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臺灣農藥科學 第

1

38

保守。但毆殺松

NOAEL

值採用大鼠

90

口服毒性試驗;而其

BMDL

值採用實驗動

物為狗

1

年毒性試驗,不考慮在不同動物

及性別敏感度問題。另外,安丹

NOAEL

採用人類的資料;而其

BMDL

值則採用小

2

年慢毒性試驗資料。

討論

BMD

的分析時,發現取得的數據,連

續型數據與非連續型數據必需符合模式條

件。非連續型數據模式需考量劑量組間比

值與劑量組數及每一劑量需有反應的動物

數。而連續型數據模式需考量劑量組數、

每一劑量動物數及每一劑量反應的平均值

與標準偏差等,由於取得的農藥毒理資料

無平均值與標準偏差,因此本試驗採用非

連續型數據。

BMD

的分析結果顯示主要取決於試驗

動物總數而非每一組分配數,將同一試驗

動物總數分配至較低與較高的劑量組,其

BMD

分析精確度並無差別。前人研究指出,

基準劑量分析劑量組數與劑量間距

(57, 58)

數據品質較具影響。其中較多劑量組的優

點是可避免錯放劑量的位置

(56)

,而較少劑

量組的試驗設計比較會得到不夠完整的結

果,因為極可能錯放劑量的位置

(57)

。另外,

動物試驗數據點與擬合曲線間的距離可參

考殘差變異與觀測值的變異係數,若殘差

變異大,例如劑量組內變異過大,則較多

劑量組數如

6

個劑量組數其優點可將較高機

率不全然呈現的劑量─反應關係加以抵消,

6

個劑量組數

(57)

;此外,大部分的試驗

劑量組數是

4

5

個或是以低、中、高劑

量及對照組的試驗,其劑量反應擬合曲線

可能存在相當大的不確定度,大部分的試

驗劑量數是

4

5

。以

5

或更多的劑量組的

試驗設計較可分辨出較佳的劑量反應關係;

然而具有極端多劑量組數

(

大約

40)

的試驗

設計並不會較中度劑量組數

(

大約

10)

可得

較佳的

BMD

分析,因此中度的劑量組數應

是最適合的試驗設計

(58)

動物毒理試驗目的乃希望至少總會有

1

組高劑量是已呈現明顯毒性,

1

組低劑量呈

現不明顯毒性,及一些介於高低劑量間的劑

量。因此,

BMD

結果介於劑量範圍內應屬

預期的,然而涵蓋高劑量

(

高於假定

BMD

值與可能較大的反應

)

是很重要的,此可幫

助擬合曲線

(57)

。進一步說,劑量間距本身

並不是一個問題,但動物試驗反應間的距

離則是關鍵,為避免此種間隙,動物試驗

反應間的距離應加以縮小,以免造成劑量

反應關係流於無效。然而要檢視此種情況

很困難,因為所要分析的是觀測試驗反應

的大小而非試驗設計,因此

Muri

等學者提

供了一個合適的生物試驗設計,以供推估

可靠的

BMD

(45)

。另外,試驗動物總數是

試驗設計的重要特性之一,例如評估因處

理甲基益發靈

(tolylfluanid)

而導致氟化物累

積在牙齒之動物分析每組

10

隻,但該試驗

每組

120

隻,總數為

600

隻,此種取樣數偏

少情況往往造成結果具高度不確定性。在

我們分析過程中亦發現,在

31

個農藥毒理

試驗資料實驗動物總數主要介於

100

400