GENERAL CONSIDERATIONSThe dose-resp

GENERAL CONSIDERATIONS

The dose-response function (DRF) relates the quantity of a pollutant that affects a receptor (e.g. population) to the physical impact on this receptor (e.g. incremental number of hospitalizations). In the narrow sense of the term, it should be based on the dose actually absorbed by a receptor. However, the term dose-response function is often used in a wider sense where it is formulated directly in terms of the concentration of a pollutant in the ambient air, accounting implicitly for the absorption of the pollutant from the air into the body. The functions for the classical air pollutants (NOx, SO2, O3, and particulates) are typically of the that kind, and the terms exposure-response function or concentration-response function (CRF) are often used.

The DRF is a central ingredient in the impact pathway analysis and merits special attention. A damage can be quantified only if the corresponding DRF is known. Such functions are available for the impacts on human health, building materials, and crops, caused by a range of pollutants such as primary and secondary (i.e. nitrates, sulfates) particles, ozone, CO, SO2, NOx, Benzene, dioxins, As, Cd, Cr, Ni and Pb. The most comprehensive reference for health impacts is the IRIS database of EPA [http://www.epa.gov/iriswebp/iris/index.html]. For the application in an IPA that information often has to be expressed in somewhat different form, accounting for additional factors such as the incidence rate [ExternE 1998, Spadaro & Rabl 2004]. Unfortunately, for many pollutants and many impacts the DRFs are very uncertain or not even known at all. For most substances and non-cancer impacts the only available information covers thresholds, typically the NOAEL (no observed adverse effect level) or LOAEL (lowest observed adverse effect level). Knowing thresholds is not sufficient for quantifying impacts; it only provides an answer to the question whether or not there is a risk. The principal exceptions are carcinogens and the classical air pollutants, for which explicit DRFs are known (often on the assumption of linearity and no threshold).

By definition a DRF starts at the origin, and in most cases it increases monotonically with dose, as sketched schematically in Fig.3. At very high doses the function may level off in S-shaped fashion due to saturation, but that case is not of interest here. DRFs for health are determined from epidemiological studies or from laboratory studies. Since the latter are mostly limited to animals, the extrapolation to humans introduces large uncertainties.

A major difficulty lies in the fact that one needs relatively high doses in order to obtain observable nonzero responses unless the sample is very large; such doses are usually far in excess of typical ambient concentrations in the EU or North America. Thus there is a serious problem of how to extrapolate from the observed data towards low doses. Fig.3 indicates several possibilities for the case where the point P corresponds to the lowest dose at which a response has been measured. The simplest is the linear model, i.e. a straight line from the origin through the observed data point(s). The available evidence suggests that a dose-response function is unlikely to go above this straight line in the low dose limit. But the straight line model does appear to be appropriate in many cases, in particular for many cancers. In fact, most estimates of cancers due to chemicals or radiation assume this linear behavior.

Another possibility is the "hockey stick": a straight line down to some threshold, and zero effect below that threshold. Thresholds occur when an organism has a natural repair mechanism that can prevent or counteract damage up to a certain limit.

There is even the possibility of a "fertilizer effect" at low doses, as indicated by the dashed line in Fig.3. This can be observed, for example, in the dose-response functions for the impact of NOx and SO2 on crops: a low dose of these pollutants can increase the crop yield, in other words the damage is negative. Generally a fertilizer effect can occur with pollutants that provide trace elements needed by an organism.

In practice most DRFs used by ExternE, in particular all the ones for health, are assumed to be linear (without threshold). Note that for the calculation of incremental damage costs there is no difference between the linear and the hockey stick function (with the same slope), if the background concentration is everywhere above this threshold; only the slope matters. For the particles, NOx, SO2, O3 and CO the background in most industrialized countries is above the level where effects are known to occur. Thus the precise form of the ER function at extremely low doses is irrelevant for these pollutants; if there is a no-effects threshold, it is below the background concentrations of interest.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ข้อพิจารณาทั่วไป

