Contaminantes químicos. Estudio de dieta total en Catalunya 2005-2007 (II)

783 views
660 views

Published on

Estudio de población realizado entre los años 2005-2007 en Catalunya. Contaminantes en la alimentación.
Esta publicación se ha elaborado a partir del estudio dirigido por los profesores Josep Lluís Domingo Roig, de la Universi-tat Rovira i Virgili, y Joan M. Llobet Mallafré, de la Universitat de Barcelona, fruto del convenio de colaboración 2005-2007entre la Agencia Catalana de Seguridad Alimentaria y la Universitat Rovira i Virgili para la investigación de la ingesta die-tética de contaminantes químicos en la población de Cataluña.

Published in: Health & Medicine
0 Comments
0 Likes
Statistics
Notes
  • Be the first to comment

  • Be the first to like this

No Downloads
Views
Total views
783
On SlideShare
0
From Embeds
0
Number of Embeds
1
Actions
Shares
0
Downloads
2
Comments
0
Likes
0
Embeds 0
No embeds

No notes for slide

Contaminantes químicos. Estudio de dieta total en Catalunya 2005-2007 (II)

  1. 1. ANNEX TÈCNICCONTAMINANTS QUÍMICS.ESTUDI DE DIETA TOTAL A CATALUNYA 2005-2007 1
  2. 2. ÍNDEXI- DETALL DE LES DADES DE CONSUM DIARI D’ALIMENTII- DETALLS TÈCNICS DE L’AVALUACIÓ PROBABILISTICA DE L’EXPOSICIÓIII- RESULTATS DETALLATS DE LES ANÀLISI D’ALIMENTS I DE LACONTRIBUCIÓ DELS ALIMENTS A LA INGESTA 2
  3. 3. I. DETALL DE LES DADES DE CONSUM DIARID’ALIMENTLes dades relatives al consum (g/dia) dels diversos aliments i per els diferentsgrups d’edat considerats, es presenten a la taula 1.De les dades de l’enquesta Encat es deriva la selecció dels aliments a analitzar. Encada grup s’han escollit aquells aliments més representatius i es presenten com“total estudi”. La resta de components del grup s’han comptabilitzat com “altres”i la suma amb els anteriors es presenta com “total considerat”. Tot i amb aixòuna part dels elements de l’enquesta no és classificable en cap dels grups delnostre estudi (caramels, cafè, etc.).Taula 1- Consum d’aliments en diferents grups de població (Encat)ALIMENTS Homes Dones 10-19 20-65 65-80 10-19 20-65 65-80 anys anys anys anys anys anysBistec de vedella 28,26 33,74 22,28 22,10 20,78 15,98Hamburguesa de vedella 11,90 3,84 0,67 8,60 4,57 3,15Llom de porc 30,04 18,13 9,13 20,90 13,68 8,55Salsitxa fresca 18,01 14,27 8,20 13,16 9,01 9,44Pit de pollastre 39,59 39,66 31,63 29,80 33,36 25,15Xai, cuixa/costella 8,14 8,42 6,58 9,40 6,74 9,88Pernil dolç 11,96 8,05 4,80 9,66 7,33 6,81Salsitxa, tipus Frankfurt 2,84 3,03 0,00 1,60 1,48 0,86Xoriço 15,83 10,77 3,34 9,42 4,72 2,00Total carn i derivats estudi 166,6 139,9 86,63 124,6 101,7 81,83Altres carns 22,29 31,99 22,51 18,61 20,70 21,00Total carn i derivats considerat 188,9 171,9 109,1 143,3 122,4 102,8Sardina 1,05 3,78 3,50 2,16 2,98 5,33Tonyina 7,64 10,13 4,91 10,82 8,49 3,17Seitó 2,29 2,05 3,43 1,04 1,89 1,21Verat 0,35 1,13 0,50 0,32 1,27 2,86Emperador 0,04 0,06 0,06 0,04 0,06 0,05Salmó 3,30 1,80 2,23 1,00 3,00 1,14Lluç 8,39 15,78 23,31 11,16 14,65 14,56Moll 0,22 0,33 0,36 0,22 0,32 0,27Llenguado 6,22 5,48 3,65 3,72 5,62 5,17Sípia 2,41 4,46 5,95 1,04 2,75 1,86Calamar 1,88 3,17 3,18 5,18 3,17 0,77Cloïssa 0,18 0,27 0,20 0,04 0,64 0,24Musclo 1,26 0,97 2,06 0,00 1,84 0,67Gamba 3,24 3,53 2,68 3,00 3,85 1,68Total peix i marisc estudi 38,47 52,94 56,04 39,73 50,53 38,98Altre peix i marisc 6,58 14,59 17,24 5,66 14,44 16,67Total peix i marisc considerat 45,05 67,53 73,28 45,39 64,97 55,65 En g/dia 3
  4. 4. Taula 1(continuació)- Consum d’aliments en diferents grups de població (Encat)ALIMENTS Homes Dones 10-19 20-65 65-80 10-19 20-65 65-80 anys anys anys anys anys anysEnciam 10,44 22,92 21,45 18,12 28,85 19,23Tomàquet 34,50 48,56 46,16 29,72 53,52 29,99Mongeta tendra 11,67 16,82 35,55 18,32 21,44 29,97Coliflor 2,55 5,40 3,50 1,32 6,15 6,97Total verdures i hortalisses estudi 59,16 93,69 106,7 67,48 110,0 86,15Altres verdures i hortalisses 31,85 65,96 69,56 32,14 72,44 76,32Total verdures i hortal, considerat 91,01 159,7 176,2 99,62 182,4 162,5Patata 81,12 73,06 63,84 71,80 52,78 57,68Total tubercles estudi 81,12 73,06 63,84 71,80 52,78 57,68Altres tubercles 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00Total tubercles considerat 81,12 73,06 63,84 71,80 52,78 57,68Poma 22,69 46,51 85,89 25,67 41,43 52,05Taronja 11,63 45,56 103,43 19,90 48,49 85,35Pera 6,99 13,89 27,11 11,31 14,21 31,11Plàtan 29,32 29,23 26,00 17,32 19,34 15,74Total fruites estudi 70,62 135,2 242,4 74,20 123,5 184,3Altres fruites 40,15 58,42 85,04 45,29 80,84 85,54Total fruites considerat 110,8 193,6 327,5 119,5 204,3 269,8Ous de gallina 25,40 31,07 22,77 22,54 23,00 20,17Total ous estudi 25,40 31,07 22,77 22,54 23,00 20,17Altres ous 0,39 0,22 0,73 0,12 0,21 0,00Total ous considerat 25,79 31,29 23,50 22,66 23,21 20,17Llet sencera 200,2 86,93 59,38 132,5 83,68 51,71Llet semidesnatada 41,81 40,18 62,47 52,04 63,43 72,44Total llet estudi 242,0 127,1 121,9 184,5 147,1 124,2Altres llets 1,92 1,27 0,20 2,00 1,34 0,15Total llet considerat 243,9 128,4 122,1 186,5 148,5 124,3Iogurt natural 54,77 46,47 38,77 60,06 53,33 53,72Formatge 6,42 9,70 9,22 7,44 7,33 3,42Total derivats lactis estudi 61,18 56,17 47,98 67,50 60,65 57,15Altres derivats lactis 18,03 19,45 14,82 11,12 21,48 12,76Total derivats lactis considerat 79,21 75,62 62,80 78,62 82,13 69,91Pa blanc 106,8 107,5 95,18 79,28 61,44 59,84Pa de motlle 12,38 5,23 3,75 6,98 4,84 2,42Arròs 40,12 42,23 32,87 37,49 31,52 27,11Pasta alimentària 105,2 62,20 55,02 76,94 49,56 30,96Total pa i cereals estudi 264,5 217,2 186,8 200,7 147,4 120,3Altre pa i cereals 3,51 7,17 5,37 5,66 8,59 11,80Total pa i cereals considerat 268,0 224,3 192,2 206,3 156,0 132,1 En g/dia 4
  5. 5. Taula 1(continuació)- Consum d’aliments en diferents grups de població (Encat)ALIMENTS Homes Dones 10-19 20-65 65-80 10-19 20-65 65-80 anys anys anys anys anys anysLlentia 14,54 8,93 13,15 8,86 10,80 8,09Mongeta 6,10 6,51 8,33 3,84 3,67 8,77Total llegums estudi 20,64 15,45 21,48 12,70 14,47 16,86Altres llegums 10,73 14,91 12,49 7,40 11,21 12,03Total llegums considerat 31,37 30,36 33,97 20,10 25,68 28,89Oli d’oliva 20,61 24,08 23,59 19,24 21,70 20,39Oli de gira-sol 1,67 1,85 1,00 1,25 1,02 1,27Margarina 0,55 0,36 1,23 0,20 0,78 1,52Mantega 1,20 0,81 0,79 0,62 1,04 0,52Total olis i greixos estudi 24,04 27,09 26,61 21,31 24,54 23,69Altres olis i greixos 0,00 0,07 0,03 0,02 0,04 0,03Total olis i greixos considerat 24,04 27,16 26,64 21,33 24,58 23,72Croissant 17,33 8,43 0,00 12,34 7,56 2,89Galeta 14,87 4,27 5,17 8,29 4,12 3,60Magdalena 5,12 6,34 3,83 6,79 4,22 4,53Total brioxeria estudi 37,33 19,04 9,00 27,42 15,90 11,03Altre brioxeria 44,35 26,41 13,63 33,55 25,30 14,94Total brioxeria considerat 81,68 45,45 22,63 60,97 41,20 25,97Total aliments estudi 1091 987,9 992,1 914,6 871,5 822,Total altres aliments 179,8 240,5 241,6 161,6 256,6 251,3Total aliments considerat 1271 1228 1234 1076 1128 1074 En g/dia 5
