkoi 2018 ja loppuu 30.6.2019.
  • Toteuttajina ovat Ruokavirasto, THL ja Helsingin yliopisto.
  • Seuraavat skenaariot ovat tarkastelussa:

Vastaus

Vastaus kirjoitetaan tähän pian.

Perustelut

Data

Mitä kaikkea kuuluu vähäiseen hedelmien tai vihannesten syöntiin?

  • Vähähedelmäinen ruokavalio: hedelmien kulutus alle 3 annosta päivässä (310 g yhteensä) (sisältää tuoreet, pakastetut, keitetyt, säilötyt ja kuivatut hedelmät mutta ei sisällä hedelmämehuja tai suolaan tai etikkaan säilöttyjä hedelmiä) http://www.healthdata.org/terms-defined. Diet low in fruits: Consumption of less than 3 servings (310 g total) of fruits per day (includes fresh, frozen, cooked, canned, or dried fruit but excludes fruit juices and salted or pickled fruits).
  • Vähävihanneksinen ruokavalio: vihannesten kulutus alle 4 annosta (400 g yhteensä) (sisältää tuoreet, pakastetut, keitetyt, säilötyt ja kuivatut vihannekset mukaan lukien palkokasvit mutta ei sisällä suolaan tai etikkaan säilöttyjä vihanneksia eikä pähkinöitä, siemeniä tai tärkkelyspitoisia vihanneksia kuten perunaa tai maissia). Diet low in vegetables: Consumption of less than 4 servings (400 g total) of vegetables per day (includes fresh, frozen, cooked, canned, or dried vegetables including legumes but excluding salted or pickled, juices, nuts and seeds, and starchy vegetables such as potatoes or corn).

Luken tilastoista löytyy tietoja kalansyönnistä Suomessa. Järvikalaa ei ole eritelty, mutta muut kuin viljellyt ja merilajit ovat yhteensä 2.6 kg/a henkeä kohti. https://stat.luke.fi/en/fish-consumption-2017_en

Voiko DALYt muuntaa euroiksi, ja miten se tehdään?

  • Drake ehdottaa globaalin arvon päättämistä DALYn hinnaksi, samaan tapaan kuin 1,25 dollarin alittava päivätulo on määritelty absoluuttiseksi köyhyydeksi. Tällöin kaikki tuota hintaa kustannustehokkaammat toimet kannattaisi tehdä joko kansallisin, tai jos se ei jostain syystä onnistu, kansainvälisin toimin. Hän ei kuitenkaan ehdota suuruutta tälle hinnalle.[1]
  • Brent on analysoinut implisiittisiä hintoja DALYlle Global Fund for AIDS, Tuberculosis, and Malaria -säätiön rahoituspäätöksistä. DALYn hinta näyttää olevan 6300 USD kaikille taudeille keskimäärin, ja 11900 USD erityisesti HIV/AIDSille[2]. Globaalit luvut ovat toki pienemmät kuin mitä rikkaissa länsimaissa katsottaisiin aiheelliseksi käyttää.
  • Erilaisista arvioinneista löytyy vaihtelevia lukuja yhden DALYn rahalliselle hinnalle. Esimerkiksi IOMin Shecan-projekti käytti arvoa 50393 €/menetetty elinvuosi[3], ja IGCB(N)-meluarviointiryhmä käyttää arvoa 60000 GBP/QALY (laatupainotettu elinvuosi) mutta samalla toteaa, että eri arvioinneissa arvot voivat vaihdella välillä 29000 - 130000 GBP/QALY[4][5].
  • Berryn ja Flindellin mukaan Isossa-Britanniassa käytäntö on muodostunut sellaiseksi, että lääkkeet tai muut lääketieteelliset toimenpiteet saavat kansallisessa terveysjärjestelmässä helposti puollon, jos ne tuottavat yhden terveen elinvuoden alle 20000 GBP:n kustannuksilla. Tyypillisesti toteutetaan hankkeita tasolla 30000 GBP/QALY, mutta hankkeilta hinnaltaan yli 50000 GBP/QALY vaaditaan erityisiä perusteluja[6].
  • Toisaalta Hammitt todistelee, että hinta per tilastollinen elämä (value per statistical life, VSL) ja hinta per DALY muuttuvat epälineaarisesti suhteessa toisiinsa, eikä näin ollen olisi mahdollista käyttää hyvinvointimuutoksen mittarina vakiolla kerrottua DALY-arvoa, ainakaan taloudellisen hyvinvointiteorian (economic welfare theory) puitteissa.[7]

Pitoisuusanalyysien kustannukset (poistettu).