ฟังก์ชันตอบสนองยา (DRF) ปริมาณของมลพิษที่มีผลต่อตัวรับ (เช่นประชากร) เกี่ยวข้องกับผลกระทบทางกายภาพ (เช่นเพิ่มจำนวน hospitalizations) ตัวรับนี้ ในแง่ของคำที่แคบ มันควรจะใช้กับปริมาณรังสีดูดซึม โดยตัวรับความจริง อย่างไรก็ตาม ฟังก์ชันตอบสนองยาคำมักใช้ในความกว้างที่มันเป็นสูตรในแง่ของความเข้มข้นของมลพิษในอากาศแวดล้อม บัญชีนัยสำหรับการดูดซึมของมลพิษจากอากาศเข้าไปในร่างกาย ฟังก์ชันสำหรับสารมลพิษอากาศคลาสสิก (โรงแรมน็อกซ์ SO2, O3 และฝุ่นละออง) โดยทั่วไปมีของที่ชนิด และเงื่อนไขแสงตอบสนองฟังก์ชันหรือฟังก์ชันที่ตอบสนองต่อความเข้มข้น (CRF) มักจะใช้

DRF เป็นส่วนผสมเป็นกลางในการวิเคราะห์ผลกระทบทางเดิน และบุญยิ่ง สามารถจะ quantified เป็นความเสียหายเฉพาะถ้า DRF สอดคล้องกัน ฟังก์ชันดังกล่าวมีผลกระทบต่อสุขภาพ วัสดุก่อสร้าง และพืช เกิดจากมีสารมลพิษหลัก และรอง (เช่น nitrates, sulfates) อนุภาค โอโซน CO, SO2 โรงแรมน็อกซ์ เบนซีน dioxins เช่น Cd, Cr, Ni และ Pb การอ้างอิงสำหรับผลกระทบต่อสุขภาพมากที่สุดคือ ฐานข้อมูล IRIS ของ EPA [http://www.epa.gov/iriswebp/iris/index.html] สำหรับแอพลิเคชันใน IPA เป็น ข้อมูลที่มักจะมีการแสดงในแบบฟอร์มต่าง บัญชีสำหรับปัจจัยเพิ่มเติมเช่นอัตราอุบัติการณ์ [ExternE 1998, Spadaro & Rabl 2004] อับ สำหรับสารมลพิษมากมายและผลกระทบหลาย DRFs จะได้แน่ใจ หรือไม่รู้จักแม้เลย สารและผลกระทบที่ไม่ใช่โรคมะเร็งส่วนใหญ่ ข้อมูลที่พร้อมใช้งานเฉพาะครอบคลุมถึงขีดจำกัด โดยปกติ NOAEL (ไม่สังเกตอาการระดับ) หรือ LOAEL (ระดับต่ำสุดสังเกตอาการข้างเคียง) รู้ขีดจำกัดไม่เพียงพอสำหรับ quantifying ผลกระทบ เท่านั้นให้คำตอบกับคำถามว่ามีความเสี่ยงหรือไม่ ข้อยกเว้นหลักเป็นสารก่อมะเร็งและสารมลพิษอากาศคลาสสิก สำหรับที่ DRFs ชัดเจนเป็นที่รู้จัก (มักอยู่บนสมมติฐานแบบดอกไม้และไม่มีขีดจำกัด)

โดยนิยาม DRF แบบเริ่มต้นที่จุดเริ่มต้น และในกรณีส่วนใหญ่ มันเพิ่ม monotonically กับยา ตามร่างแผน Fig.3 schematically ในปริมาณสูงมาก ฟังก์ชันอาจระดับปิดในรูป S แฟชั่นเนื่องจากความเข้ม แต่ว่ากรณีไม่น่าสนใจที่นี่ DRFs เพื่อสุขภาพจะถูกกำหนด จากความ หรือศึกษาในห้องปฏิบัติการ ตั้งแต่หลังส่วนใหญ่จำกัดการสัตว์ extrapolation กับมนุษย์แนะนำขนาดใหญ่แนว

