Väestön kohdekohtainen ympäristöperäisen haitta-ainealtistumisen arviointi

Edistymisluokitus
Opasnetissa lukuisat sivut ovat työn alla eri vaiheissa. Niiden tietosisältöön pitää siis suhtautua harkiten. Tämän sivun sisällön edistyminen on arvioitu: Tämä sivu on täysluonnos Sivu on kirjoitettu kertaalleen alusta loppuun eli kaikki olennaiset sisällöt ovat jo paikoillaan. Kuitenkaan sisältöjä ei ole vielä kunnolla tarkistettu, ja esimerkiksi tärkeitä viitteitä voi puuttua.

Tämä sivu on tietokide alatyypiltään metodi. Sivutunniste: Op_fi2808
Moderaattori:Virpi Kollanus (katso kaikki) Sivun edistymistä ei ole arvioitu. Arvostuksen määrää ei ole arvioitu (ks. peer review).
Lisää dataa {{#opasnet_base_link:Op_fi2808}}

Mitä altistetta tarkastellaan?: Arseeni Elohopea Kadmium Koboltti Kromi (3+) Kupari Lyijy Lyijy Nikkeli Sinkki Vanadiini + Näytä koodi- Piilota koodi library(OpasnetUtils) library(ggplot2) N <- 1 pitoisuusviitearvo <- rbind( tidy(opbase.data("Op_fi3373.maapera"), objname = "pitoisuusviitearvo"), tidy(opbase.data("Op_fi3373.talousvesi"), objname = "pitoisuusviitearvo") ) pitoisuusviitearvo <- EvalOutput(Ovariable(name = "pitoisuusviitearvo", data = pitoisuusviitearvo)) altistusviitearvo <- tidy(opbase.data("Op_fi3373.haitta-aine"), objname = "altistusviitearvo") altistusviitearvo <- EvalOutput(Ovariable(name = "altistusviitearvo", data = altistusviitearvo)) tf <- function( condition, data = tidy(opbase.data("Op_fi2814"), direction = "long"), col.condition = "Lyhenne", col.common = "Ikä", resultcol = "Result", ... ) { ########################## tf is a function that takes one large table, finds matching rows and #### produces a standard-format vector that can be operated with easily. Parameters: # condition = a vector with conditions for each condition column. The length must be ncol(col.condition). ############ External parameters (these must be defined as objects before the function is run; ##### they are not given in the function but they are used by it): # data = a data frame that contains the data # col.condition = vector with names of columns that contain the indices that must match in the data # col.common = vector with names of columns that are used as indices in calculations. # resultcol = the column that contains the actual values. # Take the part of data that fits the condition. Drop all columns but col.common and resultcol. out <- Ovariable( # ovariable cannot have a name because several ovariables are created and merged. data = data[data[col.condition] == condition, c(col.common, resultcol)] ) out <- EvalOutput(out, N = N) out@output <- out@output[ , colnames(out@output) != "Source"] return(out) } #Chronic.environmental.exposure <- function(pitoisuus, ...) { ####################Funktio väestön ympäristöperäisen haitta-ainealtistumisen määrittelyyn ######## Saanti lasketaan yksikössä µg/kg/vrk kun ympäristön haitta-ainepitoisuudet on ilmoitettu yksiköissä µg/m3 (ilma), ######## mg/l (vesi) sekä mg/kg (kiinteät väliaineet) ######## Haitta-aineen taustasaanti tulee ilmoittaa muodossa µg/kg/vrk ######## Parametri: pitoisuus on data.frame, jossa täytyy olla sarake Result, joka sisältää pitoisuuden ja Altiste, joka sisältää altistavan yhdisteen nimen. ########## Pharmacokinetic parameters temp <- tidy(opbase.data("Op_fi3378.vesi"), objname = "Kp") temp <- temp[ , c("Altiste", "KpResult")] Kp <- EvalOutput(Ovariable(name = "Kp", data = temp), N = N) temp <- tidy(opbase.data("Op_fi3378.maapera"), objname = "Abs.skin.soil") temp <- temp[ , !colnames(temp) %in% c("Obs", "Abs.skin.soilYksikkö", "Abs.skin.soilKuvaus")] Abs.skin.soil <- EvalOutput(Ovariable(name = "Abs.skin.soil", data = temp), N = N) Skin.sa <- (4 * tf("Bw") + 7) / (tf("Bw") + 90) * 10000 #Lasketaan ihon kokonaispinta-ala F1 <- function(pitoisuus, rate, fraction) { # Ulkoilma-altistuminen out <- pitoisuus * (24 - tf(fraction) / 24) * tf(rate) / (tf("Bw") * tf("At")) return(out) } F2 <- function(pitoisuus, rate, fraction) { # Sisäilma-altistuminen out <- pitoisuus * tf(fraction) / 24 * tf(rate) / (tf("Bw") * tf("At")) return(out) } F3 <- function(pitoisuus, rate, fraction) { # Altistusfrekvenssiin perustuva out <- pitoisuus * tf(rate) * tf(fraction) / (tf("Bw") * tf("At")) return(out) } F4 <- function(pitoisuus, rate, fraction) { # Altistumisen osuuteen perustuva out <- pitoisuus * 1000 * tf(rate) * tf(fraction) / tf("Bw") return(out) } F5 <- function(pitoisuus, rate, fraction) { # Ihoaltistuminen maaperästä out <- pitoisuus * tf("Soil.ad.skin") * 0.001 * Skin.sa * tf(fraction) * Abs.skin.soil / (tf("Bw") * tf("At")) * tf(rate) out@output <- out@output[ , !colnames(out@output) %in% c("Abs.skin.soilResult", "Abs.skin.soilSource")] return(out) } F6 <- function(pitoisuus, rate, fraction) { # Pesuvesi out <- pitoisuus * Kp * tf(rate) * tf("Ed.bw") * Skin.sa * tf(fraction) / (tf("Bw") * tf("At")) out@output <- out@output[ , !colnames(out@output) %in% c("KpResult", "KpSource")] return(out) } F7 <- function(pitoisuus, rate, fraction) { # Pintavesi out <- pitoisuus * Kp * tf(rate) * tf("Ed.sw") * Skin.sa * tf(fraction) / (tf("Bw") * tf("At")) out@output <- out@output[ , !colnames(out@output) %in% c("KpResult", "KpSource")] return(out) } # Get parameters for exposure functions and combine those with concentration data. # [[Väestön kohdekohtainen ympäristöperäisen haitta-ainealtistumisen ja terveysriskin arviointi]] temp <- opbase.data("Op_fi2814.funktioparametrit") temp$Result <- 1 params <- new("ovariable", name = "params", output = temp[ , colnames(temp) != "Obs"]) pitoisuus <- tidy(opbase.data("Op_fi3372"), objname = "pitoisuus") pitoisuus <- pitoisuus[ , colnames(pitoisuus) != "Obs"] # Make pitoisuus an ovariable if it isn't yet (assuming that then it is a data.frame). if(class(pitoisuus) != "ovariable") { pitoisuus <- Ovariable(name = "pitoisuus", data = pitoisuus) } pitoisuus <- EvalOutput(pitoisuus, N = N) cat("Altistumisen arvioinnin perusteena käytetyt ympäristön haitta-ainepitoisuudet .\n") oprint(summary(pitoisuus)) cat("Muiden altistumisen arvioinnissa käytettyjen muuttujien arvot.\n") temp <- opbase.data("Op_fi2814") oprint(temp) cat("Ympäristön laadun arvioinnissa käytetyt haitta-ainepitoisuuksien terveysperusteiset viitearvot.\n") oprint(summary(pitoisuusviitearvo)) cat("Kroonisesta haitta-ainealtistumisesta aiheutuvan terveysriskin arvioinnissa käytetyt toksisuuden viitearvot.