Epidemiologie strahlungsbedingter Krankheiten

Grundbegriffe der Epidemiologie strahlungsbedingter Krankheiten

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) und mit den Faktoren beschäftigt, die diese Verteilung beeinflussen (so genannte 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 Berufs-, Umwelt-, Strahlen-, Ernährungs- oder genetische Epidemiologie.

Epidemiologische Studien sind Beobachtungsstudien am Menschen

Im Gegensatz zu experimentellen Studien, in denen Versuchspersonen zufällig („randomisiert“) unter kontrollierten Laborbedingungen in einem doppelt verblindeten Design (Expositionsstatus ist der Versuchsperson und dem Forscher während des Experiments unbekannt) einer Exposition ausgesetzt werden, sind epidemiologische Studien reine Beobachtungsstudien am Menschen unter realen Umweltbedingungen.

Sie stellen die Basis für die Abschätzung des Erkrankungsrisikos beim Menschen dar, da aus ethischen Gründen beim Menschen häufig keine experimentellen Studien zum Ursache-Wirkungs-Zusammenhang zwischen einer Exposition als Ursache und einer Erkrankung als Wirkung durchgeführt werden können. Beispielsweise können Untersuchungen zur Frage, ob bei Personen, die einer Strahlung ausgesetzt waren, vermehrt Krebserkrankungen auftreten, nicht experimentell sondern nur epidemiologisch durchgeführt werden.

Epidemiologische Studien an Menschen ermöglichen eine direkte Abschätzung des Erkrankungsrisikos für eine strahlenexponierte Bevölkerungsgruppe. Grundsätzlich geht es immer um die Beobachtung der Häufigkeit bestimmter Erkrankungen oder Todesursachen in untersuchten Bevölkerungsgruppen sowie um die Bestimmung der Strahlenexposition, der die Einzelnen in diesen Populationen ausgesetzt waren. Auf der Basis standardisierter Studienansätze lassen sich dann Zusammenhänge zwischen dem Auftreten der Erkrankungen (Inzidenz) bzw. Todesursachen (Mortalität) und der Höhe der Strahlenexposition aufzeigen. Auf dieser Grundlage lässt sich dann auch das Strahlenrisiko abschätzen.

Strahlenepidemiologische Studien

Entsprechend den Aufgaben des Bundesamts für Strahlenschutz (BfS) konzentrieren sich die vom BfS initiierten beziehungsweise selbst durchgeführten epidemiologischen Studien auf den Bereich der Strahlenepidemiologie.

Nach wie vor liefert die Untersuchung der Atombombenüberlebenden von Hiroshima und Nagasaki die wichtigste Grundlage für unser Wissen über Strahlenrisiken, aber mehr und mehr wird dieses Wissen gestützt und erweitert durch Untersuchungen an anderweitig exponierten Bevölkerungsgruppen, etwa im Rahmen der medizinischen Diagnostik, am Arbeitsplatz, zu Hause oder infolge von Unfällen. Das BfS trägt zur Erweiterung des Wissens zum einen durch eigene Studien bei, zum anderen durch die Vergabe von einschlägigen Forschungsaufträgen an Dritte. Bei den eigenen Studien stehen die Untersuchungen an den ehemaligen Uranerzbergarbeitern in Sachsen und Thüringen im Vordergrund.

Typen epidemiologischer Studien

In der epidemiologischen Forschung lassen sich vier Haupttypen von Studien unterscheiden, deren Aussagekraft unterschiedlich hoch ist.

Kohortenstudien sind zwar sehr aufwändig, aber in ihren Aussagemöglichkeiten am weitest reichend. Sie gehen von der individuellen Exposition aus und fragen nach den spezifischen Erkrankungen.
Auch Fall-Kontroll-Studien können auf der Basis kleinerer Bevölkerungsgruppen im Sinne einer Verursachung aussagefähige Ergebnisse liefern. Sie sind auf Grund ihrer Studienanlage auf jeweils eine Krankheit beschränkt. Sie gehen von der Erkrankung aus und fragen nach der vorherigen Exposition.
Ökologische Studien, wie zum Beispiel 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 einer Querschnittsstudie werden Bestrahlung (zum Beispiel die gemessene Exposition gegenüber den elektromagnetischen Feldern von Mobilfunkbasisstationen) und die zu untersuchende Erkrankung (zum Beispiel Schlafstörungen oder Kopfschmerzen)zeitgleich in Beziehung zueinander gesetzt und ausgewertet.
Diese Studien sind nur bei relativ häufigen und akuten Erkrankungen sinnvoll.