Trikiinin valvontakustannukset: Tämän artikkelin mukaan trikiinin DALYt ovat vain luokkaa 100 DALY/miljardi ihmistä, joten valvonta ei ole mielekästä[8].

Malliparametrit

Data updated successfully!
Malliparametrit(various)
ObsResponseExposure_agentTypeSubgroupUnitResultDescription
1CHD deathBoDAge:Female 25-69DALY9876 (9103 - 10784)Z:\Projects\RUORI\tautitaakka\Rasvat\IHD_data_IHME.csv
2CHD deathBoDAge:Male 25-69DALY48851 (54035 - 46123)Z:\Projects\RUORI\tautitaakka\Rasvat\IHD_data_IHME.csv
3CHD deathBoDAge:Age 25-69DALY58727 (63138 - 56907)Summed from previous
4CHD deathBoDAge:Female 70+DALY42750 (41007 - 45909)Z:\Projects\RUORI\tautitaakka\Rasvat\IHD_data_IHME.csv
5CHD deathBoDAge:Male 70+DALY48150 (46327 - 51255)Z:\Projects\RUORI\tautitaakka\Rasvat\IHD_data_IHME.csv
6CHD deathBoDAge:Age 70+DALY90900 (87334 - 97164)Summed from previous
7Diet high in sodiumBoDAge:Total populationDALY1310 : 27670 : 66420IHME GBD2017. Triangular distribution used because normal would go below zero
8Diet low in fruitsBoDAge:Total populationDALY36050 (20570 - 54800)IHME GBD2017 http://ghdx.healthdata.org/gbd-results-tool?params=gbd-api-2017-permalink/da3bde44e863adb438c5fb47a89942fb
9Diet low in vegetablesBoDAge:Total populationDALY28440 (14190 - 45960)IHME GBD2017
10Liver cancerBoDAge:Age 25-64DALY2499 (2018 - 3115)From IHME (2014)
11Liver cancerBoDAge:Age 65-74DALY2745 (2245 - 3311)From IHME (2014)
12dummycase burdenAge:Female 25-69DALY /case0Needed for case_burden to cover all Ages
13dummycase burdenAge:Female 70+DALY /case0Needed for case_burden to cover all Ages
14dummycase burdenAge:Male 25-69DALY /case0Needed for case_burden to cover all Ages
15dummycase burdenAge:Male 70+DALY /case0Needed for case_burden to cover all Ages
16dummycase burdenAge:Age 25-64DALY /case0Needed for case_burden to cover all Ages
17dummycase burdenAge:Age 65-74DALY /case0Needed for case_burden to cover all Ages
18IQ losscase burdenAge:Age 1DALY /IQ0.11 (0.06 - 0.16)Arja used 0.013 but here we use Goherr value instead
19Listeriosiscase burdenAge:Total populationDALY/case10 (5 - 13.3)WHO 2015 report, European values (Table A8.2)
20Noro infectioncase burdenAge:Total populationDALY/case0.0015 - 0.0025WHO 2015 report, European values (Table A8.2)
21Toxoplasmosiscase burdenAge:Age 0 (congenital)DALY/case7WHO 2015 report, European values (Table A8.2)
22Toxoplasmosiscase burdenAge:Age 1+ (acquired)DALY/case0.05WHO 2015 report, European values (Table A8.2)
23Cancer morbiditycase burdenAge:Female 18-45DALY/case0 - 0.28Goherr assessment
24Cancer morbiditycase burdenAge:Non female 18-45DALY/case0 - 0.28Goherr assessment
25Sperm concentrationcase burdenAge:Age 1DALY/case0 - 5Goherr assessment
26Yes or no dental defectcase burdenAge:Age 1DALY/case0 - 0.12Goherr assessment
27AflatoxinexposureAge:Age 25-64ng /kg /d0.85 - 1.14Finravinto 2012
28AflatoxinexposureAge:Age 65-74ng /kg /d0.5 - 0.67Finravinto 2012
29TEQexposureExposure:To child; Age: Age 1pg /g1.65 (0.38 - 3.47)Ruori code; data from Goherr assessment
30TEQexposureExposure:To eater; Age: Female 18-45pg /d4.79 (1.07 - 11.48)Ruori code; data from Goherr assessment
31TEQexposureExposure:To eater; Age: Non female 18-45pg /d22.61 (9.43 - 44.75)Ruori code; data from Goherr assessment
32LeadexposureAge:Age 1ug /l27.9Measured as blood concentration. RASKURI, Z:\Projects\RUORI\tautitaakka\Lyijy\Lyijy_tautitaakkadata.xlsx
33Saturated fatexposureAge:Age 25-69E%13.1 (12.9 - 13.4)Finland, 2010 situation from Wang et al. Supplementary