  6. 6. II. DETALLS TÈCNICS DE L’AVALUACIÓPROBABILISTICA DE L’EXPOSICIÓS’ha realitzat una avaluació probabilística de l’exposició alimentària de la poblaciócatalana als diferents contaminants. S’ha aplicat una aproximació metodològica detipus MonteCarlo per a obtenir una estimació fiable de la variabilitat de l’exposició.També s’han analitzat les diferents fonts d’incertesa i el seu impacte en l’avaluacióde l’exposició mitjançant anàlisis de sensitivitat.L’avaluació de l’exposició de la població als contaminants de la dieta requereixfonamentalment dos tipus de dades, a més del pes corporal: a) concentracions delscontaminants a la major varietat possible d’aliments i b) consum diari d’aquestsaliments a la població. Ambdós grups de dades estan afectats per la variabilitatinherent d’aquestes magnituds i per la incertesa derivada del nostre coneixementlimitat. Aquestes variabilitats i incerteses de les dades d’origen impliquenvariabilitat i incerteses en l’estimació de l’exposició diària mitjana de la població(figura 1).Les dades de consum d’aliments s’obtenen mitjançant enquestes d’hàbitsalimentaris, utilitzant diferents tipus de qüestionaris. Els dos tipus d’aproximacionsmés freqüents i que han estat aplicades en aquest treball són: a) el qüestionari derecordatori a curt termini (en el nostre cas de 24 hores) i b) el qüestionari defreqüència i quantitat de consum. Els primers solen ser més exactes i més detallatsperò no donen idea de la variabilitat poblacional. Els segons tenen més error,només permeten obtenir dades per “grups d’aliments”, però permeten obtenir unaaproximació a la variabilitat poblacional. Per això, hem fet servir les dades delsprimers per a l’avaluació determinista de l’exposició i els segons per a l’avaluacióprobabilística. Això pot introduir diferències als resultats que seran analitzats entermes d’incertesa.En el cas de la població infant il, les dades de que disposem no permeten conèixer ladistribució de freqüències de consum i per tant, no s’ha pogut dur a terme unaadequada avaluació probabilística de l’exposició. 6
  7. 7. Figura 1- L’estimació probabilística de la ingesta permet obtenir dades de lavariabilitat poblacional d’aquesta; a més de l’exposició mitjana, podem conèixer elpercentatge de població que està per sobre d’un determinat nivell d’ingesta diària pes consum CONCENTRACIÓ DE corporal CONTAMINANT FACTORS D’EXPOSICIÓ mitjana 95% 99% Ingesta diàriaMETODOLOGIA D’AVALUACIÓ PROBABILÍSTICA DEL’EXPOSICIÓL’exposició alimentària mitjana a un contaminant de l’ndividu k es pot calcular com: (1) ADEk = (1/AT) Σd (1/BWd,k ) Σf qf,d,k * cf,d,k * bdf,k ADE: exposició c: concentració del contaminant a l’aliment mitjana diària bd: biodisponibilitat del contaminant a l’aliment k : individu AT : temps d’exposició (dies) d : dia BW: pes corporal f : aliment q: consum diari de l’aliment 7
  8. 8. És necessari aplicar algunes aproximacions a (1)1ª aproximació: BW constant durant el temps d’exposició (2) ADEk = (1/AT* BWk ) Σd Σf qf,d,k * cf,d,k * bdf,k2ª aproximació: no es disposa de dades d’ingesta de cada dia; és per tantnecessari definir un “dia mitjà”, una ingesta mitjana diària (qf,k ) i una concentraciómitjana per cada aliment (cf,k ). (3) ADEk = (1/BWk ) Σf qf,k * cf,k * bdf,k3ª aproximació: no es disposa de dades de consum de tots i cadascun delsaliments; per exemple, al nostre estudi, no va ser possible obtenir dades fiables dela ingesta diària de cada tipus de peix; el qüestionari de freqüències distingeixvaries categories de peix: peix blanc, peix blau, crustacis, etc. Per tant, ésnecessari considerar grups d’aliments (fg), amb una ingesta mitjana diària (Qfg),una concentració mitjana de contaminant (C fg) i una biodisponibilitat mitjana (Bd fg). (4) Σf є fg qf,k * cf,k * bdf,k = Qfg,k * C fg,k * Bdfg,kI, per tant: (5) ADEk = (1/BWk ) Σfg Qfg,k * C fg,k * Bdfg,kEl qüestionari de freqüències pregunta per 80 categories d’aliments; nosaltres, perfer l’avaluació probabilística mitjançant múlt iples simulacions (MonteCarlo), hemagrupat encara més, en categories més amples. Finalment hem considerat lessegüents 16 categories: carns, peix blanc, peix blau, cefalòpodes, bivalves,crustacis, verdures, fruites, patates, ous, llet, derivats lact is, pa i cereals, llegums,greixos i brioxeria (taula 2).4ª aproximació: no disposem de dades de la concentració de contaminant en elsaliments consumits per cadascun dels individus; per tant, es considera que laconcentració no depèn de l’individu (no està afectada per la variabilitatpoblacional). Això és una aproximació força acceptable però pot excloure de l’anàlis ia poblacions específiques que consumeixin aliments de fonts molt concretes i queper alguna raó presentin nivells especialment elevats o baixos del contaminant. (6) ADEk = (1/BWk ) Σfg Qfg,k * C fg * Bdfg,kPer aplicar aquesta fòrmula necessitem definir com es calcula C fg. Considerant quela biodisponibilitat és similar per a tots els aliments d’un mateix grup, i reordenantl’expressió (4): (7) C fg = Σf є fg qf,k * cf / Qfg,k = Σf є fg (qf,k / Qfg,k ) * cf5ª aproximació: els quocients qf,k /Qfg,k representen l’aportació relativa de cadaaliment a la ingesta diària del grup d’aliments. Aquesta dada no la coneixem apartir de l’enquesta de freqüències, però si que podem fer una estimació a partir deles dades de l’enquesta de recordatori de 24 hores. (8) Valor mitjà de (qf,k /Qfg,k ) = (qf /Qfg)2 4 h 8