ปัญหาใหญ่อยู่ในความเป็นจริงว่า หนึ่งต้องปริมาณค่อนข้างสูงเพื่อให้ได้คำตอบ nonzero observable ถ้าตัวอย่างมีขนาดใหญ่มาก ปริมาณดังกล่าวมักอยู่ไกลเกินกว่าความเข้มข้นที่สภาวะทั่วไปในยุโรปหรืออเมริกาเหนือ จึง มีปัญหาร้ายแรงของการ extrapolate จากข้อมูลสังเกตต่อปริมาณต่ำ Fig.3 บ่งชี้หลายประการในกรณีที่จุด P ตรงกับปริมาณต่ำสุดที่ซึ่งการวัดการตอบสนอง ง่ายที่สุดคือ แบบจำลองเชิงเส้น เช่น เส้นตรงจากจุดเริ่มต้นผ่านคะแนนสังเกตข้อมูล หลักฐานมีแนะนำว่า ฟังก์ชันตอบสนองต่อยาไม่น่าจะไปอยู่เหนือเส้นนี้ในขีดจำกัดปริมาณรังสีต่ำ แต่แบบจำลองเส้นตรงปรากฏในหลายกรณี เฉพาะสำหรับโรคมะเร็งหลาย ในความเป็นจริง ประเมินส่วนใหญ่ของมะเร็งเนื่องจากสารเคมีหรือรังสีถือว่าลักษณะการทำงานเชิงนี้

อีกประการหนึ่งคือ "ไม้ตีฮอกกี้": เส้นตรงลงไปที่ขีดจำกัดบางอย่าง และศูนย์ผลด้านล่าง ขีดจำกัดเกิดขึ้นเมื่อองค์กรมีกลไกซ่อมแซมธรรมชาติที่สามารถป้องกัน หรือถอนเสียได้เป็นบางอย่างจำกัดไว้

มีเป็นแม้จะเป็น "ปุ๋ยผล" ในปริมาณที่ต่ำ อาจเกิดขึ้นตามเส้นประใน Fig.3 นี้จะสังเกตได้จาก เช่น ในฟังก์ชันตอบสนองยาสำหรับผลกระทบของโรงแรมน็อกซ์และ SO2 พืช: ปริมาณต่ำสุดของสารมลพิษเหล่านี้สามารถเพิ่มผลผลิตพืช กล่าว ความเสียหายเป็นค่าลบ โดยทั่วไปผลปุ๋ยสามารถเกิดขึ้นได้กับสารมลพิษที่ต้องการมีชีวิตได้ติดตามองค์

ในทางปฏิบัติ ส่วนใหญ่ DRFs ใช้ ExternE โดยเฉพาะอย่างยิ่งคนทั้งหมดเพื่อสุขภาพ จะถือว่าเป็นเชิงเส้น (ไม่ มีขีดจำกัด) หมายเหตุสำหรับการคำนวณต้นทุนความเสียหายเพิ่มขึ้น ว่ามีไม่มีความแตกต่างระหว่างแบบเชิงเส้นและฟังก์ชันไม้ตีฮอกกี้ (ด้วยเดียวลาด), ถ้าความเข้มข้นเบื้องหลังทุกเหนือขีดจำกัดนี้ เฉพาะเรื่องความชัน การอนุภาค โรงแรมน็อกซ์ SO2 O3 และ บริษัทประกอบในประเทศอุตสาหกรรมส่วนใหญ่เป็นระดับที่เรียกว่าผลเกิดขึ้น แบบละเอียดของฟังก์ชัน ER ในปริมาณต่ำมากจึง มีความเกี่ยวข้องสารมลพิษเหล่านี้ ถ้าไม่มีขีดจำกัดไม่มีผล ได้ต่ำกว่าความเข้มข้นเบื้องหลังที่น่าสนใจ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