34Saturated fatexposureAge:Age 70+E%13.2 (12.8 - 13.6)Finland, 2010 situation from Wang et al. Supplementary
35AflatoxinfrexposedAge:Age 25-64fraction1dummy variable
36AflatoxinfrexposedAge:Age 65-74fraction1dummy variable
37LeadfrexposedAge:Age 1fraction0.0657Population exposed to lead over threshold: 3126. RASKURI, Z:\Projects\RUORI\tautitaakka\Lyijy\Lyijy_tautitaakkadata.xlsx
38TEQfrexposedAge:Age 1fraction1frexposed is already in the exposure distribution
39TEQfrexposedAge:Female 18-45fraction1frexposed is already in the exposure distribution
40TEQfrexposedAge:Non female 18-45fraction1frexposed is already in the exposure distribution
41IQ lossincidenceAge:Age 1IQ /100000py596000On average, a population has ca. 6 IQ points per person below 100: mean(abs(rnorm(10000, 100,15)-100))/2
42ListeriosisincidenceAge:Total population# /100000py1.22Tartuntatautirekisteri 2016: 66 kpl. WHO 2015 report, European values (Table A8.2): 0.2 (0.2 - 0.3)
43Liver cancerincidenceAge:Age 25-64# /100000py4.06Finnish Cancer Registry, average 2011-2015
44Liver cancerincidenceAge:Age 65-74# /100000py26.16Finnish Cancer Registry, average 2011-2015
45Noro infectionincidenceAge:Total population# /100000py1652 (630 - 3294)WHO 2015 report, European values (Table A8.2)
46ToxoplasmosisincidenceAge:Age 0 (congenital)# /100000py0.3 (0.2 - 0.7)WHO 2015 report, European values (Table A8.2)
47ToxoplasmosisincidenceAge:Age 1+ (acquired)# /100000py119 (77 - 188)WHO 2015 report, European values (Table A8.2)
48Cancer morbidityincidenceAge:Female 18-45# /100000py657Statistics Finland https://tilastot.syoparekisteri.fi/syovat/ applies to all subgroups because cancer is lifetime risk
49Cancer morbidityincidenceAge:Non female 18-45# /100000py657Statistics Finland https://tilastot.syoparekisteri.fi/syovat/ applies to all subgroups because cancer is lifetime risk
50Sperm concentrationincidenceAge:Age 1# /100000py7000Male infertility rate is 7 % (Wikipedia)
51Yes or no dental defectincidenceAge:Age 1# /100000py22400Alaluusua et al 2004 found 11/49 cases in two lowest groups
52Diet low in fruitsFruitsPAFAge:Total populationfraction1dummy variable
53ListeriosisListeriaPAFAge:Total populationfraction1dummy variable
54Noro infectionNoro virusPAFAge:Total populationfraction1dummy variable
55CHD deathSaturated fatPAFAge:Age 25-69fraction0.064 (0.050 - 0.078)Finland, 2010 situation from Wang et al. Supplementary
56CHD deathSaturated fatPAFAge:Age 70+fraction0.048 (0.033 - 0.063)Finland, 2010 situation from Wang et al. Supplementary
57Diet high in sodiumSodiumPAFAge:Total populationfraction1dummy variable
58ToxoplasmosisToxoplasma gondiiPAFAge:Age 0 (congenital)fraction1dummy variable
59ToxoplasmosisToxoplasma gondiiPAFAge:Age 1+ (acquired)fraction1dummy variable
60Diet low in vegetablesVegetablesPAFAge:Total populationfraction1dummy variable
61populationAge:Age 150934Statistics Finland, 2018 https://pxnet2.stat.fi:443/PXWeb/sq/ac3373d0-e303-4c67-b32a-73c6d26df809
62populationAge:Age 25-64#2814305Statistics Finland
63populationAge:Age 65-74#692868Statistics Finland
64populationAge:Age 25-69#3176513Statistics Finland
65populationAge:Age 70+#842629Statistics Finland
66populationAge:Total population#5517919Statistics Finland
67populationAge:Age 0 (congenital)#47663Statistics Finland
68populationAge:Age 1+ (acquired)#5470256Statistics Finland
69populationAge:Female 18-45#923697Statistics Finland
70populationAge:Non female 18-45#4594222Statistics Finland
71HepatitisprevalenceHepatitis:Hepatitis B-fraction0.005TerveSuomi
