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基準劑量推估每日可接受攝食量
39
間
(
圖一
)
，動物總數小於
100
僅
5
個試驗，
而每個試驗的劑量組數多數落在
4 ~ 5
個之
間
(
圖二
)
。因此
BMD
模式分析時選擇一
個正確的基準反應水準
(BMR)
極為重要，
開始時選擇一較小的
BMR
如
5%
或
10%
或
許是好的做法，然而可能是偏低的
BMR
，
尤其對在反應大小的範圍較大情況下，或
劑量組內的變異偏高的情況下更明顯。
不確定度可能來自不同來源，如相同
劑量下動物間處理反應程度大小之不同。
高變異表示動物反應程度具有很大的差異，
導致劑量預期反應程度大小的變異性，另
外，劑量─反應關係上，當劑量組中僅有
一劑量顯現反應，將會造成使用模式決定
擬合曲線斜率
(slope of fitted curve)
很大的
缺點，造成不確定度偏高。單調式增減可
能是另一種不確定來源，換句話說，高劑
量反應程度低於低劑量甚至對照組情況下，
就要質疑觀察值是否正確或人為誤植等。
同樣地，在高劑量下出現逐漸下降的反應
程度，也會增加不確定度
(45)
。評估指標的
不確性，推估出的
BMD/BMDL
之比值、模
式適合度測試及基準劑量在處理劑量範圍
等
3
指標未完全符合時，則評估指標推估出
的
BMD
必定存在一定程度的不確定度，在
此時應檢視模式中的數據每
1
劑量樣品數，
一般樣品數低於
15
視為偏低。模式評估指
標的不確定性可從
3
個指標進行評估，即推
估出的
BMD/BMDL
之比值、模式適合度測
試及基準劑量在處理劑量範圍等。由本次
整理資料中，發現
65%
評估指標其
BMD/
BMDL
比值小於
2
，表示其不確定度低，而
有
35%
評估指標
BMD/BMDL
比值大於
2
(
圖四
)
，但並不能斷定這些數據無法做為
風險評估用，乃因其已考慮不確定度，使
得
BMDL
可做為某一化合物風險評估的起
始點
(point of departure)
。另外，在依美國
環保署標準之模式適合度測試，其中有
81%
評估指標符合適合度測試，
19%
未符合
(
圖
五
)
，其標準為
P
值越大較佳
(4)
；本試驗結
果
31
個農藥
Scaled residual
全部小於絕對值
2
，但在
P
值，條件為越大較佳，
25
個農藥
中至少有一個評估指標
P
值大於
0.05
，但有
6
個農藥
P
值小於
0.05
，雖然美國環保署標
準之模式適合度測試
P
值條件未明確設定，
仍將此
6
個農藥歸為不符合美國環保署標
準之模式適合度測試。基準劑量是否在處
理劑量範圍內，符合與未符合此一指標分
別為
94%
與
6% (
圖五
)
，有
2
個農藥至少
有一個評估指標之
BMD
值高於動物試驗劑
量值，但其中一未選為最終
BMD
與
BMDL
值，而另一個雖被選為
BMD
，但其值與最
高劑量值接近。為能選擇合適的模式，較
多參數的模式不一定是必要的，因為每多
加一個參數可能造成模式預估精確度的喪
失。從本次整理資料結果發現，無法明確
歸納出農藥毒理資料數據與品質相關性，
評估指標未符合適合度測試者，並不一定
造成高
BMD/BMDL
比值，但有助於瞭解這
些模式評估指標的品質。
對於擴大
BMD
分析的應用性，
EFSA
曾
指出，良好的
BMD
分析，應在劑量反應曲線
的線性上至少有
2
個劑量具統計顯著性
(22)
，
換言之，如果在兩個處理組有反應，即使