สิ่งที่ต้องคำนึงทั่วไปฟังก์ชันปริมาณการตอบสนอง (DRF) เกี่ยวข้องกับปริมาณของสารมลพิษที่มีผลต่อตัวรับ (เช่นประชากร) ที่จะส่งผลกระทบทางกายภาพที่รับนี้ (เช่นจำนวนที่เพิ่มขึ้นของการรักษาในโรงพยาบาล) ในความหมายที่แคบของคำว่ามันควรจะขึ้นอยู่กับปริมาณรังสีที่ดูดซึมได้จริงโดยรับ อย่างไรก็ตามในระยะการทำงานของปริมาณการตอบสนองมักจะถูกใช้ในความหมายที่กว้างขึ้นซึ่งจะเป็นสูตรโดยตรงในแง่ของความเข้มข้นของสารมลพิษในอากาศโดยรอบบัญชีโดยปริยายสำหรับการดูดซึมของสารมลพิษจากอากาศเข้าสู่ร่างกาย ฟังก์ชั่นสำหรับมลพิษทางอากาศคลาสสิก (NOx, SO2, O3 และอนุภาค) โดยทั่วไปจะมีชนิดที่และเงื่อนไขการทำงานที่ได้รับการตอบสนองหรือการทำงานเข้มข้นของการตอบสนอง (CRF) มักจะใช้DRF เป็นส่วนผสมสำคัญในการ การวิเคราะห์ผลกระทบทางเดินและบุญความสนใจเป็นพิเศษ ความเสียหายที่สามารถวัดได้เฉพาะในกรณีที่สอดคล้องกัน DRF เป็นที่รู้จักกัน ฟังก์ชั่นดังกล่าวจะมีผลกระทบต่อสุขภาพของมนุษย์วัสดุก่อสร้างและพืชที่เกิดจากช่วงของสารมลพิษเช่นประถมศึกษาและมัธยมศึกษา (เช่นไนเตรท, ซัลเฟต) อนุภาคโอโซน, CO, SO2, NOx, เบนซิน, ไดออกซินเป็นจาก แคดเมียมโครเมียมนิกเกิลและตะกั่ว อ้างอิงครอบคลุมมากที่สุดสำหรับผลกระทบต่อสุขภาพเป็นฐานข้อมูล IRIS ของ EPA [http://www.epa.gov/iriswebp/iris/index.html] สำหรับการใช้งานใน IPA ว่าข้อมูลที่มักจะต้องมีการแสดงในรูปแบบที่แตกต่างกันค่อนข้างบัญชีสำหรับปัจจัยอื่น ๆ เช่นอัตราอุบัติการณ์ [externe 1998 Spadaro & Rabl 2004] แต่น่าเสียดายที่หลายมลพิษและผลกระทบหลาย DRFs มีความไม่แน่นอนมากหรือไม่เป็นที่รู้จักได้ในทุก สำหรับสารที่มากที่สุดและมีผลกระทบที่ไม่มะเร็งข้อมูลที่มีอยู่ครอบคลุมเฉพาะเกณฑ์ปกติ NOAEL (ไม่มีการสังเกตระดับผลกระทบ) หรือ LOAEL (ถูกสังเกตระดับผลกระทบ) รู้เกณฑ์ไม่เพียงพอสำหรับปริมาณผลกระทบ; มันมี แต่จะให้คำตอบกับคำถามหรือไม่ว่ามีความเสี่ยง ข้อยกเว้นที่สำคัญคือสารก่อมะเร็งและสารมลพิษทางอากาศคลาสสิกที่ DRFs อย่างชัดเจนเป็นที่รู้จักกัน (มักจะบนสมมติฐานของเส้นตรงและไม่มีการเกณฑ์) ตามคำนิยาม DRF เริ่มต้นที่จุดเริ่มต้นและในกรณีส่วนใหญ่มันจะเพิ่ม monotonically กับยาเป็นร่าง แผนผังในรูปที่ 3 ในปริมาณที่สูงมากฟังก์ชั่นอาจระดับปิดในแฟชั่น S-รูปเนื่องจากการอิ่มตัว แต่กรณีที่ไม่ได้สนใจที่นี่ DRFs เพื่อสุขภาพที่มีความมุ่งมั่นจากการศึกษาทางระบาดวิทยาหรือจากการศึกษาทดลอง