72HepatitisprevalenceHepatitis:Hepatitis B+fraction0.995TerveSuomi
73Saturated fatscenario exposureAge:Male 18-24E%14.9Finravinto 2017. Supplementary table 7.12. Average daily intake of saturated fats by gender and age.
74Saturated fatscenario exposureAge:Male 25-44E%15.2Finravinto 2017. Supplementary table 7.12. Average daily intake of saturated fats by gender and age.
75Saturated fatscenario exposureAge:Male 45-64E%15.3Finravinto 2017. Supplementary table 7.12. Average daily intake of saturated fats by gender and age.
76Saturated fatscenario exposureAge:Male 65-74E%14.4Finravinto 2017. Supplementary table 7.12. Average daily intake of saturated fats by gender and age.
77Saturated fatscenario exposureAge:Female 18-24E%13.8Finravinto 2017. Supplementary table 7.12. Average daily intake of saturated fats by gender and age.
78Saturated fatscenario exposureAge:Female 25-44E%14.8Finravinto 2017. Supplementary table 7.12. Average daily intake of saturated fats by gender and age.
79Saturated fatscenario exposureAge:Female 45-64E%14.3Finravinto 2017. Supplementary table 7.12. Average daily intake of saturated fats by gender and age.
80Saturated fatscenario exposureAge:Female 65-74E%14.0Finravinto 2017. Supplementary table 7.12. Average daily intake of saturated fats by gender and age.
81IQ lossLeadthresholdAge:Age 1ug /l24Lanphear et al 2005 https://doi.org/10.1289/ehp.7688 CHECK THRESHOLD
82Liver cancerAflatoxinURHepatitis:Hepatitis B-# /(ng /kg /d /100000py)0.01 (0.002 - 0.03)WHO Is this per year or per lifetime?
83Liver cancerAflatoxinURHepatitis:Hepatitis B+# /(ng /kg /d /100000py)0.3 (0.01 - 0.5)WHO Is this per year or per lifetime?
84IQ lossLeadURAge:Age 1IQ l /ug0.039Lanphear et al 2005 https://doi.org/10.1289/ehp.7688 CHECK THRESHOLD
85SodiumreductionAge:Total populationg /d0.471 - 0.729RUORI estimates 3.3-5.1 g/week reduction for workplace lunches with heart-friendly label
86SodiumintakeAge:Total populationg /d6.4 - 8.7Valsta 2018 estimated the lower value for females and upper for males.
87SodiumrecommendationAge:Total populationg /d5Finnish recommendation by Ruokavirasto
88SodiumeatersAge:Total population#279000RUORI estimate based on Taloustutkimus 2010
89Saturated fatreductionAge:Age 25-69E%1.397 - 3.689RUORI estimates 22.0 - 58.1 g /week, and on average 2.25 g /d /E%
90Saturated fatintakeAge:Age 25-69E%14 - 15Valsta 2018 estimated the lower value for females and upper for males.
91Saturated fatrecommendationAge:Age 25-69E%10Recommendation by Ruokavirasto?
92Saturated fateatersAge:Age 25-69#279000RUORI estimate based on Taloustutkimus 2010
93VegetablesreductionAge:Total populationg /d-30 - 0RUORI estimates that the consumption increases by 0-14% (up to the % change of tax reduction) i.e. 0.14*213.
94VegetablesintakeAge:Total populationg /d196 - 213Valsta 2018 estimated the lower value for males and upper for females. (vegetables, legumes, nuts)
95VegetablesrecommendationAge:Total populationg /d400Recommendation by IHME
96VegetableseatersAge:Total population#5470256RUORI estimate based on Taloustutkimus 2010
97FruitsreductionAge:Total populationg /d-26 - 0RUORI estimates that the consumption increases by 0-14% (up to the % change of tax reduction) i.e. 0.14*189.
98FruitsintakeAge:Total populationg /d135 - 189Valsta 2018 estimated the lower value for males and upper for females. (fruits and berries)
99FruitsrecommendationAge:Total populationg /d310Recommendation by IHME
100FruitseatersAge:Total population#5470256RUORI estimate based on Taloustutkimus 2010