  9. 9. Això ens permet fer una estimació del seu valor mitjà, però no de la sevavariabilitat poblacional (per tant desapareix el subíndex k referit als individus).Aquests valors apareixen a la taula 3.Per altra part, coneixem les concentracions mitjanes del contaminant cf només peruna part dels aliments que constitueixen un grup d’aliments: per exemple, en lacategoria “carns” hi entrarien molts tipus de carns i derivats (en general, deconsum minoritari) dels que no tenim dades de concentració de contaminants. (9) C fg = Σf є fg analitzat (qf /Qfg)24h * cf + Σf є fg no analitzat (qf/Qfg )24 h * cfConsiderarem que la llista parcial d’aliments analitzats en cada grup ésrepresentativa del conjunt del grup: (10) C fg = Σf є fg analitzat (qf /Qfg)24h * cf / Σf є fg analitzat (qf /Qfg)24hLa substitució de l’expressió (10) en l’equació (6) dóna la fórmula final emprada pelcàlcul de l’exposició diària mitjana.Estimació de la VariabilitatConsiderarem en primer lloc la variabilitat de BWk i Qfg,k . Les distribucionsd’aquestes variables es van obtenir a partir de les enquestes de freqüència del’estudi ENCAT; alguns dels seus paràmetres es resumeixen a la taula 2. La matriude correlacions d’aquestes variables mostra que hi ha una certa correlació entrealgunes d’elles, especialment entre el pes corporal i el consum d’alguns grupsd’aliments, però en conjunt són correlacions poc significatives. Per alguns delscontaminants s’han fet simulacions MonteCarlo en que, alternativament, s’hanconsiderat o no aquestes correlacions, sense que s’observi un efecte significatiu enels resultats; per això, finalment s’ha optat per fer l’anàlisi sense tenir en compteles correlacions. S’han fet simulacions considerant les distribucions d’aquests valorsen tota la població o en subgrups estratificats per l’edat o pel gènere.No es disposa de dades sobre la variabilitat individual o entre els diferents tipusd’aliments de la biodisponibilitat de cap dels contaminants considerats en aquestestudi; per tant hem ignorat la variabilitat de Bdfg,k . De fet, hem realitzat tots elscàlculs suposant una biodisponibilitat del 100%.La variabilitat de C fg no ha estat considerada degut a la manca de dades fiables. Simirem l’expressió (10), la variabilitat de C fg pot originar-se per la variabilitat delsseus dos components, cf i (qf /Qfg)2 4h:cf és la concentració promitjada en el temps del contaminant en cada alimentindividual. Per tant, la var iabilitat que té que ser considerada no és la variabilitatentre mostres, perquè aquesta es pot assumir que quedarà promitjada al llarg delstemps d’exposició. La variabilitat que s’hauria d’avaluar en aquesta expressió és lavariabilitat poblacional, però, com ja s’ha indicat prèviament a la 4ª aproximació,no en tenim informació.(qf /Qfg)24 h és una aproximació a (qf,k /Qfg,k ): no disposem de dades fiables de laseva variabilitat poblacional perquè es va obtenir a partir del qüestionari derecordatori de 24 hores.Per tant, finalment només considerarem la variabilitat del pes corporal i del consumde grups d’aliments. La introducció de les corresponents distribucions deprobabilitat en el model MonteCarlo permet obtenir la distribució de la ingesta 9
  10. 10. diària mitjana del contaminant. Els resultats es mostraran en la forma de: mitjana,percentil 50 (mediana), percentil 75, percentil 90 i percentil 95.Taula 2.- Distribucions del pes corporal (BW, kg) i de la ingesta diària de grupsd’aliments (Qfg ; g/dia) obtingudes a partir del qüestionari de freqüències del’estudi ENCAT. Es mostra la mitjana, la desviació estàndard i els percentils 50, 75,90 i 95. A més, a la segona columna es mostra la ingesta diària estimada a partirdel qüestionari del recordatori de 24 hores. Aquests valors corresponen a lapoblació total mitjana SD 50% 75% 90% 95%BW (kg) 69,4 14,3 69,0 78,0 88,0 94,0 Qfg24h QfgAliment mitjana SD 50% 75% 90% 95%carn 144,3 142,8 69,0 132,9 178,8 233,6 270,0peix blanc 30,4 31,9 24,8 25,0 42,9 64,3 75,0peix blau 16,7 19,2 17,9 17,1 25,7 42,9 53,6cefalòpodes 5,6 7,6 10,1 5,0 10,0 18,7 21,4bivalves 2,3 3,7 5,5 2,0 5,0 10,0 14,3crustacis 4,5 5,3 8,2 3,3 7,1 11,4 17,1verdures 174,1 228,6 142,6 199,7 297,2 414,3 507,2tubercles 61,7 59,2 40,8 51,4 77,1 107,9 134,3fruita 224,0 331,5 209,5 295,4 445,3 599,1 702,1ous 25,8 22,7 15,0 18,6 28,6 40,0 51,4llet 192,9 229,0 164,0 200,0 300,0 400,0 500,0lactis 99,9 132,2 99,5 112,1 170,1 266,9 314,4pa cereals 185,6 147,1 81,7 130,2 185,7 250,0 297,1llegums 23,7 14,9 10,8 11,4 22,9 28,6 34,3olis i greixos 25,3 36,0 23,1 30,0 42,9 60,0 80,0brioxeria 39,6 33,7 40,5 21,1 48,7 82,7 106,7En g/diaTaula 3.- Grups d’aliments considerats a les simulacions MonteCarlo .Es mostra lafracció amb que contribueix cadascun dels aliments al corresponent grup estimadaa partir de les dades del qüestionari del recordatori de 24 hores de l’estudi ENCAT.Aquests valors corresponen a la població total (qf /Qfg)24h (qf /Qfg)24hcarn bistec vedella 0,064 tubercles patata 1,000 hamburguesa v. 0,032 fruita poma 0,200 salsitxa fresca 0,044 taronja 0,306 llom porc 0,096 plàtan 0,104 pit pollastre 0,230 pera 0,070 xai costella/cuixa 0,054 ous ous 1,000 pernil dolç 0,054 llet llet sencera 0,460 salsitxa Frank. 0,013 llet semidesnat 0,259 xoriço 0,113 lactis iogurt 0,482peix blanc moll 0,010 formatge 0,206 llenguado 0,170 pa i pasta pa blanc 0,425 lluç 0,477 pa de motlle 0,029peix blau emperador 0,003 arròs 0,181 salmó 0,132 pasta 0,312 sardina 0,187 llegums llentia 0,434 seitó 0,112 mongeta 0,208 tonyina 0,480 oli i greixos oli oliva 0,882 verat 0,067 oli gira-sol 0,054cefalòpodes calamar 0,440 margarina 0,027 sípia 0,487 mantega 0,035bivalves cloïssa 0,139 brioxeria croissant 0,199 musclo 0,471 magdalena 0,129crustacis gamba 0,758 galeta 0,191 10
  11. 11. verdures enciam 0,127 tomàquet 0,266 coliflor 0,016 mongeta tendra 0,119Estimació de la IncertesaQualsevol avaluació de l’exposició alimentària presenta múlt iples fonts i tipusd’incerteses. L’EFSA recomana fer una estimació gradual (“tiered”) de les incerteses(EFSA 2006). En primer lloc seria adient identificar els principals dèficits deconeixement que poden ser causa d’incertesa i fer una estimació qualitat iva de compoden afectar als resultats (magnitud i direcció) de l’estimació de l’exposició (“tier”1). Posteriorment es faria una avaluació determinística de l’impacte individual deles principals fonts/tipus d’incertesa en l’avaluació de exposició (anàlisi desensitivitat; “tier” 2). Finalment es pot fer una avaluació probabilística de laincertesa global considerant tots els factors per els que s’hagi demostrat una majorsensitivitat (“tier” 3). En aquest estudi arribarem fins al “tier” 2.A la taula 4 es presenta un quadre resum de les principals incerteses al nivell de“tier” 1. Algunes no seran considerades en aquesta anàlis i: ambigüitats oimprecisions en la definició d’objectius, escenaris i models o els múltiples errorspossibles durant la realització de l’estudi.Farem una aproximació quantitativa a les incerteses introduïdes per la imprecisióde les dades de consum, de les concentracions de contaminant i de la composiciódel grups d’aliments.Taula 4.