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:

Querschnittsstudie

In einer Querschnittsstudie werden zeitgleich die Exposition (zum Beispiel die gemessene Exposition gegenüber den Feldern von Mobilfunkbasisstationen) und die zu untersuchende Erkrankung (zum Beispiel Schlafstörungen oder Kopfschmerzen) erhoben und in Beziehung zueinander gesetzt. Diese Studien sind nur sinnvoll bei relativ häufigen und akuten Erkrankungen. Da unklar ist, ob die Erkrankung zeitlich nach oder vor der Ursache (Strahlenexposition) lag, ist die Aussagekraft dieses Studientyps im Hinblick auf die Bewertung einer Kausalität zwischen Ursache und Wirkung sehr schwach. Diese Studien dienen hauptsächlich der Generierung von Hypothesen.

Ökologische Studien

Unter „ökologischen“ Studien versteht man Studien, die anstelle individueller Daten zu Exposition und Erkrankung räumlich oder zeitlich zusammengefasste Daten verwenden und anschließend die Korrelation zwischen Exposition und Erkrankung bestimmen. Ein Beispiel hierfür ist der Vergleich der Lungenkrebssterberate in den Regierungsbezirken in Deutschland mit der mittleren gemessenen Radonkonzentration in Wohnungen in diesen Regierungsbezirken.

Vorteil dieser Studien ist, dass sie günstig und wenig aufwendig sind, da häufig regional und zeitlich zusammengefasste Daten zu Erkrankungen oder Todesursachen aus offiziellen Statistiken vorliegen und aus vorhandenen Messprogrammen entsprechende Daten zu mittleren Strahlenexpositionen einfach ermittelt werden können. Gravierender Nachteil dieser Studien ist allerdings, dass erstens keine individuellen Daten vorliegen, sondern nur zusammengefasste Daten auf Gruppenebene, und zweitens davon ausgegangen wird, dass sich die Gruppen nur bezüglich der zu untersuchenden (Strahlen-) Exposition unterscheiden und andere Risikofaktoren wie zum Beispiel Alter, Rauchen, et cetera sich gleichmäßig und zufällig zwischen den Gruppen verteilen. Die Annahme der gleichmäßigen und zufälligen Verteilung ist jedoch häufig nicht richtig; sie sollte nur dann als richtig angenommen werden, wenn dies überprüft wurde. Aus diesem Grund ist die Wahrscheinlichkeit, aus ökologischen Studien falsche Schlüsse zu ziehen, sehr hoch.

Das Beispiel Radon in Wohnungen und Lungenkrebs zeigt dies eindrucksvoll. Hier würde man in einer ökologischen Studie in Deutschland feststellen, dass je höher die durchschnittliche Radonkonzentration pro Region ist, die Lungenkrebssterberate umso niedriger ist. Dies liegt jedoch nur daran, dass Rauchen der dominante Risikofaktor für Lungenkrebs ist und in den Gegenden mit hohen durchschnittlichen Radonkonzentrationen (ländliche, bergige Regionen) der Raucheranteil niedrig, beziehungsweise in den Gegenden mit geringen Radonkonzentrationen (z.B. Großstädte mit hohem Anteil an Hochhäusern) der Raucheranteil hoch ist. Man nennt eine solche Scheinkorrelation auch einen „ökologischen Trugschluss“. Ökologische Studien sind sehr fehleranfällig und wenig geeignet, um ursächliche Zusammenhänge zu erkennen. Auch sie dienen somit im Wesentlichen dem Generieren von Hypothesen.

Kohortenstudien

Bei einer Kohortenstudie wird eine definierte Gruppe von Personen mit und ohne Exposition gegenüber einem Risikofaktor untersucht. Die Fragestellung einer Kohortenstudie ist beispielsweise, ob bei höher exponierten Personen bestimmte Erkrankungen häufiger auftreten als bei weniger oder nicht exponierten Personen. Dabei leiden die Personen, die in eine Kohorte aufgenommen werden, zum Zeitpunkt des Beginns der Studie – der durchaus in der Vergangenheit liegen kann – nicht an der untersuchten Krankheit.