Annos-vasteet on tässä vain näytillä, ja oikeat käyttöön tulevat luvut ovat sivulla op_en:ERFs of environmental pollutants.

Data updated successfully!
Decisions(-)
ObsDecisionOptionVariableCellChangeResultDescription
1AdjustBAUincidenceMultiply0.000011/100000 py --> 1 py
2AdjustBAUPAFExposure_agent:Saturated fatMultiply1.132Scaled from Wang to Finravinto 2017: mean(15.2,15.3,14.8,14.0)/13.1
3HepatitisHepatitis B-BoDMultiply0.995Healthy people. Data from TerveSuomi
4HepatitisHepatitis B+BoDMultiply0.005Hepatitis B patients. Data from TerveSuomi
5AdjustBAUERFResponse:Liver cancerMultiply0.000011/100000py --> 1/py
6ScenarioActionPAFExposure_agent:Saturated fatMultiply0.911 : 0.944 : 0.971Based on RUORI modelling (see code)
7ScenarioActionPAFExposure_agent:SodiumMultiply0.975 : 0.990 : 0.993Based on RUORI modelling (see code)
8ScenarioBAUPAFIdentityFor completion
9ScenarioActionPAFResponse:Toxoplasmosis;Age:Age 0 (congenital)Multiply0Complete testing and treatment of gongenital disease
10ScenarioActionPAFResponse:ListeriosisMultiply0Complete testing and removal of pathogen
11ScenarioActionexposureExposure_agent:AflatoxinMultiply0.95-10-5% reduction of exposure based on 10 % more testing
12ScenarioActionexposureExposure_agent:LeadMultiply0.963-0.9752.5-3.7% reduction of exposure based on more testing
13ScenarioBAUexposureIdentityFor completion
14ScenarioActionPAFExposure_agent:Noro virusMultiply0.65 : 1 : 135 % are from food industry so that is the max reduction from testing
15ScenarioActionPAFExposure_agent:VegetablesMultiply0.85 - 1Based on RUORI modelling (see code)
16ScenarioActionPAFExposure_agent:FruitsMultiply0.82 - 1Based on RUORI modelling (see code)
17AdjustBAUexposureAdd0.01Roughly 98 % of all exposures for Exposure_agents is > 0.005. This prevents NaN in log scaling.
18ScenarioActionexposureExposure: To child; Age: Age 1Replace0.98 (0.17 - 2.9)Based on RUORI modelling (see code)
19ScenarioActionexposureExposure: To eater; Age: Female 18-45Replace2.79 (0.56 - 7.08)Based on RUORI modelling (see code)
20ScenarioActionexposureExposure: To eater; Age: Non female 18-45Replace11.38 (3.44 - 46.22)Based on RUORI modelling (see code)
Data updated successfully!
CollapseMarginals(-)
ObsVariableIndexProbsFunctionDummyDescription
1BoDincidenceSource,disabilityweightSource,populationSource,BoDSourcesum1Remove redundant
2PAFUnit, Exposure, Scaling,Exposcen, ER_function, ERFchoiceSource, exposureSource, bgexposureSource, BWSource, doseSource, thresholdSource, ERFSource, RRSource, frexposedSource, incidenceSource, InpPAFSourcesum1Remove redundant
3case_burdencase_burdenSourcesum1Fill missing Ages
4BoDattrPAFSource, Hepatitis, Adjustsum1Remove redundant
5amountassumpSource, oftenSource, muchSource, oftensideSource, muchsideSource, amountRawSource, effinfoSource, effrecommSource, amountSourcesum1Remove redundant
6expo_indirf_ingSource, t0.5Source,f_mtocSource, BFSourcesum1Remove redundant
7doseSource, concSource, expo_dirSrouce, exposureSource, BWSource, Source.1sum1Remove redundant
8concFish0, 1, 0, 0, 0, 0, 0.19, 0.19, 0.19, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.29, 0.14sample1Probs relative to consumption; Baltic herring has equal weight with others combined because it is another scenario. Arctic char, Baltic herring, Bream, Burbot, Cod, Flounder, Perch, Pike, Pike-perch, Rainbow trout, River lamprey, Roach, Salmon, Sea trout, Sprat, Trout, Vendace, Whitefish
9ERFExposure, Agesum1Remove redundant
10thresholdExposure, Agesum1Remove redundant

