Navigation und Service

Arbeitsweise der strahlenepidemiologischen Forschung

  • Epidemiologische Studien sind Beobachtungsstudien am Menschen unter realen Umweltbedingungen.
  • Es gibt vier Haupttypen von Studien mit unterschiedlicher Aussagekraft in der epidemiologischen Forschung: Kohortenstudien, Fall-Kontroll-Studien, ökologische Studien und Querschnittsstudien.
  • Für die Bewertung der Aussagekraft einer epidemiologischen Studie und zur Frage nach dem Ursache-Wirkungs-Zusammenhang gibt es definierte Kriterien.

Die Epidemiologie (von griech. epi "auf, über", demos "Volk", logos "Lehre") ist eine wissenschaftliche Disziplin, die sich mit der Verteilung von Krankheiten in einer Bevölkerung (deskriptive oder beschreibende Epidemiologie) beschäftigt und mit den Faktoren, die diese Verteilung beeinflussen (analytische Epidemiologie). Ausgehend von der untersuchten Krankheit oder vom untersuchten Einflussfaktor (der Exposition) lassen sich verschiedene Untergruppen der Epidemiologie benennen:

  • bezüglich der Krankheiten etwa Infektions-, Herz-Kreislauf- oder Krebsepidemiologie,
  • bezüglich der Einflussfaktoren etwa Arbeits-, Umwelt-, Strahlen-, Ernährungs- oder genetische Epidemiologie.

Epidemiologische Studien sind Beobachtungsstudien am Menschen

Epidemiologische Studien sind Beobachtungsstudien am Menschen unter realen Umweltbedingungen. Sie unterscheiden sich damit grundlegend von experimentellen Studien, in denen Versuchspersonen zufällig (randomisiert) und unter kontrollierten Laborbedingungen einer Exposition ausgesetzt werden. Bei sogenannten "doppelt verblindeten" Studien kennt zudem weder der Forscher noch die Versuchsperson den Expositionsstatus während des Experiments.

Aus ethischen und praktischen Gründen können beim Menschen häufig keine derartigen experimentellen Studien zum Ursache-Wirkungs-Zusammenhang zwischen einer Exposition als Ursache und einer Erkrankung als Wirkung durchgeführt werden. In diesen Situationen stellen Beobachtungsstudien die Basis für die Abschätzung des Erkrankungsrisikos beim Menschen dar.

Im Bereich der Strahlenepidemiologie ermöglichen epidemiologische Studien an Menschen eine direkte Abschätzung des Erkrankungsrisikos für eine strahlen­exponierte Bevölkerungsgruppe. Dazu ist es grundsätzlich notwendig, die Häufigkeit bestimmter Erkrankungen oder Todesursachen in den untersuchten Bevölkerungsgruppen festzustellen sowie die vorausgehende Strahlenexposition jedes Einzelnen zu bestimmen. Auf der Basis standardisierter Studiendesigns lassen sich Zusammenhänge zwischen dem Auftreten der Erkrankungen (Inzidenz) beziehungsweise den Todesursachen (Mortalität) und der Höhe der Strahlenexposition aufzeigen. Auf dieser Grundlage lässt sich dann auch das Strahlenrisiko abschätzen.

Strahlenepidemiologische Studien

Nach wie vor bilden Untersuchungen an den Atombombenüberlebenden von Hiroshima und Nagasaki die wichtigste Grundlage für das Wissen über Strahlenrisiken. Zunehmend wird dieses Wissen durch Untersuchungen an anderweitig strahlenexponierten Bevölkerungsgruppen gestützt und erweitert. Strahlenexpositionen treten zum Beispiel bei der medizinischen Diagnostik, am Arbeitsplatz, zu Hause oder infolge von Unfällen auf.

Das Bundesamt für Strahlenschutz (BfS) trägt zur Erweiterung des Wissens im Bereich der Strahlenepidemiologie

  • zum einen durch die Durchführung eigener Studien bei,
  • zum anderen durch die Vergabe von Forschungsaufträgen an Dritte.

Die umfangreichste eigene Studie, die das BfS durchführt, ist die Wismut-Uranbergarbeiter-Kohortenstudie. Sie ist die weltweit größte Kohortenstudie an beruflich radonbelasteten Bergarbeitern.