- Fonts i tipus d’incertesa. Es mostra l’efecte esperat sobre l’estimació de lamitjana i de la variabilitat poblacionalFont d’incertesa Tipus d’incertesa Comentaris Efecte Efecte sobre sobre la l’exposició variabilitat mitjanaObjectius de Ambigüitat, imprecisió NCl’avaluació ded’exposicióEscenari Ambigüitat, imprecisió NCd’exposició Extrapolació Canvis d’hàbits alimentaris +/- -- Factors exclosos Aliments no considerats +/- +/- Efectes del cuinat ++/-- - Variabilitat geogràfica +/- --Model Ambigüitat, imprecisió NCd’exposició Estructura del model Aproximacions 1 a 5 +/- +/- Extrapolació NC Factors exclosos Biodisponibilitat ++ -Inputs del model Pes corporal Veure text +/- - Consum Precisió, errors enquestes Veure text +++/--- ++/-- d’aliments Concentracions Precisió, límits de Veure text ++/-- detecció, mostreig ... Composició Precisió, errors enquestes, Veure text +++/--- --- grups aliments extrapolació“Performance” Errors diversos NCde l’aval. d’exp.NC: no consideratHi han característiques de l’escenari d’exposició que no s’ajusten perfectament a larealitat. Hem considerat que els hàbits alimentaris de la població catalana actual 11
  12. 12. coincideixen amb els recollits a l’estudi ENCAT 2003, però hi ha diversos factors,sobre tot la important immigració dels darrers anys, que probablement hanmodificat de forma significat iva aquests hàbits. Hi ha alguns aliments i grupsd’aliments que no han estan inclosos, no s’ha considerat l’efecte del processat del’aliment (cuinat, assecat, fumat, etc.) sobre les concentracions del diferentscontaminants, ni la variabilitat de les concentracions de contaminants en funció del’origen dels aliments i com tot això es podria traduir en exposicions diferenciadesassociades a diferents grups poblacionals.Totes aquestes limitacions introdueixen incerteses que molt probablement afect inmolt poc a l’exposició mitjana de la població però que poden fer que la nostraavaluació infravalori la variabilitat poblacional.En quan al model d’exposició, ja han estat explicades les diferents aproximacionsque han estat aplicades. Totes són raonables i en si mateixes no haurien d’introduirgrans incerteses en l’avaluació de l’exposició mitjana, ni de la variabilitatpoblacional. Probablement el punt més crític es el que es refereix a larepresentativitat dels aliments analitzats respecte al conjunt d’aliments de cadagrup, però aquest factor el considerarem com una incertesa associada als inputs delmodel. Un altra factor que pot produir una sobrevaloració important en el valormitjà de l’exposició es la consideració de que la biodisponibilitat de tots elscontaminants en tots els aliments és del 100%. De tota manera, això és unapràctica habitual a les avaluacions de risc; recordem que, finalment, aquestesexposicions han de ser comparades amb valors de referència estimats a partir dedades experimentals o epidemiològiques que tampoc han tingut en compte labiodisponibilitat.En quan als inputs del model, considerarem les següents fonts d’incertesa: a) Pes corporal. Les dades que disposem corresponen als pesos recollits a l’estudi ENCAT; la mostra és prou amplia com per a suposar que les incerteses respecte al valor mitjà són negligibles. En quan als valors dels percentils extrems, és probable que estiguin una mica infravalorats per una certa reticència per part dels individus de major i menor pes a declarar el seu pes real. b) Quantitat diàriament consumida de cada grup d’aliments Qfg,k . Les dades de ENCAT permeten obtenir una distribució d’aquest valor que ha pogut ser ajustat acceptablement amb una funció de distribució de tipus gamma. En els grups d’aliments en que hi ha una part de la població que no els consumeix, s’ha modelitzat amb un producte d’una funció gamma per una binomial. Les incerteses de la mitjana i de la desviació estàndard d’aquestes distribucions són difícils d’estimar. Depenen de l’exactitud dels instruments (qüestionaris) utilitzats a l’enquesta d’hàbits alimentaris i de lo representativa de la població general que sigui la mostra enquestada. En general es considera que els qüestionaris de freqüència i quantitat tenen una inexactitud elevada i especialment esbiaixada per alguns tipus d’aliments. Les enquestes de recordatori de 24 hores, utilitzades a l’estimació determinista de l’exposició, són més fiables; per això, per alguns contaminants farem un estudi de sensitivitat considerant l’efecte que té sobre l’avaluació de l’exposició la utilització de Qf g24 en lloc de Qfg,k , simplement comparant amb els resultats de l’estimació determinista. c) Si observem l’equació (10), la incertesa de C fg es pot originar a les incerteses de cf i (qf /Qfg)24 h. Com s’ha discutit prèviament, cf és la mitjana de la concentració del contaminant en l’aliment. Depenent de l’aliment, es disposa de 2 a 4 “composites”, cadascun d’ells constituït per 24 mostres 12
  13. 13. individuals de l’aliment. Això vol dir que aquests valors ja són estimacions de la mitjana de la concentració. Però només amb 2 - 4 valors no tindrem gaire idea de la incertesa associada a aquesta estimació de la mitjana. La incertesa encara pot ser major en el cas de contaminants / aliments en que la majoria de mostres donin resultats per sota del límit de quantificació. Tampoc no tenim cap mena de dada per estimar la incertesa associada als valors de (qf /Qfg)24 h i lo be que s’ajusten a (qf,k /Qfg,k ). No obstant això, és probable que siguin aquests factors que afecten a C fg els que més puguin contribuir a la incertesa de l’exposició mitjana i per això hem fet una aproximació quantitativa a la seva estimació.Hem considerat que la concentració mitjana real de contaminant en cada aliment pot variar seguint una distribució lognormal amb la mitjana igual a la mitjana determinada i una desviació estàndard que ve donada per la dispersió dels valors experimentals i també és funció del nombre de mostres que donin per sota del límit de quantificació. Hem considerat que els valors reals de (qf,k /Qfg,k ) poden