Laskenta

Arviointimalli

Skenaariot

Tyydyttyneen rasvan ja suolan osalta tarkastellaan sydänmerkkiaterioita. Oletetaan, että kaikki lounasruokaloiden ateriat muuttuvat sydänmerkkiaterioiksi. Väestön suuruudeksi oletetaan nykyinen lounaspaikkaruokailijoiden päivittäinen määrä eli 279000, ja heille oletetaan pysyvä muutos ruokavalioon.

Kun ei murehdita altistusjakaumasta, voidaan keskimääräisestä saannista vähentää vähennys, ja tämä muutos kohdennetaan vain 25-69-vuotiaaseen alaryhmään (jos alaryhmä on kyseiselle vasteelle määritelty). Skenaariossa kerrotaan PAF luvulla, joka saa arvon 1 nykyisellä altistuksella ja arvon 0 suosituksen mukaisella arvolla. Tätäitä laimennetaan altistujien osuudella. Niinpä käytetään tätä kaavaa kertoimen laskemiseksi:

PAF_factor = 1-(reduction / (intake-recommendation)) * eaters / population

Suola:

Sydänmerkki vähensi 2016 suolan saantia 1 g/d eli 4.2-5.2 g/vk eli 10 %. Tässä oletetaan 3.3-5.1 g/vk vähennys eli 0.471 - 0.729 g/d myös viikoloput huomioiden. Jula (2011) arvioi, että 1 g/d vähennys koko väestössä alentaa kustannuksia 70 Me/a. (Tarkista onko tautitaakkaa!)

Suositus on enintään 5 g/d. Nykysaanti (Valsta 2018) on miehillä 8.7 g/d ja naisilla 6.4 g/d ja tätä käytetään tasajakaumana koko väestölle, koska sukupuolia ei tarkastella erikseen.

Rasva:

Sydänmerkkiateria vähensi saantia 14 E%:sta 10 E%:iin. Tässä oletetaan, että vähennys on 22.0-58.1 g/vk.

