Tahmine dayalı alım modellemesi - Predictive intake modelling - Wikipedia

Tahmine dayalı alım modellemesi kullanır matematiksel modelleme gıda alımını tahmin etme stratejileri, kişisel Bakım ürünler ve bunların formülasyonlar.

Tanım

Tahmine dayalı alım modellemesi, vücuda alım gibi çeşitli yollardan girebilecek ürünlerin ve / veya bileşenlerinin alımını tahmin etmeye çalışır. soluma ve absorpsiyon.

Tahmine dayalı alım modellemesi, gıda tüketimi ve ürün kullanımındaki trendleri belirlemek için uygulanabilir. ekstrapolasyon.

Başvurular

Tahmine dayalı bir alım modelleme yaklaşımı, yeme alışkanlıklarının tam olarak ölçülemediği hayvanların gönüllü gıda alımını (VFI) tahmin etmek için kullanılır.[1][2] İnsanlar için, gıdalardan alım tahminlerini yapmak için tahmini alım modellemesi kullanılır.[3] Tarım ilacı,[4] makyaj malzemeleri[5] ve solunanlar[6] bunların yanı sıra besinler, fonksiyonel bileşenler, kimyasallar ve kirleticiler gibi bunlarda bulunabilen maddeler.

Tahmine dayalı alım modellemesinin uygulamaları vardır Halk Sağlığı, risk değerlendirmesi ve maruziyet değerlendirmesi, farklı maddelere alım veya maruziyetin tahmin edilmesinin karar verme sürecini etkileyebileceği durumlarda.

Tahmine dayalı alım modelleme stratejileri

Regresyon yaklaşımı

regresyon analizi yaklaşım, veri uydurma tarafından bulunan bir neden-sonuç ilişkisinin olduğu durumlarda dış değerleme veya enterpolasyon yoluyla tahminlere dayanır. Bu eğilimler, fenomenolojik.

Mekanistik modelleme yaklaşımı

Mekanistik modelleme yaklaşımı, bir modelin temel teoriden türetildiği yaklaşımdır. Bunların örnekleri, inhalantların alımını tahmin etmek için bir oda veya evdeki havadaki partiküllerin sirkülasyonunu ve konsantrasyonunu açıklamak için kullanılabilen bölmeli modelleri içerir.[7]

Nüfus temelli yaklaşım

Nüfusa dayalı bir yaklaşım, zaman içinde bir örnek popülasyonun bireysel üyelerinden tüketici alımını izler. Örnek popülasyon için alım veya maruziyeti tahmin etmek için bu alışkanlıkları ve uygulama veritabanlarını ürün veya gıda formülasyonu üzerine ayrı veritabanları ile birleştirmek için matematiksel modeller kullanılır. Dahası, anket ağırlıkları çalışmadaki her bir deneğe yaşlarına, demografiklerine ve lokasyonlarına göre uygulanabilir, bu da deneklerin örnekleminin tüm bir popülasyonu doğru bir şekilde temsil etmesine ve böylece o popülasyon için alım miktarını tahmin etmesine izin verir.

Olasılıksal modelleme yaklaşımı

Olasılık modelleri, Monte Carlo Yüzdelik istatistikleri hesaplamak için çeşitli kaynaklardan gelen veri dağılımlarının rastgele örneklendiği yöntem. Bu tür olasılıklı teknikler, tipik olarak, bu yiyecekler veya ürünler içinde bulunabilecek maddelerin dağılımları ile birlikte bir örnek popülasyondan elde edilen ürün veya tüketim anket verilerini kullanır. Örneğin, Gıda ve İlaç Dairesi (FDA), gıdalardaki maddelerin alımının tahmin edilmesinin olasılıksal olarak gıda tüketim anketleri (NHANES /CSFII ) Tahmini Günlük Alım miktarını hesaplamak için madde konsantrasyon verilerinin dağılımları ile birleştirilen numune popülasyonlarından.[8] Avrupa Gıda Güvenliği Otoritesi (EFSA), ayrıntılı gıda tüketim anket verilerini içeren EFSA Kapsamlı Veritabanını kullanan istatistiksel modellere dayalı olarak alışılmış alım maruziyeti dağılımlarını tahmin etmek için Monte Carlo Risk Değerlendirme (MCRA) aracını finanse etti.[9] EFSA ayrıca, Avrupa gıda tüketimine ilişkin bir model ve veri tabanları geliştirmek için Creme Global'i finanse etti ve bu modellerde, Avrupa bazında alım ve maruziyeti değerlendirmek için istatistiksel modellerin çalıştırılabileceği.[10][11]

