Ero sivun ”Radonin terveysvaikutukset” versioiden välillä

Opasnet Suomista
Siirry navigaatioon Siirry hakuun
p (Sorvin MML muutos aiheutti toimimattomuuden joka nyt korjattu)
p (→‎Kaava: ei toimi)
Rivi 30: Rivi 30:
" graphics="1">
" graphics="1">
library(sorvi)
library(sorvi)
library(OpasnetBaseUtils)
library(OpasnetUtils)
library(OpasnetUtils)
library(xtable)
library(xtable)
Rivi 141: Rivi 140:
# Luonnos uudemmaksi tavaksi kaivaa data.
# Luonnos uudemmaksi tavaksi kaivaa data.


rad <- op_baseGetData("opasnet_base", "Op_fi2759")
rad <- opbase.data("Op_fi2759")
head(rad)
colnames(rad)[colnames(rad) == "Havainto"] <- "Observation"
colnames(rad)[colnames(rad) == "Havainto"] <- "Observation"
rad <- tidy(rad, objname = "radon", direction = "long")
rad <- tidy(rad, objname = "radon", direction = "long")
print(xtable(rad), type = 'html')
#print(xtable(rad), type = 'html')


radon <- op_baseGetData("opasnet_base", "op_fi2759")[, 3:6]
radon <- opbase.data("op_fi2759")#[, 3:6]
radon$Result <- ifelse(is.na(radon$Result.Text), radon$Result, as.numeric(as.character(radon$Result.Text)))
head(radon)
radon <- radon[, 1:3]
#radon$Result <- ifelse(is.na(radon$Result.Text), radon$Result, as.numeric(as.character(radon$Result.Text)))
#radon <- radon[, 1:3]
colnames(radon)[3] <- "r"
colnames(radon)[3] <- "r"
#head(radon)
#head(radon)

Versio 1. joulukuuta 2012 kello 11.25




Kysymys

Mitkä ovat radonin terveysvaikutukset Suomessa?

Vastaus

Vastaus on alustava, ja malli pitäisi tarkistaa ennen kuin vankkoja päätelmiä tehdään. Kehityskohteita:

  • Maakuntien ja kuntien yhdistäminen pitäisi tehdä jotenkin älykkäästi skräpätystä datasta eikä tässä koodissa.
  • Itä-Uudenmaan kunnat voisi korjata näin: out$Kunta[out$Kunta %in% c("Mäntsälä", "Pornainen", "Porvoo", "etc", "", "", "")] <- "Itä-Uusimaa"
  • Radonpitoisuudet pitää sämplätä maakunnittain, ei kunnittain kuten nyt. Pienillä ännän arvoilla tulee isoja eroja kuntien välille, mutta se on pelkkää harhaa.
  • Epävarmuudet voiti ottaa myös annosvasteisiin.
  • Pitoisuusjakaumat voisi toteuttaa oikeasti jakaumina olettaen esim. lognormaalijakauman epävarmoilla parametreilla joka maakuntaan. Nyt kuvaajiin tulee harhaisia piikkejä. Jos olisi alkuperäisdata, niin voisi tehdä pikku Bayes-mallin.
  • Kartan piirtäminen ja muutamat muut jutut voisi tehdä funktioiksi ja pistää jollekin järkevälle sivulle, josta ne inkludeerataan tähän.
  • Miksi yksikköriski näyttää tosi isolta, mutta kun summataan yli koko väestön, talo*tupakointikohtaiset luvut näyttävät tosi pieniltä.
  • Pitäisi katsoa, onko puuttuvia arvoja, jotka mergatessa slaissaavat dataa pois.
  • Satunnaistaminen pitäisi tehdä sellaisissa vaiheissa, että se olisi nopeaa.
  • Miten pitäisi käsitellä asuntojen radonpitoisuuksien vaihtelu vs. epävarmuus syöpäriskistä? Meneekö 2DMC liian raskaaksi ja onko siitä vastaavaa hyötyä? Voiko saman toteuttaa 1DMC:na siten, että haluttu epävarmuus käsitellään vaihteluna eri tavalla kuin muut?

Perustelut

Kaava

n:

talo:

tupakka:

vaste:

+ Näytä koodi

  • Ikävakioitu (maailman standardiväestöön) syöpäkuolleisuus 100 000 henkilövuotta kohden vuosina 2005-2009 primaaripaikoittain ja sairaanhoitopiireittäin. Keuhkosyöpä miehet [1] naiset [2]
  • Päivittäin tupakoivien osuus Suomessa: Tupakoivat [3]
  • Tupakan annosvaste: UK: päivittäin tupakoivia 22 % Miehet, 20 % Naiset. Tämä aiheuttaa 88 % ja 84 % keuhkosyövistä vastaavasti. [4] Tämän perusteella voidaan laskea riskisuhde RR = AF / (EF(RR-1)+1), missä AF on attributable fraction eli altisteen aiheuttama osuus koko tautikuormasta ja EF on altistuneiden osuus koko väestöstä. Tämän perusteella päivittäisen tupakoinnin riskisuhteeksi keuhkosyövälle saadaan 20 - 30. (Laskennassa käytetään 20:tä.)

Katso myös

Viitteet


Aiheeseen liittyviä tiedostoja

<mfanonymousfilelist></mfanonymousfilelist>

Noudettu kohteesta ”https://fi.opasnet.org/index.php?title=Radonin_terveysvaikutukset&oldid=16162”