笔记—Calculating the Interindividual Geometric Standard Deviation for Use in the

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1、在IEUBK模型中使用的GSDi（独立个体的几何标准偏差）的估算CalculatingtheInterindividualGeometricStandardDeviationforUseintheIntegratedExposureUptakeBiokineticModelforLeadinChildren在IEUBK（IntegratedExposureUptakeBiokineticModel）模型中，EPA采用了GSD来预测铅暴露对儿童的潜在危害和矫正最终的血铅水平，并且要求GSDi作为一个必须的输入参数。GSD量化了暴露于相似环境铅

2、浓度下的儿童血铅浓度的变异性。特定站点独立个体的GSD可以在血铅和环境介质铅浓度同时测定时计算出来。本篇文献中的儿童血铅和环境铅数据只要来自于BinghamCreek和Sandy,Utah两个站点。GSDi的估算采用了回归模型，箱式模型，方程模型。根据三种不同方法对低于检测限和定量限的血铅数据的不同处理，估算GSDi发现不同统计方法估算出的GSDi相似，因此可以选用较为简单的统计方法。GSD（GeometricStandardDeviation几何标准差）的计算公式为：lgSG=lgx2-lgx2nn-1(李宝贵，1994)注：李宝贵在《“

3、几何标准差”解析》中指出，．平均数可以分为算术平均数和几何平均数，可标准差不宜分为算术标准差和几何标准差，标准误也不能分为算术标准误和几何标准误，因为标准差和标准误的统计只适用于正态分布的资料。因此，“lgSG”应该是“对数值的标准差”，而不能误解为“几何标准差的对数值”。IEUBK模型中整合了暴露于空气、水、土壤、灰尘、饮食、油漆和其他来源的铅来估计6个月到7岁儿童的血铅水平。基于这些儿童铅暴露的可靠信息，模型可以估计出以血铅浓度几何平均值为中心的血铅浓度分布。在这一分布中采用GSD描述暴露于相似环境下儿童血铅水平的差异，这种差异主要来源

4、于行为、生理和实验描述上的差异。用来估计GSD的统计方法包括非线性回归分析、结构方程模型、和两种箱式模型。在IEUBK模型向导手册中对GSD的估算采用了两种模型，一种是箱式模型，另一种是回归模型，后者假定不同年龄的儿童血铅与土壤和灰尘中的铅浓度成线性关系。一、方法选择：1.1血铅研究：在GSD的计算中需要测定的变异值包括住宅区内表面灰尘；住宅区外入口处和街道灰尘；房屋周边、花园和其他活动去的土壤；厨房水龙头饮用水和住宅区植被浇灌水。另外还有房屋使用年限、Hollingshead社会经济状况（SES）、儿童年龄，以及儿童手口行为频率，单个儿童

5、的血铅含量、土壤铅含量、室内灰尘铅浓度最低限值。另外，环境介质的取样与儿童血铅取样并没有同时进行。土壤、室外灰尘以及油漆铅含量采用X射线荧光光谱分析，用原子吸收光谱法进行验证分析。手擦、室内灰尘和水样采用原子吸收光谱法分析。冶炼厂周围住宅区的空气铅浓度采用空气监测采样器进行取样。血铅测定采用阳极溶出伏安法，检测限为1.4±0.4μg/dL。未断奶的儿童手口行为是通过针对10个主题的14个问题的回答进行分级，然后对回答结果进行权重分析。1.2统计分析：估计GSDi的统计方法包括非线性分析、结构方程模型和箱式模型。最初的暴露数据的分析包括单变量

6、分布拟合；血液、环境、行为的Spearman秩相关分析；血液、土壤和灰尘铅数据的对数转换后的三维关系图表。非线性回归分析非线性回归分析包括两种：thelogoflinearmodels和thelinearinlogmodels。thelogoflinearmodels是指解释变量总和的对数与血铅对数的线性关系；thelinearinlogmodels是指每个解释变量对数的总和与血铅对数的线性关系。解释变量包括年龄、土壤铅、室内外灰尘铅、手口行为和社会经济状况。年龄作为伪变量，根据0-72个月进行分层。非线性回归模型的选择通过R2的大小来选择

7、最佳模型，通过一些样本的回归诊断例如残差归一化、自相关作用和方差同质性分析用来检验模型的正确性。95%置信区间下，双尾检验采用一下公式计算GSDi：结构方程模型的选择：结构方程模型是一种类似于非线性模型的公式。采用4.02版本的EQS模型和PROC模型。箱式模型：箱式模型是基于相同环境暴露下的儿童血铅浓度相似的假设，采用简单的统计方法估计GSDi。相似的土壤铅、灰尘铅、和其他介质铅浓度暴露下的儿童可以在模型中归为一类。在模型中，估计每一类儿童的血铅几何平均值和几何标准差GSDb。将GSDb从小到大排列，并从其排列中估计GSDi。有三种方法估

8、算GSD：采用中位数估算中位数权重;采用儿童数目估算权重。由于土壤和灰尘两个分类的重叠，一个儿童可能会同时存在于多个分类中。二、结果分析在BinghamCreek的数据包含了87