Suositus on enintään 10 E%.

Valsta (2018): Tyydyttyneiden rasvahappojen osuus kokonaisenergiasta oli naisilla 14 % (28 g/vrk) ja miehillä 15 % (38 g/vrk). Naisilla muuntosuhde on 2 g /d /E% ja miehillä 2.53 g /d /E%, käytetään 2.25 g /d /E%. Grammamääräinen altistus on muutettava energiaosuudeksi.

22.0-58.1 g/vk / (7d/vk) / (2.25 g /d /E%) = 1.397 - 3.689 E%

Näiden tietojen avulla lasketaan PAF-kertoimen jakauma, joka sijoitetaan päätöstauluun päätöksenä Scenario ja vaihtoehtona Action.

  • Malliajo 29.5.2019 [3]
  • Malliajo 31.5.2019 [4]
  • Malliajo 4.6.2019, ovariablet haetaan ao. sivuilta ja OpasnetUtilsista on päivitetty versio (ei toimi vanhalla) [5]
  • Malliajo 12.6.2017 jossa suolan ja rasvan skenaario [6]
  • Malliajo 12.6. myös muita skenaarioita [7]
  • Malliajo 13.6.2019 skenaariot dioksiinia lukuunottamatta [8]
  • Malliajo 16.6.2019 melkein toimii [9]

[10]

  • Malliajo 18.6.2019 toimii [11]

[12]

+ Näytä koodi

Dioksiiniskenaario

[16]

  • Malliajo 16.6.2019 [17]
  • Malliajo 17.6.2019 ja lopulta näyttäisi toimivan paitsi dioksiinit liian suuret [18]
  • Malliajo 18.6.2019 toimii omalla koneella [19]

+ Näytä koodi

Tautitaakkakuvia

+ Näytä koodi

Viitteet

  1. Drake T. (2014) Priority setting in global health: towards a minimum DALY value. Health Economics Letter 23:2:248-252. https://doi.org/10.1002/hec.2925
  2. Brent RJ. (2011) An implicit price of a DALY for use in a cost-benefit analysis of ARVs. Applied Economics 43:11:1413-1421. https://doi.org/10.1080/00036840802600475
  3. Minstry R. (2011) Methodology for valuing health impacts on the SHEcan project. IOM Research Project P937/96. http://ec.europa.eu/social/BlobServlet?docId=10178&langId=en
  4. The Interdepartmental Group on Costs and Benefits Noise Subject Group. (2014) Environmental Noise: Valuing impacts on sleep disturbance, annoyance, hypertension, productivity and quiet. https://assets.publishing.service.gov.uk/government/uploads/system/uploads/attachment_data/file/380852/environmental-noise-valuing-imapcts-PB14227.pdf
  5. The Interdepartmental Group on Costs and Benefits Noise Subject Group (IGCB(N)). (2010) Noise & Health – Valuing the Human Health Impacts of Environmental Noise Exposure. https://khub.net/c/document_library/get_file?uuid=6a229977-e27a-43c5-a780-e224649bd2df&groupId=6197021
  6. Berry BF, Flindell IH. (2009) Estimating Dose-Response Relationships between Noise Exposure and Human Health Impacts in the UK. BEL Technical Report 2009-002. https://webarchive.nationalarchives.gov.uk/20130123222353/http://archive.defra.gov.uk/environment/quality/noise/igcb/documents/tech-report.pdf
  7. Hammitt, J.K. (2013) Admissible utility functions for health, longevity, and wealth: integrating monetary and life-year measures. J Risk Uncertain 47: 311. https://doi.org/10.1007/s11166-013-9178-4
  8. Brecht Devleesschauwer, Nicolas Praet, Niko Speybroeck, Paul R. Torgerson, Juanita A. Haagsma, KrisDe Smet, K. Darwin Murrell, Edoardo Pozio, Pierre Dorny. (2015) The low global burden of trichinellosis: evidence and implications. International Journal for Parasitology 45, 2–3, 95-99. [1] [2]

Katso myös