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

Sollten alle Kohortenmitglieder gleichmäßig exponiert sein oder die Spannweite der Exposition innerhalb der Kohorte nicht weit genug sein, um unterschiedlich hoch exponierte Subgruppen bilden zu können, ist es notwendig, die Kohorte mit einer Kontrollgruppe außerhalb der Kohorte (externe Kontrollgruppe) zu vergleichen. In diesem Fall muss die Kontrollgruppe hinsichtlich anderer Faktoren, die das Auftreten der relevanten Krankheiten beeinflussen, beispielsweise Alter und Geschlecht, so weit wie möglich vergleichbar sein. Falls dies nicht möglich ist, können solche Einflussgrößen als so genannte Störgrößen („Confounder“) zu einer Verzerrung in dem beobachteten Verhältnis zwischen Erkrankungsrisiko und Exposition führen.

Als externe Kontrollgruppe wird häufig die Allgemeinbevölkerung herangezogen. Falls der erwartete Effekt einer Exposition klein sein sollte, kann es notwendig werden, dass die Kohorten mehrere zehntausend Personen umfassen müssen und dass das Follow-up über mehrere Jahre bis zu Jahrzehnten erfolgen muss, um die für einen Nachweis einer Korrelation 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 Studie an 60.000 ehemaligen Bergarbeitern der Wismut. In dieser Studie wird das Krebsrisiko in Abhängigkeit von einer früheren Strahlenexposition untersucht.

Fall-Kontroll-Studien

Eine Fall-Kontroll-Studie ist dann sinnvoll, wenn die Durchführung einer Kohortenstudie nicht praktikabel ist. Bei einer Fall-Kontroll-Studie wird die Frage beantwortet, ob erkrankte Personen häufiger beziehungsweise höher exponiert waren als vergleichbare nicht erkrankte Personen. Ziel einer Fall-Kontroll-Studie ist es somit zunächst, Personen mit der zu untersuchenden Krankheit (Fälle) in einer definierten Bevölkerungsgruppe zu bestimmen.

Für jeden Fall werden ein oder mehrere Kontrollen bestimmt, die nicht an der zu untersuchenden Krankheit leiden, die aber aus der gleichen Bevölkerungsgruppe wie die Fälle kommen. Die Fälle werden dann hinsichtlich der Exposition mit den Kontrollen verglichen. 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, das heißt, 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 deshalb dann sinnvoll, wenn die Erkrankung selten ist oder die Datenerhebung über individuelle Expositionen eine detaillierte und extensive Feldarbeit erfordert, wie sie bei größeren Kohortenstudien nicht möglich ist. So sind Fall-Kontroll-Studien teilweise in Kohortenstudien eingebettet, um für spezielle Untergruppen einer Kohorte eine umfangreichere Datensammlung durchzuführen. In diesen Fällen spricht man von eingebetteten Fall-Kontroll-Studien.

Bewertung der Aussagekraft einer epidemiologischen Studie

Es gibt definierte Kriterien zur Bewertung der Aussagekraft einer epidemiologischen Studie. So wurden von der Deutschen Gesellschaft für Epidemiologie (DGEPI) Leitlinien und Empfehlungen zur Sicherung der Guten Epidemiologischen Praxis erstellt. Neben allgemeinen Qualitätskriterien seien hier insbesondere drei wesentliche mögliche Fehlerquellen bei epidemiologischen Studien genannt, die zu einer verzerrten Risikoabschätzung führen können:

Selektionsbias:

Unter Selektionsbias versteht man eine Form der Verzerrung, die durch selektive Teilnahme von exponierten und/oder erkrankten Personen entsteht, die zu einer Unterschätzung oder Überschätzung des tatsächlichen Risikos führen kann. Nehmen beispielsweise in einer Querschnittsstudie zu Befindlichkeitsstörungen durch die elektromagnetischen Felder von Basisstationen überproportional betroffene Personen teil (sprich Kranke oder in ihrem Wohlbefinden beeinträchtigte Personen, die in der Nähe von Basisstationen wohnen) und gleichzeitig unterproportional nicht Exponierte oder nicht Kranke beziehungsweise nicht beeinträchtigte Personen, so würde dies eine Überschätzung des tatsächlichen Risikos zur Folge haben.

Informationsbias (von englisch „bias“: Verzerrung):

Unter Informationsbias versteht man eine Form der Verzerrung, die durch eine Fehlklassifikation der Exposition oder der Erkrankung entstehen kann. Eine möglichst valide (das heißt, dass die Zuverlässigkeit explizit überprüft wurde) und wiederholbare (reliable) Expositionsabschätzung und objektive Sicherung des Krankheitsstatus sind deshalb zwingend nötig.