variar al voltant del valor de (qf/Qfg )2 4h segons una distribució beta amb una desviació estàndard igual a la meitat de la mitjana. Amb aquestes suposicions calcularem els percentils 75 de les corresponents distribucions de C fg i les introduirem conjuntament en el model. A l considerar simultàniament els valors corresponents a un percentil elevat per a tots els valors de C fg dels diferents grups d’aliments, farem una sobreestimació de la incertesa global ja que introduirem al càlcul simultàniament els pitjors dels casos de tots ells. Per tant es pot considerar que els valors d’exposició obtinguts amb aquesta aproximació donen una estimació raonable de la cota superior associada a aquestes incerteses.La taula 5 resumeix el tractament de la variabilitat i la incertesa dels inputs delmodel. Les simulacions MonteCarlo han estat realitzades amb Microsoft Excel,complementat amb el “add-ins” SIMTOOLS (descarregat de http://home.uchicago.edu/~rmyerson /addins.htm.). En general s’han fet 10.000 passos comprovant ques’estabilitza el valor del percentil 99.Per facilitar la comprensió dels resultats exposem a continuació un cas hipotètic.Suposem que per a un contaminant XX amb una RfD de 2,0 µg/kg/dia hemobtingut els següents resultats:Estimació determinista per a un individu estàndard: 1,10 µg/kg/dia.Estimació probabilística:Ingesta diària relativa XX µg/kg/dia Variabilitat Incertesa c*QGrup població mitjana SD P50 P75 P90 P95 mitjana SD P50 P75 P90 P95TOTAL 1,34 0,25 1,22 1,52 1,95 2,02 1,50 0,35 1,45 2,01 2,22 2,56L’estimació determinista indica que l’individu mitjà està exposat a una dosi diària de1,10 µg/kg/dia, inferior a la RfD i, per tant, es pot garantir que no patirà efectestòxics. L’estimació probabilística ens indica (primera columna) que la major part dela població es troba exposada per sota de la RfD, però que més del 5% (i menys del10%) es troba per sobre, ja que el percentil 95 (2,02) és superior a la RfD i pertant no es pot garantir l’absència de risc tòxic per aquest sector de població. 13
  14. 14. Per altra banda, la mitjana determinista (1,10 µg/kg/dia) no coincideix exactamentamb la mitjana probabilística (1,34 µg/kg/dia). Aquesta discrepància es potinterpretar com una mesura de la incertesa associada a les dades de consum, jaque reflecteix fonamentalment les diferències entre les dades de l’enquesta de 24hores i l’enquesta de freqüències, utilitzades respectivament a les duesaproximacions.Les columnes sota la capçalera “incertesa c*Q” indiquen els valors que s’obtenenquan es consideren les incerteses associades al càlcul de la concentració decontaminant en cada grup d’aliments i que depenen tant de les incerteses de laconcentració de XX en cada aliment analitzat, com de les incerteses de lacomposició d’aliments individuals de cada grup. Aquests valors es poden consider arcom a cotes superiors raonables per la mitjana, SD, mediana, etc.Per tant, en aquest cas podríem interpretar els resultats de la següent forma:La mitjana de la població no supera la RfD; només entre un 5 i un 10% de lapoblació la supera; però tenint en compte les incerteses associades a les dades deconsum i de concentració, aquest percentatge podria arribar a un màxim raonabledel 25% (percentil 75).Taula 5 Resum de les aproximacions aplicades en l’avaluació de la variabilitat i laincertesa de l’exposició. L’exposició diària es calcula mitjançant les equacions (6) i(10) (veure text)Variable Variabilitat Comentaris IncertesaBW Distribució Gamma Mitjana ENCAT No SD ENCAT NoQfg Distribució Gamma*binomial Mitjana ENCAT qüestionaris de freqüència ENCAT 24 h- recordatori SD ENCAT qüestionaris de freqüència NoBd No 100% Nocf No Mitjana de 2-4 determinacions en Lognormal mostres compostes SD = SEM(qf /Qfg )24h No ENCAT 24 h-recordatori Beta SD = mitjana/2 14
  15. 15. III- RESULTATS DETALLATS DE LES ANÀLISID’ALIMENTS I DE LA CONTRIBUCIÓ DELS ALIMENTSA LA INGESTAARSÈNIC (As)RESULTATS DE LES ANÀLISI D’ALIMENTSTaula 6 Concentració d’arsènic total i inorgànic en els aliments. Valors mitjana As As As As inog inorgBistec vedella 0,004 0,003 Poma 0,007 0,005Hamburguesa ved. 0,003 0,002 Taronja 0,009 0,006Llom porc 0,006 0,005 Pera 0,006 0,005Salsitxa fresca 0,003 0,002 Plàtan 0,012 0,008Pit pollastre 0,007 0,005 Fruites 0,009 0,006Xai cuixa/costella 0,008 0,006 Ous de gallina 0,012 0,008Pernil dolç 0,003 0,002 Ous 0,012 0,008Salsitxa Frankfurt 0,005 0,004 Llet sencera 0,003 0,002Xoriço 0,003 0,002 Llet semidesn. 0,005 0,004Carn i derivats 0,005 0,003 Llet 0,004 0,003Sardina 3,67 0,073 Iogurt 0,003 0,002Tonyina 1,13 0,023 Formatge 0,003 0,002Seitó 4,63 0,093 Derivats lactis 0,003 0,002Verat 4,19 0,084 Pa blanc 0,004 0,003Emperador 2,10 0,042 Pa motlle 0,014 0,010Salmó 1,90 0,038 Arròs 0,182 0,127Lluç 4,10 0,082 Pasta aliment. 0,025 0,018Moll 16,58 0,332 Pa i cereals 0,056 0,039Llenguado 6,09 0,122 Llentia 0,003 0,002Sípia 2,10 0,074 Mongeta 0,003 0,002Calamar 4,26 0,051 Llegums 0,003 0,002Cloïssa 2,23 0,027 Oli doliva 0,011 0,008Musclo 2,23 0,027 Oli de gira-sol 0,007 0,005Gamba 6,31 0,076 Margarina 0,003 0,002Peix i marisc 4,39 0,082 Mantega 0,003 0,002Enciam 0,008 0,005 Olis i greixos 0,006 0,004Tomàquet 0,006 0,004 Croissant 0,003 0,002Coliflor 0,006 0,004 Galeta 0,005 0,003Mongeta tendra 0,003 0,002 Magdalena 0,006 0,004Verdures i hort. 0,006 0,004 Brioxeria 0,004 0,003Patata 0,008 0,006Tubercles 0,008 0,006En µg/g pes fresc 15
  16. 16. CONTRIBUCIÓ DELS ALIMENTS A LA INGESTATaula 7 Ingesta diària estimada d’arsènic total i arsènic inorgànic. Home adult Ingesta Consum IngestaAliments dAs daliment dAs total inorgànic g/dia μg/dia μg/diaBistec vedella 33,74 0,15 0,10Hamburguesa vedella 3,84 0,01 0,01Llom porc 18,13 0,12 0,08Salsitxa fresca 14,27 0,04 0,03Pit pollastre 39,66 0,26 0,18Xai, cuixa/costella 8,42 0,07 0,05Pernil dolç 8,05 0,02 0,01Salsitxa Frankfurt 3,03 0,02 0,01Xoriço 10,77 0,03 0,02Total carn i derivats estudi 139,9 0,70 0,49Total carns i der. considerat 171,9 0,86 0,60Sardina 3,78 13,89 0,28Tonyina 10,13 11,47 0,23Seitó 2,05 9,49 0,19Verat 1,13 4,73 0,09Emperador 0,06 0,12 0,00Salmó 1,80 3,41 0,07Lluç 15,78 64,61 1,29Moll 0,33 5,48 0,11Llenguado 5,48 33,38 0,67Sípia 4,46 9,37 0,33Calamar 3,17 13,49 0,47Cloïssa 0,27 0,60 0,02Musclo 0,97 2,16 0,08Gamba 3,53 22,27 0,78Total peix i marisc estudi 52,94 194,5 4,61Total peix i marisc considerat 67,53 248,1 5,88Enciam 22,92 0,17 0,12Tomàquet 48,56 0,30 0,21Coliflor 5,40 0,03 0,02Mongeta tendra 16,82 0,04 0,03Total verdures i hort. estudi 93,69 0,54 0,38Total verdures i hor consid. 