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Kongress Medizin und Gesellschaft 2007

17. bis 21.09.2007, Augsburg

Prädiktion der resultierenden Körperlast aus Innenraumbelastungen – Expositionsmodelle oder Regressionsgleichungen?

Meeting Abstract

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  • Michael Schümann - Behörde für Soziales, Familie, Gesundheit und Verbraucherschutz, Hamburg

Kongress Medizin und Gesellschaft 2007. Augsburg, 17.-21.09.2007. Düsseldorf: German Medical Science GMS Publishing House; 2007. Doc07gmds373

Die elektronische Version dieses Artikels ist vollständig und ist verfügbar unter: http://www.egms.de/de/meetings/gmds2007/07gmds373.shtml

Veröffentlicht: 6. September 2007

© 2007 Schümann.
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Gliederung

Text

Einleitung: In epidemiologischen und toxikologischen Modellen zur Prognose der Exposition und Körperlast für flüchtige Innenraumschadstoffe werden unterschiedliche methodische Ansätze verfolgt: In epidemiologischen Studien wird basierend auf Ziel- und Eingangsgrößen i.d.R. ein Regressionsmodell (RM) ausgewählt und angepasst, das für einen konkreten Anwendungsfall unter Annahme der Modellstruktur eine optimale Vorhersage der Zielgröße erlaubt. In bevölkerungsbezogenen toxikologischen bzw. pharmakologischen Expositionsmodellen (EM) werden wissensbasiert Gleichungssysteme aufgestellt, die basierend auf Aufenthaltszeiten, alters-, geschlechts-, aktivitäts- und körpergewichtsabhängigen Atemvolumina aus der Schadstoffkonzentration im Innenraum unter Annahme der Resorptions-, Verteilungs- und Ausscheidungsraten die Expositionsstärke und die Schadstoffkonzentration im Blut prognostizieren. Eine Prüfung der empirischen Gültigkeit der jeweiligen Ansätze steht weitgehend aus.

Material und Methoden: Für drei konkrete Szenarien bzw. epidemiologische Studien [1] wurden jeweils beide Prognosemethoden am Beispiel der bis Ende der 90er Jahre innenraumrelevanten Substanz PER [2], [3], [4] berechnet und die Expositionsprognosen mit empirischen Datensätzen bezüglich ihrer Übereinstimmung (Niveau, Variation, Linearität, R²) verglichen.

Ergebnisse: Beide Modellansätze sind für eine Vorhersage von Human-Biomonitoring-Daten, insbesondere bei Vorliegen höherer Innenraumbelastung, gut geeignet. Die Varianzdetermination des EM liegt in der gleichen Größenordnung wie in Regressionsmodellen (R²=0.5 bis 0.8), jedoch systematisch niedriger. Das EM-Prognosemodell überschätzt bei vereinfachten Annahmen die tatsächliche Körperlast leicht; es erlaubt für die zu erwartende PER/Blut-Konzentration über unterschiedliche Expositionsbedingungen weitgehend konsistente Prognosen der zentralen Tendenz und der Varianz.

Schlussfolgerungen: Expositions- und Regressionsmodelle unterscheiden sich bezüglich der Modellstruktur und der eingehenden Parameter stark. Die erreichbare Vorhersage der Körperlast durch Regressionsmodelle scheint für konkrete Anwendungsfälle höher zu liegen. Expositionsmodelle erfordern zusätzliche Annahmen, die mit Unsicherheiten behaftet sind; ihr wesentlicher Vorteil liegt dabei in möglichen Sensitivitätsbetrachtungen für die Eingangsvariablen und in der direkten Übertragbarkeit auf andere Expositionsszenarien. Die gezeigte Umsetzung von empirischem Wissen über Umwelt- und Expositionsfaktoren in Prognosemodelle für die Humanexposition kann als Machbarkeitsstudie für die modellbasierte Einschätzung der Bedeutung von anderen flüchtigen Substanzen im Innenraum stehen.


Literatur

1.
Schümann M (2007). Szenario „Innenraum“: Berechnung und Evaluation einer bevölkerungsbezogenen Expositionsprognose am Beispiel Tetrachlorethylen (PER). In: Mekel O, Mosbach-Schulz O, Schümann M et al. (2007). Evaluation von Standards und Modellen zur probabilistischen Expositionsabschätzung. Abschlussbericht UFOPLAN-Nr. 202 61 218/02, Umweltbundesamt, Berlin.
2.
BUA (1994). Beratergremium für umweltrelevante Altstoffe: Tetrachlorethen (PER). BUA-Stoffbericht 139. S.Hirzel. Wiss.Verlagsanstalt, Stuttgart
3.
BUA (2007): Tetrachlorethen. Ergänzungsbericht zum BUA-Stoff-Bericht 139. (erscheint 2007)
4.
EU (2005). European Union Risk Assessment Report. Tetrachloroethylene, CAS-No.: 127-18-4, vol. 57. Part 1 - Environment. Final Report, 2005 (EUR 21680 EN)