ตั้งแต่หลังส่วนใหญ่จะ จำกัด ให้สัตว์อนุมานกับมนุษย์แนะนำความไม่แน่นอนที่มีขนาดใหญ่ยากที่สำคัญอยู่ในความจริงที่หนึ่งต้องในปริมาณที่ค่อนข้างสูงในการที่จะได้รับการตอบสนองภัณฑ์ติดตามเว้นแต่กลุ่มตัวอย่างที่มีขนาดใหญ่มาก; ปริมาณดังกล่าวมักจะไกลเกินกว่าความเข้มข้นโดยรอบทั่วไปในสหภาพยุโรปหรืออเมริกาเหนือ ดังนั้นจึงมีเป็นปัญหาที่ร้ายแรงของวิธีการคาดการณ์จากข้อมูลที่สังเกตต่อปริมาณต่ำ รูปที่ 3 แสดงให้เห็นหลายเป็นไปได้สำหรับกรณีที่จุด P สอดคล้องกับปริมาณที่ต่ำที่สุดที่ตอบสนองได้รับการวัด ที่ง่ายที่สุดคือแบบจำลองเชิงเส้นคือเส้นตรงจากแหล่งกำเนิดผ่านจุดข้อมูลสังเกต (s) มีหลักฐานแสดงให้เห็นว่าการทำงานของปริมาณการตอบสนองไม่น่าจะไปเหนือเส้นตรงนี้ในการ จำกัด ปริมาณต่ำ แต่รูปแบบเส้นตรงไม่ปรากฏว่ามีความเหมาะสมในหลายกรณีโดยเฉพาะอย่างยิ่งโรคมะเร็งจำนวนมาก ในความเป็นจริงประมาณการมากที่สุดของมะเร็งเนื่องจากสารเคมีหรือรังสีถือว่าพฤติกรรมนี้เป็นเส้นตรงเป็นไปได้ก็คือ "ไม้ฮ็อกกี้": เป็นเส้นตรงลงไปเกณฑ์บางส่วนและผลเป็นศูนย์ต่ำกว่าเกณฑ์ที่ เกณฑ์เกิดขึ้นเมื่อชีวิตมีกลไกการซ่อมแซมธรรมชาติที่สามารถป้องกันหรือรับมือกับความเสียหายที่เกิดขึ้นถึงขีด จำกัด บางอย่างแม้จะมีความเป็นไปได้ของผล "ปุ๋ย" ที่ปริมาณต่ำเป็นตามที่ระบุโดยเส้นประในรูปที่ 3 นี้สามารถสังเกตได้เช่นฟังก์ชั่นในปริมาณการตอบสนองสำหรับผลกระทบของ NOx และ SO2 พืช: ปริมาณต่ำของสารมลพิษเหล่านี้สามารถเพิ่มผลผลิตของพืชในคำอื่น ๆ ความเสียหายที่เป็นลบ โดยทั่วไปผลปุ๋ยอาจเกิดขึ้นกับสารที่ให้ธาตุที่จำเป็นต่อสิ่งมีชีวิตในทางปฏิบัติมากที่สุด DRFs ใช้ภายนอกโดยเฉพาะอย่างยิ่งทุกคนเพื่อสุขภาพที่ได้รับการสันนิษฐานว่าจะเป็นเชิงเส้น (โดยไม่ต้องเกณฑ์) โปรดทราบว่าการคำนวณค่าใช้จ่ายที่เพิ่มขึ้นความเสียหายมีความแตกต่างระหว่างเส้นและฟังก์ชั่นไม้ฮ็อกกี้ (ที่มีความลาดชันเหมือนกัน) ไม่มีถ้าความเข้มข้นพื้นหลังเป็นทุกที่สูงกว่าเกณฑ์นี้ เพียง แต่เรื่องความลาดชัน สำหรับอนุภาค, NOx, SO2, O3 และ CO พื้นหลังในประเทศอุตสาหกรรมส่วนใหญ่อยู่เหนือระดับที่มีผลกระทบเป็นที่รู้จักกันที่จะเกิดขึ้น ดังนั้นรูปแบบที่แม่นยำของการทำงาน ER ในปริมาณที่ต่ำมากจะไม่เกี่ยวข้องกับสารมลพิษเหล่านี้ ถ้ามีเกณฑ์ที่ไม่มีผลก็คือต่ำกว่าความเข้มข้นของพื้นหลังที่น่าสนใจ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ข้อพิจารณาทั่วไป