159,7 0,93 0,65Patata 73,06 0,58 0,41Total tubercles estudi 73,06 0,58 0,41Total tubercles considerat 73,06 0,58 0,41Poma 46,51 0,33 0,23Taronja 45,56 0,40 0,28Pera 13,89 0,09 0,06Plàtan 29,23 0,34 0,24Total fruites estudi 135,2 1,16 0,81Total fruites considerat 193,6 1,67 1,17Ous de gallina 31,07 0,37 0,26Total ous estudi 31,07 0,37 0,26Total ous considerat 31,29 0,38 0,26Llet sencera 86,93 0,26 0,18Llet semidesnatada 40,18 0,20 0,14Total llet estudi 127,1 0,46 0,32Total llet considerat 128,4 0,47 0,33Iogurt 46,47 0,14 0,10Formatge 9,70 0,03 0,02Total derivats lactis estudi 56,17 0,17 0,12Total der. lactis considerat 75,62 0,23 0,16Pa blanc 107,5 0,44 0,31Pa motlle 5,23 0,07 0,05Arròs 42,23 7,67 5,37Pasta alimentària 62,20 1,58 1,11Total pa i cereals estudi 217,2 9,76 6,83Total pa i cereals considerat 224,3 10,08 7,05 16
  17. 17. Taula 7 Ingesta diària estimada d’arsènic total i arsènic inorgànic. Home adult(continuació) Ingesta Consum IngestaAliments dAs daliment dAs total inorgànic g/dia μg/dia μg/diaLlentia 8,93 0,03 0,02Mongeta 6,51 0,02 0,01Total llegums estudi 15,45 0,05 0,03Total llegums considerat 30,36 0,09 0,06Oli doliva 24,08 0,27 0,19Oli de gira-sol 1,85 0,01 0,01Margarina 0,36 0,001 0,001Mantega 0,81 0,002 0,001Total olis i greixos estudi 27,09 0,28 0,20Total olis i greixos considerat 27,16 0,28 0,20Croissant 8,43 0,02 0,02Galetes 4,27 0,02 0,01Magdalena 6,34 0,04 0,02Total brioxeria estudi 19,04 0,08 0,05Total brioxeria considerat 45,45 0,18 0,13TOTAL aliments estudi 987,9 208,6 14,14TOTAL aliments considerat 1228 263,8 16,25CADMI (Cd)RESULTATS DE LES ANÀLISI D’ALIMENTSTaula 8 Concentració de Cadmi en els aliments. Valors mitjanaAliments Cd CdBistec vedella 0,005 Poma 0,005Hamburguesa ved. 0,005 Taronja 0,005Llom porc 0,011 Pera 0,005Salsitxa fresca 0,046 Plàtan 0,005Pit pollastre 0,005 Fruites 0,005Xai cuixa/costella 0,123 Ous de gallina 0,005Pernil dolç 0,005 Ous 0,005Salsitxa Frankfurt 0,005 Llet sencera 0,005Xoriço 0,005 Llet semidesnatada 0,005Carn i derivats 0,023 Llet 0,005Sardina 0,007 Iogurt 0,005Tonyina 0,010 Formatge 0,005Seitó 0,010 Derivats lactis 0,005Verat 0,007 Pa blanc 0,016Emperador* 0,051 Pa motlle 0,011Salmó 0,012 Arròs 0,005Lluç 0,010 Pasta alimentària 0,034Moll 0,009 Pa i cereals 0,016Llenguado 0,009 Llentia 0,005Sípia 0,070 Mongeta 0,234Calamar 0,055 Llegums 0,120Cloïssa 0,143 Oli doliva 0,005Musclo 0,132 Oli de gira-sol 0,167Gamba 0,021 Margarina 0,005Peix i marisc 0,039 Mantega 0,005Enciam 0,009 Olis i greixos 0,045Tomàquet 0,005 Croissant 0,005Coliflor 0,008 Galeta 0,005Mongeta tendra 0,005 Magdalena 0,005Verdures i hort. 0,007 Brioxeria 0,005Patata 0,025Tubercles 0,025En µg/g pes fresc 17
  18. 18. CONTRIBUCIÓ DELS ALIMENTS A LA INGESTATaula 9 Ingesta diària estimada de cadmi. Home adult ConsumAliments Ingesta de Cd daliment g/dia μg/diaBistec vedella 33,74 0,16Hamburguesa vedella 3,84 0,02Llom porc 18,13 0,20Salsitxa fresca 14,27 0,66Pit pollastre 39,66 0,19Xai, cuixa/costella 8,42 1,04Pernil dolç 8,05 0,04Salsitxa Frankfurt 3,03 0,01Xoriço 10,77 0,05Total carn i derivats estudi 139,9 2,38Total carn i derivats considerat 171,9 2,92Sardina 3,78 0,03Tonyina 10,13 0,10Seitó 2,05 0,02Verat 1,13 0,01Emperador 0,06 0,003Salmó 1,80 0,02Lluç 15,78 0,16Moll 0,33 0,003Llenguado 5,48 0,05Sípia 4,46 0,31Calamar 3,17 0,17Cloïssa 0,27 0,04Musclo 0,97 0,13Gamba 3,53 0,07Total peix i marisc estudi 52,94 1,12Total peix i marisc considerat 67,53 1,43Enciam 22,92 0,22Tomàquet 48,56 0,24Coliflor 5,40 0,04Mongeta tendra 16,82 0,08Total verdures i hortalisses estudi 93,69 0,58Total verdures i hortalisses considerat 159,7 0,98Patata 73,06 1,80Total tubercles estudi 73,06 1,80Total tubercles considerat 73,06 1,80Poma 46,51 0,23Taronja 45,56 0,22Pera 13,89 0,07Plàtan 29,23 0,14Total fruites estudi 135,2 0,65Total fruites con siderat 193,6 0,94Ous de gallina 31,07 0,15Total ous estudi 31,07 0,15Total ous considerat 31,29 0,15Llet sencera 86,93 0,43Llet semidesnatada 40,18 0,20Total llet estudi 127,1 0,64Total llet considerat 128,4 0,64Iogurt 46,47 0,23Formatge 9,70 0,05Total derivats lactis estudi 56,17 0,28Total derivats lactis considerat 75,62 0,38Pa blanc 107,5 1,68Pa motlle 5,23 0,06Arròs 42,23 0,20Pasta alimentària 62,20 2,14Total pa i cereals estudi 217,2 4,08Total pa i cereals considerat 224,3 4,21 18
  19. 19. Taula 9 Ingesta diària estimada de cadmi. Home adult (continuació) ConsumAliments Ingesta de Cd daliment g/dia μg/diaLlentia 8,93 0,04Mongeta 6,51 1,53Total llegums estudi 15,45 1,57Total llegums con siderat 30,36 3,09Oli d’oliva 24,08 0,12Oli de gira-sol 1,85 0,31Margarina 0,36 0,002Mantega 0,81 0,004Total olis i greixo s estudi 27,09 0,43Total olis i greixo s con siderat 27,16 0,43Croissant 8,43 0,04Galeta 4,27 0,02Magdalena 6,34 0,03Total brioxeria estudi 19,04 0,09Total brioxeria considerat 45,45 0,22Total aliments estudi 987,9 13,76Total aliments considerat 1228 17,19MERCURI (Hg)RESULTATS DE LES ANÀLISI D’ALIMENTSTaula 10 Concentració de mercuri total en els aliments. Valors mitjanaAliments Hg total Hg totalBistec vedella 0,007 Poma 0,004Hamburguesa ved. 0,007 Taronja 0,004Llom porc 0,006 Pera 0,014Salsitxa fresca 0,005 Plàtan 0,011Pit pollastre 0,005 Fruites 0,008Xai cuixa/costella 0,004 Ous de gallina 0,009Pernil dolç 0,004 Ous 0,009Salsitxa Frankfurt 0,004 Llet sencera 0,004Xoriço 0,004 Llet semidesn. 0,004Carn i derivats 0,005 Llet 0,004Sardina 0,082 Iogurt 0,004Tonyina 0,485 Formatge 0,004Seitó 0,082 Derivats lactis 0,004Verat 0,094 Pa blanc 0,004Emperador 1,928 Pa motlle 0,004Salmó 0,046 Arròs 0,004Lluç 0,187 Pasta alimentària 0,004Moll 0,233 Pa i cereals 0,004Llenguado 0,082 Llentia 0,004Sípia 0,024 Mongeta 0,040Calamar 0,056 Llegums 0,022Cloïssa 0,018 Oli doliva 0,004Musclo 0,020 Oli de gira-sol 0,004Gamba 0,118 Margarina 0,004Peix i marisc 0,247 Mantega 0,004Enciam 0,004 Olis i greixos 0,004Tomàquet 0,004 Croissant 0,004Coliflor 0,004 Galeta 0,004Mongeta tendra 0,004 Magdalena 0,004Verdures i hort. 0,004 Brioxeria 0,004Patata 0,004Tubercles 0,004En µg/g pes fresc 19