Ayrıca bakınız

Referanslar

  1. ^ Hackmann T. J .; İspanya J. N. (2010). "Ruminantlar tarafından yem diyetlerinin alımını tahmin etmek için mekanik bir model". Hayvan Bilimleri Dergisi. 88 (3): 1108–24. doi:10.2527 / jas.2008-1378.
  2. ^ Yoosuk S .; Ong H. B .; Roan S. W .; Whittemore C.T. (2011). "Büyüyen bir domuzun gönüllü yem alımını tahmin etmek için bir simülasyon modeli". Acta Agriculturae Scandinavica, Bölüm A. 61 (4): 168–186. doi:10.1080/09064702.2011.642000.
  3. ^ H. G. Schutz, 1982 "Gıda tüketiminden ve tüketici tutum verilerinden beslenme durumunun tahmini." Amerikan Klinik Beslenme Dergisi vol. 35, hayır. 5 Ek, sayfa 1310–8
  4. ^ P. Shade ve P. Georgopoulos, "Ultra ince parçacıkların birikimini tahmin etmek için inhalasyon dozimetri modellerini kullanma," Ozobe Araştırma Merkezi Bilim Çalıştayı 26 Ocak 2007, 2007. [Çevrimiçi]. Mevcut: http://ccl.rutgers.edu/ccl-files/presentations/2007-01-26_ORC-Workshop-at-DEP/ShadePamela_ORC-NJDEP_poster_2007.01.26.pdf. [Erişim Tarihi: 27 Kasım 2013]
  5. ^ Grégoire S .; Ribaud C .; Benech F .; Meunier J. R .; Guy R.H. (2009). "Kozmetik ve dermatolojik formülasyonlardan cilde ve cilde kimyasal absorpsiyonun tahmini". İngiliz Dermatoloji Dergisi. 160 (1): 80–91. doi:10.1111 / j.1365-2133.2008.08866.x.
  6. ^ Hemmen J. J. Van (1993). "Pestisit tescil amaçlı kestirimci maruziyet modellemesi". Mesleki Hijyen Yıllıkları. 37 (5): 541–564.
  7. ^ M. Singal, "RIFM 2 Kutulu Kapalı Hava Dağılım Modeli Kokuya Solunumla Maruz Kalmayı Hesaplamak İçin Alternatif Bir Yöntemdir," Koku Malzemeleri Araştırma Enstitüsü, 2012. [Çevrimiçi]. Mevcut: http://www.rifm.org/press-detail.php?id=68. [Erişim: 28 Kasım 2013]
  8. ^ FDA, "Endüstri için Rehberlik: Gıdadaki Maddelerin Diyetle Alımının Tahmini", 2006. [Çevrimiçi]. Mevcut: https://www.fda.gov/Food/GuidanceRegulation/GuidanceDocumentsRegulatoryInformation/IngredientsAdditivesGRASPackaging/ucm074725.htm#mode. [Erişim Tarihi: 24 Şubat 2014].
  9. ^ J. D. van Klaverena, P.W. Goedhartb, D. Wapperoma ve H. van der Voet, "EFSA tarafından veri toplamayla ilişkili olarak alışılmış alım dağılımı tahmini için bir Avrupa aracı," Bilthoven, 2012.
  10. ^ Vilone G .; Comiskey D; Heraud F; O'Mahony C (2014). "Avrupa popülasyonunda normal diyet alımlarını değerlendirmek için istatistiksel yöntem". Gıda Katkı Maddesi Kontam Bölüm A Chem Anal Control Expo Risk Assessment. 31 (10): 1639–51. doi:10.1080/19440049.2014.955886.
  11. ^ C. O'Mahony ve G. Vilone, "Derlenmiş Avrupa Gıda Tüketimi Veritabanı" Destekleyen Yayınlar 2013: EN-415. [31 pp.]. Çevrimiçi olarak mevcuttur: www.efsa.europa.eu/publications [Erişim Tarihi: 03 Mart 2015]