ฟังก์ชันความคิดเห็น ( drf ) เกี่ยวข้องกับปริมาณของมลพิษที่มีผลต่อตัวรับ ( ประชากรเช่น ) ผลกระทบทางกายภาพของตัวรับนี้ ( เช่น เพิ่มจำนวนของหัวใจ ) ในความหมายอย่างแคบของเทอม มันควรจะขึ้นอยู่กับขนาดจริงดูดซึมโดยรีเซพเตอร์ อย่างไรก็ตามความคิดเห็นหน้าที่ระยะมักใช้ในความรู้สึกที่กว้างขึ้นซึ่งเป็นสูตรโดยตรงในแง่ของความเข้มข้นของสารมลพิษในอากาศ บัญชีโดยปริยายสำหรับการดูดซึมของสารมลพิษจากอากาศเข้าสู่ร่างกาย ฟังก์ชันสำหรับสารมลพิษทางอากาศคลาสสิก ( NOx SO2 , O3 , และอนุภาค ) โดยทั่วไปของประเภทนั้นและเงื่อนไขการตอบสนองฟังก์ชันหรือฟังก์ชันตอบสนองความเข้มข้น ( CRF ) มักจะใช้ .

drf เป็นส่วนผสมสำคัญในการวิเคราะห์และผลกระทบทางอุปนิสัยความสนใจพิเศษ ความเสียหายที่สามารถ quantified หาก drf ที่เป็นที่รู้จัก ฟังก์ชันดังกล่าวจะมีผลกระทบต่อสุขภาพของมนุษย์และพืช , วัสดุก่อสร้างเกิดจากช่วงของสารมลพิษ เช่น ประถมและมัธยม ( เช่นไนเตรทซัลเฟต ) อนุภาค , โอโซน , CO , NOx SO2 , , เบนซิน ได ซิน เป็น แคดเมียม โครเมียม นิกเกิลและตะกั่ว การอ้างอิงที่ครอบคลุมมากที่สุดสำหรับผลกระทบต่อสุขภาพคือ ไอริส ฐานข้อมูลของ EPA [ http : / / www.epa . gov / iriswebp / ไอริส / index . html ] สำหรับโปรแกรมในชุดข้อมูลที่มักจะต้องแสดงออกในรูปแบบต่าง ๆ ค่อนข้างบัญชีสำหรับปัจจัยเสริม เช่น อัตราอุบัติการณ์ภายนอก [ 1998 spadaro & rabl 2004 ] ขออภัย สำหรับมลพิษมากและผลกระทบหลาย drfs ไม่แน่ใจมาก หรือไม่รู้จักกันเลย สารมากที่สุด และมะเร็ง ไม่เฉพาะข้อมูลที่มีอยู่ครอบคลุมเกณฑ์ผลกระทบ ,โดยทั่วไปเอ็นโอเออีแอล ( ไม่พบว่ามีผลต่อระดับ ( ระดับต่ำสุด ) หรือ loael สังเกตผลกระทบ ) ทราบ ซึ่งไม่เพียงพอสำหรับปริมาณผลกระทบ ; มันเพียง แต่ให้คำตอบกับคำถามหรือไม่ว่ามีความเสี่ยง ข้อยกเว้นหลักเป็นสารก่อมะเร็ง และมลพิษในอากาศ คลาสสิกที่ชัดเจน drfs เป็นที่รู้จักกันมักจะ ( บนสมมติฐานของเส้นตรงและไม่มีเกณฑ์ )

ความหมาย ของ drf เริ่มต้นที่จุดเริ่มต้น และในกรณีส่วนใหญ่ มันจะเพิ่มปริมาณ monotonically กับเป็นร่างแผนผังใน fig.3 . ที่ปริมาณสูงมาก ในรูปของฟังก์ชันอาจจะปิดระดับแฟชั่นเนื่องจากความอิ่มตัวของสี แต่กรณีนั้นมันไม่น่าสนใจdrfs เพื่อสุขภาพจะพิจารณาจากการศึกษาระบาดวิทยา หรือ จากการศึกษาในห้องปฏิบัติการ ตั้งแต่หลังส่วนใหญ่จะ จำกัด ให้สัตว์ ทำไมมนุษย์แนะนำความไม่แน่นอนมาก