Confounding (Einfluss von Störgrößen):

Ein Faktor wird als „Confounder“ oder Störgröße bezeichnet, wenn er sowohl ein Risikofaktor für die zu untersuchende Erkrankung ist als auch mit der zu untersuchenden Exposition (beziehungsweise dem Risikofaktor) korreliert ist. Eine solche Vermengung von Störgrößen und Risikofaktor kann zu einer Unter- oder Überschätzung des Risikos

Es gibt Methoden, um mit den Verzerrungsmöglichkeiten Selektion, Informationsbias und Confounding umzugehen. 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.

Wie ist ein verursachender Zusammenhang zwischen Exposition und Krankheit zu bewerten?

Man spricht davon, dass ein Risikofaktor eine Krankheit verursacht (also „kausal“ für die Krankheit ist), wenn drei Bedingungen erfüllt sind:

die Exposition mit dem Risikofaktor geht der Erkrankung zeitlich voraus;
eine Veränderung in der Exposition geht mit einer Veränderung in der Krankheitshäufigkeit einher;
die Assoziation von Risikofaktor und Krankheit ist nicht die Folge einer Assoziation dieser Faktoren mit einem vorhergehenden Faktor.

Weitere Kriterien

Zur Abgrenzung einer Kausalbeziehung von einer indirekten Beziehung gelten noch weitere Kriterien. Der Kausalitätsbegriff in der Epidemiologie muss dabei in einem eher graduellen Sinne von zunehmender Evidenz durch das Zusammentragen von Indizien verstanden werden. Zu diesen Kriterien zählen:

Vorliegen einer Dosis-Wirkungs-Beziehung (das heißt, mit steigender Expositionsbelastung steigt die Erkrankungsrate);
Konsistenz der Assoziation (das heißt, die gefundene Assoziation soll auch in anderen Populationen mit verschiedenen Studientypen reproduzierbar sein - für diese Studien sollte soweit wie möglich ausgeschlossen sein, dass Zufall, Confounding oder Bias das beobachtete Risiko erklären können);
Kohärenz mit bestehendem Wissen oder biologische Plausibilität.

Biologische Plausibilität

Die biologische Plausibilität kann durch biomechanistische Ergebnisse nachgewiesen werden, die aus Zell- und Tierversuchen gewonnen wurden. Ziel ist es, mit Hilfe eines biologischen Wirkungsmodells die epidemiologisch gefundenen Ergebnisse plausibel erklären zu können. Andererseits führen epidemiologische Befunde aber oft 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. Weitere Informationen zum Weg von einer statistischen Korrelation, die in einer epidemiologischen Studie gefunden wurde, hin zu einer kausalen Interpretation der Ergebnisse können der Übersichtsarbeit der Autoren Breckow, J., Grosche, B., Weber, K.H.: Bewertung epidemiologischer Studien. Fachverband für Strahlenschutz FS 95-76-AKS, Verlag TÜV Rheinland, Köln (1995) entnommen werden.

Statistische Signifikanz

Oft wird auch das Kriterium der statistischen Signifikanz als notwendig – teilweise gar fälschlicherweise als hinreichend – für eine kausale Interpretation von Ergebnissen angesehen. Wenn man es mit kleinen Risiken zu tun hat, können einzelne Studien allein nicht unbedingt signifikante Ergebnisse liefern. Hier ist also die Frage eher zu stellen, ob Ergebnisse von verschiedenen Untersuchungen, die der gleichen Frage nachgehen – ohne dass dabei jede für sich unbedingt statistische Signifikanz erreicht – in sich konsistent sind. Die mangelnde Größe einzelner Studien für den Nachweis kleiner Risiken wird häufig dadurch ausgeglichen, dass mehrere Studien nach dem gleichen Studiendesign, also mit der gleichen Methode, durchgeführt werden und die gewonnenen Daten anschließend einer gemeinsamen Analyse unterzogen werden (so genannte gepoolte Auswertung). Wichtiges Beispiel hierfür ist die gemeinsame Auswertung aller Fall-Kontroll-Studien zu Radon in Häusern, die in Europa und Nordamerika durchgeführt wurden, und dem damit verbundenen Lungenkrebsrisiko.

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