  20. 20. CONTRIBUCIÓ DELS ALIMENTS A LA INGESTATaula 11 Ingesta diària estimada de mercuri total i metilmercuri. Home adult ConsumAliments Ingesta de Hg total Ingesta de M eHg daliment g/dia μg/dia μg/diaBistec vedella 33,74 0,25Hamburguesa vedella 3,84 0,03Llom porc 18,13 0,12Salsitxa fresca 14,27 0,07Pit pollastre 39,66 0,20Xai, cuixa/costella 8,42 0,03Pernil dolç 8,05 0,03Salsitxa Frankfurt 3,03 0,01Xoriço 10,77 0,04Total carn i derivats estudi 139,9 0,77Total carns i derivats considerat 171,9 0,95Sardina 3,78 0,31 0,28Tonyina 10,13 4,91 4,42Seitó 2,05 0,17 0,15Verat 1,13 0,11 0,10Emperador 0,06 0,11 0,10Salmó 1,80 0,08 0,07Lluç 15,78 2,94 2,65Moll 0,33 0,08 0,07Llenguado 5,48 0,45 0,40Sípia 4,46 0,11 0,10Calamar 3,17 0,18 0,16Cloïssa 0,27 0,005 0,00Musclo 0,97 0,02 0,02Gamba 3,53 0,42 0,37Total peix i marisc estudi 52,94 9,89 8,90Total peix i marisc considerat 67,53 12,61 11,35Enciam 22,92 0,09Tomàquet 48,56 0,18Coliflor 5,40 0,02Mongeta tendra 16,82 0,06Total verdures i hortalisses estudi 93,69 0,36Total verdures i hortalisses considerat 159,7 0,61Patata 73,06 0,29Total tubercles estudi 73,06 0,29Total tubercles considerat 73,06 0,29Poma 46,51 0,18Taronja 45,56 0,17Pera 13,89 0,20Plàtan 29,23 0,32Total fruites estudi 135,2 0,87Total fruites con siderat 193,6 1,25Ous de gallina 31,07 0,28Total ous estudi 31,07 0,28Total ous considerat 31,29 0,28Llet sencera 86,93 0,35Llet semidesnatada 40,18 0,16Total llet estudi 127,1 0,51Total llet considerat 128,4 0,51Iogurt 46,47 0,19Formatge 9,70 0,04Total derivats lactis estudi 56,17 0,22Total derivats lactis considerat 75,62 0,30Pa blanc 107,5 0,43Pa motlle 5,23 0,02Arròs 42,23 0,17Pasta alimentària 62,20 0,25Total pa i cereals estudi 217,2 0,87Total pa i cereals considerat 224,3 0,90 20
  21. 21. Taula 11 Ingesta diària estimada de mercuri total i metilmercuri. Home adult(continuació) ConsumAliments Ingesta de Hg total Ingesta de M eHg daliment g/dia μg/dia μg/diaLlentia 8,93 0,04Mongeta 6,51 0,26Total llegums estudi 15,45 0,30Total llegums con siderat 30,36 0,58Oli doliva 24,08 0,10Oli de gira-sol 1,85 0,01Margarina 0,36 0,001Mantega 0,81 0,003Total olis i greixo s estudi 27,09 0,11Total olis i greixo s con siderat 27,16 0,11Croissant 8,43 0,03Galetes 4,27 0,02Magdalena 6,34 0,03Total brioxeria estudi 19,04 0,08Total brioxeria considerat 45,45 0,18TOTAL aliments estudi 987,9 14,54 8,90TOTAL aliments considerat 1228 18,58 11,35PLOM (Pb)RESULTATS DE LES ANÀLISI D’ALIMENTSTaula 12 Concentració de Pb als aliments. Valors mitjanaAliments Pb PbBistec vedella 0,013 Poma 0,013Hamburguesa vedella 0,013 Taronja 0,013Llom porc 0,013 Pera 0,013Salsitxa fresca 0,035 Plàtan 0,013Pit pollastre 0,013 Fruites 0,013Xai cuixa/costella 0,091 Ous de gallina 0,013Pernil dolç 0,013 Ous 0,013Salsitxa Frankfurt 0,013 Llet sencera 0,013Xoriço 0,013 Llet semidesn. 0,035Carn i derivats 0,024 Llet 0,024Sardina 0,035 Iogurt 0,013Tonyina 0,016 Formatge 0,013Seitó 0,014 Derivats lactis 0,013Verat 0,015 Pa blanc 0,013Emperador 0,017 Pa motlle 0,013Salmó 0,103 Arròs 0,013Lluç 0,054 Pasta alimentària 0,013Moll 0,027 Pa i cereals 0,013Llenguado 0,034 Llentia 0,013Sípia 0,012 Mongeta 0,043Calamar 0,050 Llegums 0,028Cloïssa 0,035 Oli doliva 0,013Musclo 0,160 Oli de gira-sol 0,292Gamba 0,014 Margarina 0,013Peix i marisc 0,042 Mantega 0,013Enciam 0,013 Olis i greixos 0,083Tomàquet 0,013 Croissant 0,013Coliflor 0,013 Galeta 0,013Mongeta tendra 0,013 Magdalena 0,013Verdures i hort. 0,013 Brioxeria 0,013Patata 0,013Tubercles 0,013En µg/g pes fresc 21
  22. 22. CONTRIBUCIÓ DELS ALIMENTS A LA INGESTATaula 13 Ingesta diària estimada de plom. Home adult ConsumAliments Ingesta de Pb d’aliment g/dia μg/diaBistec vedella 33,74 0,44Hamburguesa vedella 3,84 0,05Llom porc 18,13 0,24Salsitxa fresca 14,27 0,50Pit pollastre 39,66 0,52Xai, cuixa/costella 8,42 0,77Pernil dolç 8,05 0,10Salsitxa Frankfurt 3,03 0,04Xoriço 10,77 0,14Total carn i derivats estudi 139,9 2,79Total carn i derivats considerat 171,9 3,43Sardina 3,78 0,13Tonyina 10,13 0,16Seitó 2,05 0,03Verat 1,13 0,02Emperador 0,06 0,001Salmó 1,80 0,19Lluç 15,78 0,85Moll 0,33 0,01Llenguado 5,48 0,19Sípia 4,46 0,05Calamar 3,17 0,16Cloïssa 0,27 0,01Musclo 0,97 0,16Gamba 3,53 0,05Total peix i marisc estudi 52,94 2,00Total peix i marisc considerat 67,53 2,55Enciam 22,92 0,30Tomàquet 48,56 0,63Coliflor 5,40 0,07Mongeta tendra 16,82 0,22Total verdures i hortalisses estudi 93,69 1,22Total verdures i hort. considerat 159,7 2,08Patata 73,06 0,95Total tubercles estudi 73,06 0,95Total tubercles considerat 73,06 0,95Poma 46,51 0,60Taronja 45,56 0,59Pera 13,89 0,18Plàtan 29,23 0,38Total fruites estudi 135,2 1,76Total fruites considerat 193,6 2,52Ous de gallina 31,07 0,40Total ous estudi 31,07 0,40Total ous considerat 31,29 0,41Llet sencera 86,93 1,13Llet semidesnatada 40,18 1,41Total llet estudi 127,1 2,54Total llet considerat 128,4 2,56Iogurt 46,47 0,60Formatge 9,70 0,13Total derivats lactis estudi 56,17 0,73Total derivats lactis considerat 75,62 0,98Pa blanc 107,5 1,40Pa motlle 5,23 0,07Arròs 42,23 0,55Pasta alimentària 62,20 0,81Total pa i cereals estudi 217,2 2,82Total pa i cereals considerat 224,3 2,92 22
  23. 23. Taula 13 Ingesta diària estimada de plom. Home adult(continuació) ConsumAliments Ingesta de Pb d’aliment g/dia μg/diaLlentia 8,93 0,12Mongeta 6,51 0,28Total llegums estudi 15,45 0,40Total llegums considerat 30,36 0,78Oli d’oliva 24,08 0,31Oli de gira-sol 1,85 0,54Margarina 0,36 0,005Mantega 0,81 0,01Total olis i greixos estudi 27,09 0,87Total olis i greixos considerat 27,16 0,87Croissant 8,43 0,11Galeta 4,27 0,06Magdalena 6,34 0,08Total brioxeria estudi 19,04 0,25Total brioxeria considerat 45,45 0,59Total aliments estudi 987,9 16,72Total aliments considerat 1228 20,63DIOXINES I FURANS (PCDD/F)RESULTATS DE LES ANÀLISI D’ALIMENTSTaula 14 Concentració de PCDD/F en carn i derivats Salsitxa fresca cuixa/costella Hamburguesa Bistec vedella Pit pollastre Pernil dolç Llom porc Frankfurt Salsitxa vedella Xoriço Xai2378-TCDD 0,001 0,008 0,001 0,003 0,003 0,002 0,001 0,002 0,00312378-PeCDD 0,002 0,007 0,002 0,002 0,005 0,002 0,001 0,006 0,003123478-HxCDD 0,001 0,007 0,001 0,002 0,004 0,002 0,001 0,004 0,006123678-HxCDD 0,005 0,039 0,002 0,003 0,007 0,006 0,002 0,023 0,015123789-HxCDD 0,002 0,011 0,001 0,002 0,005 0,002 0,001 0,005 0,0061234678-HpCDD 0,028 0,305 0,009 0,049 0,055 0,030 0,010 0,170 0,062OCDD 0,074 0,578 0,050 0,253 0,232 0,084 0,067 0,595 0,2952378-TCDF 0,013 0,036 0,012 0,037 0,035 0,013 0,007 0,018 0,02012378-PeCDF 0,004 0,010 0,004 0,014 0,016 0,008 0,003 0,010 0,01023478-PeCDF 0,006 0,017 0,005 0,014 0,013 0,007 0,003 0,008 0,016123478-HxCDF 0,004 0,018 0,004 0,011 0,019 0,007 0,002 0,014 0,016123678-HxCDF 0,002 0,010 0,001 0,004 0,010 0,003 0,002 0,007 0,014123789-HxCDF 0,001 0,001 0,001 0,002 0,002 0,001 0,001 0,002 0,003234678-HxCDF 0,002 0,010 0,002 0,003 0,009 0,001 0,001 0,004 0,0141234678-HpCDF 0,010 0,054 0,013 0,026 0,082 0,012 0,006 0,071 0,0751234789-HpCDF 0,004 0,006 0,005 0,008 0,011 0,005 0,006 0,011 0,017OCDF 0,027 0,037 0,020 0,040 0,137 0,021 0,023 0,130 0,190Sum OMS-TEQ PCDD1 0,004 0,024 0,004 0,006 0,010 0,005 0,003 0,013 0,010Sum OMS-TEQ PCDF 1 0,004 0,013 0,004 0,011 0,013 0,005 0,002 0,008 0,013Sum OMS-TEQ PCDD/F 1 0,008 0,037 0,008 0,017 0,023 0,010 0,005 0,021 0,023En ng/kg pes fresc. 1 En ng OMS-TEQ/kg pes fresc 23