\n") oprint(summary(altistusviitearvo)) pitoisuus <- pitoisuus * params # Calculate exposures with respective functions. ## Create an ovariable that collects all results. out <- Ovariable(name = "exposure") equations <- unique(pitoisuus@output[c("Funktio", "Nopeus", "Osuus")]) for(i in 1:nrow(equations)) { temp2 <- pitoisuus temp2@output <- temp2@output[ temp2@output$Funktio == equations$Funktio[i] & temp2@output$Nopeus == equations$Nopeus[i] & temp2@output$Osuus == equations$Osuus[i] , ] temp2 <- get(as.character(equations$Funktio[i]))( temp2, as.character(equations$Nopeus[i]), as.character(equations$Osuus[i]) ) out@output <- rbind(out@output, temp2@output) } # return(out) #} # Poistetaan turhat sarakkeet out@output <- out@output[ , c("Ikä","Altiste", "Matriisi", "Altistumistaso", "Altistus", "Result")] cat("Altistus kiinnostuksen kohteena olevalle altisteelle altistusreiteittäin (µg/kg/vrk).\n") oprint(out@output[out@output$Altiste == altiste, ], digits=3) # Lasketaan elinikäinen altistus aikuisaltistus <- out aikuisaltistus@output <- aikuisaltistus@output[aikuisaltistus@output$Ikä == "Aikuinen", ] aikuisaltistus@output$Ikä <- "Elinikäinen" lapsialtistus <- out lapsialtistus@output <- lapsialtistus@output[lapsialtistus@output$Ikä == "Lapsi", ] lapsialtistus@output$Ikä <- "Elinikäinen" kokonaisaltistus <- out kokonaisaltistus@output <- rbind(kokonaisaltistus@output, ((lapsialtistus * 6 + aikuisaltistus * 64) / 70)@output ) # Lasketaan kokonaisaltistus. kokonaisaltistus@output <- as.data.frame(as.table(tapply( kokonaisaltistus@output$Result, kokonaisaltistus@output[c("Ikä", "Altiste", "Altistumistaso")], sum ))) colnames(kokonaisaltistus@output) <- gsub("Freq", "Result", colnames(kokonaisaltistus@output)) terveysvertailu <- kokonaisaltistus / altistusviitearvo terveysvertailu@output <- terveysvertailu@output[ , c("Altiste", "Ikä", "Altistumistaso", "altistusviitearvoKuvaus", "Result")] terveysvertailu@output <- reshape( terveysvertailu@output, timevar = "Ikä", idvar = c("Altiste", "Altistumistaso"), v.names = "Result", direction = "wide" ) colnames(terveysvertailu@output) <- gsub("Result.", "", colnames(terveysvertailu@output)) # Lasketaan kokonaisaltistuksen keskiarvo kokonaisaltistus@output <- as.data.frame(as.table(tapply( kokonaisaltistus@output$Result, kokonaisaltistus@output[c("Ikä", "Altiste", "Altistumistaso")], mean ))) # Käännetään ikä-indeksi leveään muotoon. kokonaisaltistus@output <- reshape( kokonaisaltistus@output, timevar = "Ikä", idvar = c("Altiste", "Altistumistaso"), direction = "wide" ) colnames(kokonaisaltistus@output) <- gsub("Freq.", "", colnames(kokonaisaltistus@output)) cat("Altistumisen arvioinnin tulokset. \n Keskimääräinen päivittäinen haitta-aineen saanti (µg/kg/vrk).\n") oprint(kokonaisaltistus@output, digits = 4) #summary(kokonaisaltistus) cat("Haitta-aineen pitoisuus ympäristössä suhteutettuna terveysperusteiseen viitearvoon.\n") temp <- pitoisuus / pitoisuusviitearvo temp@output <- temp@output[ , c("Matriisi", "Altiste", "Altistumistaso", "Altistus", "pitoisuusviitearvoKuvaus", "Result")] oprint(temp@output) #summary(pitoisuus/pitoisuusviitearvo) cat("Kroonisesta ympäristöperäisestä haitta-ainealtistumisesta aiheutuvan terveysriskin karakterisointi. \n") oprint(terveysvertailu@output) ggplot(out@output[out@output$Altiste == altiste, ], aes(x = Matriisi, y = Result, colour = Ikä)) + geom_point(size = 5) + theme_grey(base_size = 24) + labs( title = altiste, y = "Altistus (µg /kg /d)" ) #Chronic.environmental.exposure(data.frame(Result = 1))