ปัญหาหลักอยู่ในความจริงที่ว่าหนึ่งความต้องการค่อนข้างสูงมากเพื่อให้ได้ข้อมูลศูนย์การตอบสนอง ถ้าตัวอย่างมีขนาดใหญ่มากเช่นยามักจะไกลเกิน ) บรรยากาศทั่วไปในยุโรปหรืออเมริกาเหนือ จึงมีปัญหาที่ร้ายแรงของวิธีการคาดการณ์จากข้อมูลที่มีน้อยยา fig.3 บ่งชี้ความเป็นไปได้หลายคดีที่จุด P สอดคล้องกับปริมาณต่ำสุดที่ตอบสนองได้ถูกวัด ง่ายเป็นแบบเชิงเส้น คือเส้นตรงจากจุดเริ่มต้นผ่านข้อมูลจุด ( s ) หลักฐานที่มีอยู่แสดงให้เห็นว่ามีความคิดเห็นหน้าที่ ไม่น่าจะไปเหนือเส้นนี้ตรงในขอบเขตปริมาณรังสีต่ำ แต่รูปแบบเส้นตรงไม่ปรากฏที่จะเหมาะสมในหลายกรณี โดยเฉพาะสำหรับโรคมะเร็งหลาย ในความเป็นจริงมากที่สุดประมาณโรคมะเร็งเนื่องจากสารเคมีหรือรังสีถือว่าพฤติกรรมนี้

แบบเชิงเส้นความเป็นไปได้อีกอย่างหนึ่งคือ " ไม้ฮอกกี้ " : เส้นตรงลงบางเกณฑ์และศูนย์ผลต่ำกว่าเกณฑ์ ซึ่งเกิดขึ้นเมื่อสิ่งมีชีวิตมีกลไกการซ่อมแซมธรรมชาติที่สามารถป้องกันหรือลดความเสียหายได้ถึงขีด จำกัด บางอย่าง

มีความเป็นไปได้ของ " ผลของปุ๋ย " ต่ำ doses ตามที่ระบุโดยเส้นประใน fig.3 . นี้สามารถสังเกตได้ เช่นในความคิดเห็นฟังก์ชันสำหรับผลกระทบของ NOx SO2 และในพืช : ปริมาณต่ำของสารมลพิษเหล่านี้สามารถเพิ่มผลผลิต ในคำอื่น ๆความเสียหายเป็นค่าลบ โดยทั่วไปผลของปุ๋ยสามารถเกิดขึ้นกับมลพิษที่ให้แร่ธาตุที่จำเป็นโดยสิ่งมีชีวิต

ในการปฏิบัติมากที่สุด drfs ใช้ภายนอก โดยเฉพาะพวกสุขภาพจะถือว่าเป็นเชิงเส้น ( ไม่มีกำหนด ) หมายเหตุ สำหรับการคำนวณต้นทุนความเสียหายที่เพิ่มขึ้นไม่มีความแตกต่างระหว่างเส้นและไม้ฮอกกี้ฟังก์ชัน ( กับความลาดชันเดียวกัน ) ถ้าความเข้มข้นประวัติทุกเกณฑ์ข้างต้น นี้เพียงลาดสำคัญ สำหรับอนุภาค , NOx SO2 , ,O3 Co พื้นหลังในประเทศอุตสาหกรรมและประเทศมากเกินระดับที่ผลเป็นที่รู้จักกันเกิดขึ้น ดังนั้นรูปแบบของ ER ชัดเจนฟังก์ชันที่ปริมาณต่ำมากมีความเกี่ยวข้องสำหรับสารมลพิษเหล่านี้ ถ้ามันไม่มีผลของมันอยู่ด้านล่างพื้นหลังความเข้มข้นของความสนใจ