  24. 24. Taula 15 Concentració de PCDD/F en peix i marisc Emperador Tonyina Sardina Salmó Verat Seitó Lluç2378-TCDD 0,035 0,020 0,032 0,019 0,007 0,032 0,00512378-PeCDD 0,059 0,033 0,049 0,035 0,017 0,042 0,011123478-HxCDD 0,005 0,007 0,006 0,006 0,006 0,008 0,006123678-HxCDD 0,025 0,017 0,031 0,040 0,015 0,027 0,014123789-HxCDD 0,007 0,013 0,006 0,006 0,006 0,008 0,0061234678-HpCDD 0,159 0,238 0,168 0,140 0,026 0,052 0,051OCDD 0,105 0,141 0,105 0,105 0,105 0,124 0,1062378-TCDF 0,147 0,278 0,130 0,941 0,103 0,794 0,05312378-PeCDF 0,063 0,150 0,111 0,194 0,063 0,164 0,04623478-PeCDF 0,194 0,153 0,161 0,130 0,036 0,135 0,012123478-HxCDF 0,023 0,073 0,019 0,011 0,009 0,013 0,010123678-HxCDF 0,020 0,033 0,022 0,006 0,006 0,016 0,011123789-HxCDF 0,007 0,009 0,009 0,007 0,007 0,006 0,007234678-HxCDF 0,009 0,032 0,012 0,012 0,006 0,016 0,0061234678-HpCDF 0,027 0,222 0,027 0,026 0,026 0,035 0,0271234789-HpCDF 0,027 0,035 0,027 0,026 0,026 0,035 0,027OCDF 0,105 0,141 0,105 0,105 0,105 0,141 0,106Sum OMS-TEQ PCDD1 0,099 0,059 0,087 0,060 0,027 0,079 0,019Sum OMS-TEQ PCDF 1 0,081 0,095 0,071 0,143 0,026 0,131 0,014Sum OMS-TEQ PCDD/F 1 0,181 0,155 0,158 0,203 0,053 0,210 0,033En ng/kg pes fresc. 1 En ng OMS-TEQ/kg pes frescTaula 15 Concentració de PCDD/F en peix i marisc (continuació) Llenguado Calamar Musclo Cloïssa Gamba Sípia Moll2378-TCDD 0,111 0,015 0,005 0,011 0,005 0,028 0,00512378-PeCDD 0,125 0,033 0,011 0,023 0,011 0,017 0,011123478-HxCDD 0,014 0,006 0,006 0,033 0,006 0,015 0,006123678-HxCDD 0,069 0,043 0,010 0,024 0,008 0,039 0,013123789-HxCDD 0,015 0,006 0,006 0,011 0,006 0,013 0,0061234678-HpCDD 0,137 0,060 0,026 0,091 0,035 0,145 0,048OCDD 0,104 0,105 0,103 0,179 0,106 0,497 0,1922378-TCDF 0,433 0,321 0,016 0,118 0,098 0,375 0,09712378-PeCDF 0,174 0,083 0,011 0,048 0,011 0,072 0,04223478-PeCDF 0,368 0,058 0,011 0,068 0,016 0,080 0,044123478-HxCDF 0,055 0,018 0,007 0,014 0,011 0,006 0,016123678-HxCDF 0,036 0,010 0,006 0,009 0,006 0,006 0,006123789-HxCDF 0,007 0,007 0,007 0,010 0,007 0,007 0,007234678-HxCDF 0,014 0,020 0,006 0,008 0,008 0,006 0,0061234678-HpCDF 0,041 0,036 0,026 0,143 0,041 0,034 0,0261234789-HpCDF 0,026 0,026 0,026 0,026 0,026 0,026 0,026OCDF 0,104 0,105 0,103 0,102 0,106 0,103 0,103Sum OMS-TEQ PCDD1 0,247 0,054 0,018 0,041 0,018 0,053 0,018Sum OMS-TEQ PCDF 1 0,171 0,058 0,008 0,040 0,019 0,067 0,028Sum OMS-TEQ PCDD/F 1 0,418 0,112 0,026 0,081 0,037 0,120 0,046En ng/kg pes fresc. 1 En ng OMS-TEQ/kg pes fresc 24
  25. 25. Taula 16 Concentració de PCDD/F en verdures, tubercles i fruites Tomàquet Mongeta Taronja Enciam Coliflor tendra Plàtan Patata Poma Pera2378-TCDD 0,002 0,001 0,001 0,001 0,001 0,001 0,001 0,001 0,00112378-PeCDD 0,002 0,001 0,004 0,001 0,005 0,003 0,001 0,001 0,001123478-HxCDD 0,002 0,001 0,001 0,001 0,001 0,001 0,001 0,001 0,001123678-HxCDD 0,003 0,001 0,001 0,003 0,001 0,001 0,001 0,001 0,001123789-HxCDD 0,003 0,001 0,001 0,001 0,002 0,001 0,001 0,001 0,0011234678-HpCDD 0,014 0,004 0,003 0,006 0,016 0,004 0,007 0,004 0,003OCDD 0,043 0,017 0,012 0,042 0,168 0,014 0,058 0,056 0,0222378-TCDF 0,004 0,004 0,001 0,001 0,002 0,003 0,001 0,001 0,00212378-PeCDF 0,008 0,001 0,002 0,001 0,002 0,001 0,001 0,001 0,00123478-PeCDF 0,001 0,001 0,001 0,001 0,001 0,005 0,001 0,001 0,001123478-HxCDF 0,089 0,003 0,005 0,001 0,012 0,001 0,001 0,001 0,001123678-HxCDF 0,027 0,001 0,002 0,001 0,008 0,001 0,001 0,001 0,001123789-HxCDF 0,002 0,001 0,001 0,001 0,001 0,001 0,001 0,001 0,001234678-HxCDF 0,004 0,001 0,001 0,001 0,001 0,002 0,001 0,001 0,0011234678-HpCDF 0,370 0,014 0,017 0,004 0,080 0,004 0,003 0,003 0,0031234789-HpCDF 0,059 0,004 0,004 0,004 0,014 0,004 0,003 0,003 0,003OCDF 1,610 0,089 0,111 0,261 0,291 0,014 0,011 0,011 0,011Sum OMS-TEQ PCDD1 0,005 0,002 0,005 0,002 0,007 0,004 0,001 0,001 0,001Sum OMS-TEQ PCDF 1 0,018 0,001 0,001 0,001 0,004 0,002 0,001 0,001 0,001Sum OMS-TEQ PCDD/F 1 0,023 0,003 0,006 0,003 0,011 0,006 0,002 0,002 0,002En ng/kg pes fresc. 1 En ng OMS-TEQ/kg pes frescTaula 17 Concentració de PCDD/F en ous, llet, derivats lactis i pa i cereals semidesnatada Llet sencera alimentària Formatge Pa motlle Pa blanc Iogurt Arròs Pasta Ous Llet2378-TCDD 0,005 0,003 0,000 0,001 0,016 0,004 0,004 0,008 0,01012378-PeCDD 0,003 0,004 0,001 0,002 0,025 0,011 0,004 0,003 0,009123478-HxCDD 0,007 0,002 0,000 0,001 0,015 0,013 0,003 0,002 0,002123678-HxCDD 0,006 0,006 0,002 0,002 0,031 0,027 0,006 0,003 0,002123789-HxCDD 0,003 0,004 0,001 0,002 0,021 0,018 0,003 0,004 0,0031234678-HpCDD 0,018 0,015 0,005 0,008 0,205 0,173 0,038 0,007 0,008OCDD 0,148 0,016 0,006 0,014 1,400 0,330 0,225 0,027 0,0312378-TCDF 0,013 0,009 0,001 0,002 0,092 0,026 0,019 0,013 0,01512378-PeCDF 0,008 0,006 0,001 0,002 0,054 0,009 0,013 0,022 0,02923478-PeCDF 0,003 0,010 0,003 0,007 0,085 0,014 0,010 0,001 0,002123478-HxCDF 0,004 0,008 0,002 0,005 0,089 0,011 0,007 0,001 0,021123678-HxCDF 0,004 0,007 0,002 0,003 0,050 0,011 0,005 0,012 0,020123789-HxCDF 0,003 0,001 0,000 0,000 0,011 0,003 0,001 0,001 0,002234678-HxCDF 0,005 0,007 0,001 0,002 0,022 0,015 0,004 0,001 0,0021234678-HpCDF 0,016 0,015 0,004 0,013 0,245 0,052 0,016 0,007 0,1141234789-HpCDF 0,013 0,002 0,001 0,002 0,040 0,005 0,005 0,007 0,019OCDF 0,050 0,016 0,009 0,087 1,500 0,030 0,021 0,200 1,266Sum OMS-TEQ PCDD1 0,010 0,009 0,002 0,003 0,050 0,022 0,010 0,012 0,019Sum OMS-TEQ PCDF 1 0,004 0,006 0,002 0,004 0,057 0,012 0,007 0,004 0,009Sum OMS-TEQ PCDD/F 1 0,014 0,015 0,003 0,007 0,107 0,034 0,017 0,016 0,028En ng/kg pes fresc. 1 En ng OMS-TEQ/kg pes fresc 25

×