Studientypen

Es gibt vier Haupttypen von Studien in der epidemiologischen Forschung, deren Aussagekraft unterschiedlich hoch ist:

  • Kohortenstudien sind sehr aufwendig, haben aber die größte Aussagekraft. Sie gehen von der individuellen Exposition aus und fragen nach den spezifischen Erkrankungen.
  • Fall-Kontroll-Studien können auch auf der Basis kleinerer Bevölkerungsgruppen aussagekräftige Ergebnisse bezüglich des ursächlichen Zusammenhangs liefern. Sie sind aufgrund ihres Studiendesigns auf die Untersuchung jeweils einer Erkrankung beschränkt. Sie gehen von der Erkrankung aus und fragen retrospektiv nach der vorausgegangenen Exposition.
  • Ökologische Studien wie z.B. geographische Korrelationsstudien sind sehr fehleranfällig und im Sinne der Verursachung schwer zu interpretieren. Sie können Hinweise auf mögliche Ursachen geben, sind aber grundsätzlich für Risikoabschätzungen ungeeignet.
  • In Querschnittsstudien werden die Exposition und die zu untersuchende Erkrankung zeitgleich in Beziehung zueinander gesetzt und ausgewertet. Diese Studien sind nur bei relativ häufigen Erkrankungen sinnvoll und im Allgemeinen nur zur Bildung von Hypothesen geeignet.

Für alle Studientypen gilt, dass sie sorgfältig geplant, durchgeführt und ausgewertet sein müssen, um sinnvoll interpretierbare Resultate liefern zu können.

Im Folgenden werden die vier Haupttypen näher vorgestellt:

KohortenstudieEinklappen / Ausklappen

Bei einer Kohortenstudie wird eine definierte Gruppe von Personen untersucht, die in unterschiedlichem Ausmaß hinsichtlich eines Risikofaktors exponiert ist. Dabei werden die Studienteilnehmer oder Kohortenmitglieder über die Zeit hinweg beobachtet. Fragestellung einer Kohortenstudie ist beispielsweise, ob bei höher exponierten Personen bestimmte Erkrankungen häufiger auftreten als bei weniger oder nicht exponierten Personen. Zu Beginn der Studie, der auch in der Vergangenheit liegen kann, werden in die Kohorte nur Personen aufgenommen, die nicht an der zu untersuchenden Krankheit leiden.

In einem Beobachtungsverfahren, dem sogenannten Follow-up, wird der Krankheitsstatus der Personen über die Zeit hinweg verfolgt. Erkrankungen oder Todesursachen werden erfasst. Die als ursächliche Faktoren für die Erkrankungen beziehungsweise Todesfälle angesehenen Expositionen der Kohortenmitglieder werden individuell bestimmt. Damit ist es möglich, die Inzidenz- oder Mortalitätsraten in Abhängigkeit von der Exposition zu ermitteln.

Falls die Kohortenmitglieder in annähernd gleichem Ausmaß exponiert sind, ist es nicht möglich unterschiedliche Expositionsgruppen in der Kohorte zu bilden. Dann ist es notwendig, die Kohorte mit einer Kontrollgruppe außerhalb der Kohorte (externe Kontrollgruppe) zu vergleichen. Diese Kontrollgruppe muss hinsichtlich anderer Faktoren, die das Auftreten der relevanten Krankheiten beeinflussen (z.B. Alter und Geschlecht), weitestgehend vergleichbar sein. Falls dies nicht möglich ist, können solche anderen Faktoren als sogenannte Störgrößen ("Confounder") zu einer Verzerrung des beobachteten Verhältnisses zwischen Exposition und Erkrankungsrisiko führen. Als externe Kontrollgruppe wird häufig die Allgemeinbevölkerung herangezogen.

Ist der zu erwartete Effekt einer Exposition klein, müssen die Kohorten unter Umständen mehrere zehntausend Personen umfassen und der Follow-up-Zeitraum muss über mehrere Jahre bis hin zu Jahrzehnten dauern, um die für einen Nachweis eines Zusammenhangs erforderliche statistische Aussagekraft zu erreichen.

Statistische Kenngrößen von Kohortenstudien sind das relative Risiko (RR), wenn Vergleiche zwischen verschiedenen Gruppen der Kohorte durchgeführt werden, oder das standardisierte Inzidenz- bzw. Mortalitätsverhältnis (SIR / SMR), wenn ein Vergleich mit der Gesamtbevölkerung den Analysen zugrunde liegt. Ein Beispiel für eine Kohortenstudie ist die vom BfS durchgeführte Wismut-Uranbergarbeiter-Kohortenstudie an fast 60.000 ehemaligen Bergarbeitern in Sachsen und Thüringen. In dieser Studie werden Mortalitätsrisiken in Abhängigkeit von vorangegangenen Strahlenexpositionen untersucht.

