Health impacts of radon in Finland

From Opasnet
Jump to: navigation, search



Question

What are health impacts of radon in Finland?

Answer

Lung cancer cases due to radon in Finland by residence and smoking status (cases /a)
Type of building Smoking Result
Block of flats No 1.25
Detached house No 10.83
Block of flats Yes 6.42
Detached house Yes 55.29


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?

Rationale

Calculations

Number of iterations:

Which buildings to show on map?:

Which smoking status to show on map?:

Choose output variable:

Print intermediate results?:

+ Show code

  • 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.)

See also

References


Related files

<mfanonymousfilelist></mfanonymousfilelist>