Fall-Kontroll-StudieEinklappen / Ausklappen

Eine Fall-Kontroll-Studie ist dann sinnvoll, wenn die Durchführung einer Kohortenstudie nicht praktikabel ist. Eine Fall-Kontroll-Studie beantwortet die Frage, ob erkrankte Personen häufiger beziehungsweise höher exponiert waren als vergleichbare nicht erkrankte Personen.

Für eine Fall-Kontroll-Studie müssen zunächst Personen mit der zu untersuchenden Krankheit (Fälle) in einer definierten Bevölkerungsgruppe bestimmt werden. Für jeden Fall werden eine oder mehrere Personen bestimmt, die nicht an der zu untersuchenden Krankheit leiden, aber aus der gleichen Bevölkerungsgruppe wie die Fälle kommen. Sie werden als Kontrollen bezeichnet.

Die Fälle werden dann hinsichtlich der Exposition mit den Kontrollen verglichen. Die hauptsächliche statistische Kenngröße von Fall-Kontroll-Studien ist das Odds Ratio (OR), das für seltene Erkrankungen wie Tumoren eine gute Näherung für das relative Risiko ist. Wie bei den Kohortenstudien muss auch bei den Fall-Kontroll-Studien eine Verzerrung bei der Auswahl der Kontrollen so weit wie möglich vermieden werden. Die Kontrollen sollten zumindest hinsichtlich Alter und Geschlecht mit den Fällen vergleichbar sein.

Weil nur Fälle und die dazugehörigen Kontrollen untersucht werden, können Fall-Kontroll-Studien mit bedeutend kleineren Personenzahlen durchgeführt werden als Kohortenstudien. Sie sind dann sinnvoll, wenn die Erkrankung selten ist oder die Datenerhebung über individuelle Expositionen eine detaillierte und extensive Feldarbeit erfordert. Fall-Kontroll-Studien werden manchmal mit Kohortenstudien kombiniert, um für spezielle Untergruppen der Kohorte detailliertere Daten zu sammeln als für die anderen Mitglieder der Kohorte. In diesen Fällen spricht man von einer in eine Kohorte eingebetteten Fall-Kontroll-Studie.

Ökologische StudieEinklappen / Ausklappen

Unter "ökologischen" Studien versteht man Studien, die anstelle individueller Daten zu Exposition und Erkrankung räumlich oder zeitlich zusammengefasste Daten verwenden. Anhand dieser aggregierten Daten wird die Korrelation zwischen Exposition und Erkrankung bestimmt. Ein Beispiel hierfür ist der Vergleich der Lungenkrebssterberate in den Regierungsbezirken in Deutschland mit der mittleren gemessenen Radonkonzentration in Wohnungen in diesen Regierungsbezirken (Wichmann 1999).

Vorteile dieser Studien sind, dass sie günstig und einfach durchzuführen sind. So liegen häufig regional und zeitlich zusammengefasste Daten zu Erkrankungen oder Todesursachen aus offiziellen Statistiken vor und entsprechende Daten zur mittleren Strahlenexposition können aus vorhandenen Messprogrammen einfach ermittelt werden.

Gravierende Nachteile dieser Studien sind allerdings, dass keine individuellen Daten vorliegen, sondern nur zusammengefasste Daten auf Gruppenebene und dass davon ausgegangen wird, dass sich diese Gruppen nur bezüglich der zu untersuchenden (Strahlen-) Exposition unterscheiden. Eventuell vorhandene Unterschiede in der Verteilung anderer Risikofaktoren (z.B. Alter, Rauchen) werden häufig nicht berücksichtigt. Aus diesem Grund ist die Wahrscheinlichkeit, aus ökologischen Studien falsche Schlüsse zu ziehen, sehr hoch.

Das Beispiel Radon in Wohnungen und Lungenkrebs veranschaulicht dieses Problem. Eine ökologische Studie in Deutschland würde fälschlicherweise ergeben, dass die Lungenkrebssterberate umso niedriger ist, je höher die durchschnittliche Radonkonzentration pro Region ist. Dies liegt daran, dass in den Gegenden mit hohen durchschnittlichen Radonkonzentrationen (ländliche, bergige Regionen) der Raucheranteil niedrig ist, während in den Gegenden mit geringen Radonkonzentrationen (insbesondere Großstädte mit hohem Anteil an Hochhäusern) der Raucheranteil hoch ist. Es besteht in dem Fall also eine sogenannte negative Korrelation zwischen dem Raucheranteil in der Bevölkerung und der Höhe der Radonbelastung.

In Gegenden mit hohem Raucheranteil und niedriger Radonbelastung ist das Lungenkrebsrisiko höher als in Gegenden mit niedrigem Raucheranteil aber hoher Radonbelastung. Daher wird in einer Studie ohne individuelle Informationen zum Rauchen das Lungenkrebsrisiko durch Radonbelastung nicht erkannt. Man nennt eine solche Scheinkorrelation auch einen "ökologischen Fehlschluss".

Ökologische Studien sind sehr fehleranfällig und wenig geeignet, um ursächliche Zusammenhänge zu erkennen. Sie dienen im Wesentlichen dem Generieren von Hypothesen.

QuerschnittsstudieEinklappen / Ausklappen

In einer Querschnittsstudie werden zeitgleich Daten zur Exposition (z.B. die Messung der Exposition durch die elektromagnetischen Feldern von Mobilfunkbasisstationen) und zur interessierenden Erkrankung (z.B. Schlafstörungen oder Kopfschmerzen) erhoben und in Beziehung zueinander gesetzt. Diese Studien sind nur sinnvoll bei relativ häufigen Erkrankungen. Die Aussagekraft dieses Studientyps ist im Hinblick auf die Beurteilung, ob die Exposition eine Ursache der Erkrankung darstellt, sehr schwach, da unklar ist, ob die Erkrankung zeitlich vor oder nach der Exposition auftrat. Diese Studien dienen daher hauptsächlich der Generierung von Hypothesen.

Bewertung der Aussagekraft einer epidemiologischen Studie

Es gibt definierte Kriterien zur Bewertung der Aussagekraft einer epidemiologischen Studie. Die Deutsche Gesellschaft für Epidemiologie (DGEpi) erstellte Leitlinien und Empfehlungen zur Sicherung der Guten Epidemiologischen Praxis. Darin sind allgemeine Qualitätskriterien für epidemiologische Studien aufgeführt. Insbesondere drei wesentliche mögliche Fehlerquellen können bei epidemiologischen Studien zu einer verzerrten Risikoabschätzung führen:

SelektionsbiasEinklappen / Ausklappen

Unter Selektionsbias (von englisch "bias" = Verzerrung) versteht man eine Form der Verzerrung, die durch eine nicht-zufällige Auswahl der Studienteilnehmer entsteht. So könnte zum Beispiel die Bereitschaft, an einer Querschnittstudie zu Befindlichkeitsstörungen durch die elektromagnetischen Felder von Basisstationen teilzunehmen, bei erkrankten oder in ihrem Wohlbefinden beeinträchtigten Personen höher sein als bei gesunden Personen. Dieser Unterschied in der Teilnahmebereitschaft kann zu einer Überschätzung des tatsächlichen Risikos führen.

InformationsbiasEinklappen / Ausklappen

Unter Informationsbias versteht man eine Form der Verzerrung, die durch eine Fehlklassifikation der Exposition oder der Erkrankung entstehen kann. Bei der Expositionsabschätzung ist wichtig, dass die interessierende Exposition möglichst genau erfasst wird (Validität) und dass dies zuverlässig geschieht (Reliabilität). Darüber hinaus ist eine objektive Sicherung des Erkrankungsstatus zwingend notwendig.

ConfoundingEinklappen / Ausklappen

Ein Faktor wird als "Confounder" oder Störgröße bezeichnet, wenn er sowohl selbst ein Risikofaktor für die zu untersuchende Erkrankung ist als auch mit der zu untersuchenden Exposition, dem eigentlich interessierenden Risikofaktor, korreliert ist. Das Vorhandensein solcher Störgrößen kann zu einer Unter- oder Überschätzung des Risikos führen.

Bei der Bewertung der Aussagekraft einer Studie ist besonders auf diese möglichen Verzerrungsmechanismen zu achten. Eine Studie ist umso aussagekräftiger, je besser solche Verzerrungsmechanismen ausgeschlossen werden konnten. Es gibt Methoden, Selektions- und Informationsbias sowie Confounding zu kontrollieren.

Von der Korrelation zur kausalen Interpretation

Dass ein Risikofaktor Ursache einer Erkrankung ist, lässt sich durch epidemiologische Studien nicht im formalen Sinn beweisen. Vielmehr werden möglichst viele Belege dafür zusammengetragen, dass eine Verursachung durch den Risikofaktor die wahrscheinlichste Erklärung für den Zusammenhang ist. Voraussetzung dafür, dass man einen Risikofaktor tatsächlich als Ursache einer Krankheit betrachten kann, sind folgende drei Bedingungen:

  • die Exposition mit dem Risikofaktor geht der Erkrankung zeitlich voraus;
  • eine Veränderung in der Exposition geht mit einer Veränderung in der Erkrankungshäufigkeit einher (Vorliegen einer Dosis-Wirkungs-Beziehung, das heißt, mit steigender Exposition steigt die Erkrankungsrate);
  • der Zusammenhang von Risikofaktor und Erkrankung ist nicht die Folge eines Zusammenhangs dieser Faktoren mit einem dritten Faktor. Im Bereich der Strahlenepidemiologie gilt z.B. der Ursache-Wirkungs-Zusammenhang zwischen der Exposition gegenüber Radon und seinen Folgeprodukten und der Erkrankung an Lungenkrebs als nachgewiesen.

Neben den oben genannten Bedingungen spielen folgende Kriterien noch eine wichtige Rolle:

  • Konsistenz der Befunde (das heißt, der gefundene Zusammenhang ist auch in anderen Populationen und mit verschiedenen Studientypen reproduzierbar - für diese Studien sollte soweit wie möglich ausgeschlossen sein, dass Zufall, Confounding oder Bias das beobachtete Risiko erklären können);
  • Sind die Befunde im Einklang mit bestehendem Wissen und sind sie in biologischer Hinsicht plausibel, so erhöht sich die Wahrscheinlichkeit, dass es sich um eine ursächliche Beziehung handelt.

Biologische PlausibilitätEinklappen / Ausklappen

Biologisch plausibel sind epidemiologisch gefundene Ergebnisse, wenn sie mit Hilfe eines biologischen Wirkungsmodells, das auf Basis von Ergebnissen aus experimentellen Zell- und Tierversuchen gewonnen wird, erklärt werden können. Oft führen aber epidemiologische Befunde erst zu entsprechenden biologischen Untersuchungen. Die Frage nach der biologischen Plausibilität eines epidemiologischen Befundes kann daher häufig bei dessen erstmaligem Vorliegen noch nicht beantwortet werden.

Statistische SignifikanzEinklappen / Ausklappen

Oft wird auch das Kriterium der statistischen Signifikanz als notwendig – teilweise gar fälschlicherweise als hinreichend – für eine kausale Interpretation von Ergebnissen angesehen. Das heißt, die statistische Signifikanz ist ein Hinweis auf einen Ursache-Wirkungs-Zusammenhang, aber alleine genommen keinesfalls ein Nachweis hierfür.

Wenn man es mit kleinen Risiken zu tun hat, können einzelne Studien allein nicht unbedingt signifikante Ergebnisse liefern. Hier ist also eher die Frage zu stellen, ob Ergebnisse von verschiedenen Untersuchungen, die der gleichen Frage nachgehen, in sich konsistent sind - unabhängig davon, ob jede für sich statistische Signifikanz erreicht.

Die mangelnde Größe einzelner Studien für den Nachweis kleiner Risiken wird häufig dadurch ausgeglichen, dass mehrere Studien nach dem gleichen Studiendesign durchgeführt werden und die gewonnenen Daten anschließend einer gemeinsamen Analyse unterzogen werden (sogenannte gepoolte Auswertung). Wichtiges Beispiel hierfür ist die gemeinsame Auswertung der verschiedenen in Europa und Nordamerika durchgeführten Fall-Kontroll-Studien zu Radon in Häusern und dem damit verbundenen Lungenkrebsrisiko (Darby et al., 2005).

Die Kriterien, nach denen von einem statistischen Zusammenhang auf eine Verursachung geschlossen werden kann, hat Sir Austin Bradford Hill bereits 1965 formuliert.

Literatur

Weitere Informationen dazu, wie man von einer statistischen Korrelation, die in einer epidemiologischen Studie gefunden wurde, zu einer kausalen Interpretation der Ergebnisse gelangt, finden Sie in

Stand: 10.01.2017

© Bundesamt für Strahlenschutz