The EU regulation 1107/2009 introduces the substitution principle for active substances in plant protection products that meet certain human or environmental hazard criteria. For products containing such candidates for substitution, their risk must be compared to alternative products during authorisation procedure. This report presents an approach for comparative risk assessment based on a profile of all different endpoints currently used in environmental risk assessment of plant protection products. It further suggests decision criteria for identifying significant differences in environmental risk, which would justify the substitution of a candidate product by a less critical alternative. Veröffentlicht in Texte | 47/2017.
Die EU Verordnung 1107/2009 führt das Substitutionsprinzip für die Zulassung von Pflanzenschutzmitteln ein, die Wirkstoffe enthalten, die als Substitutionskandidaten identifiziert wurden. Für dieses neue rechtliche Verfahren werden Wirkstoffe auf Kommissionsebene als Substitutionskandidaten gekennzeichnet, wenn sie bestimmte Kriterien hinsichtlich der Gefährdung der menschlichen Gesundheit oder der Umwelt erfüllen. Nachfolgend ist auf Ebene der Mitgliedstaaten eine vergleichende Risikobewertung für Präparate vorzunehmen, falls für ein Produkt eine Zulassung beantragt wird, welches einen solchen Substitutionskandidaten enthält. Fast ein Viertel der gegenwärtig in der EU zugelassenen Wirkstoffe könnten als Substitutionskandidaten gekennzeichnet werden, und viele davon werden aufgrund ihrer Persistenz, Bioakkumulation oder aquatischen Toxizität eine Kennzeichnung erfahren. Für Pflanzenschutzmittel, die gegenwärtig in Deutschland zugelassen sind, ist zu erwarten, dass rund ein Drittel der Präparate in die Kategorie fallen würde, für die bei einer Neuzulassung eine vergleichende Bewertung mit Alternativprodukten erforderlich werden könnte. Für rund 40% aller betroffenen Anwendungsgebiete existieren Alternativprodukte die keine Substitutionskandidaten enthalten, und alle Produkte mit Substitutionskandidaten weisen mindestens ein Anwendungsgebiet auf, in dem eine potentielle Alternative vorhanden ist. Die vergleichende Umweltrisikobewertung von Pflanzenschutzmitteln kann daher absehbar einen wesentlichen zusätzlichen Aufwand im Zulassungsprozess bewirken. Für die Durchführung einer vergleichenden Umweltrisikobewertung wird aus diesem Projekt heraus ein Satz von generischen Kriterien vorgeschlagen, die die rechtliche Bezugsgröße umsetzt, wonach ein Faktor von mindestens 10 für das Toxizitäts-/Expositions-Verhältnis als ein signifikanter Risikounterschied aufzufassen sei. Wir schlagen weiterhin vor, Risikovergleiche für alle unterschiedlichen Endpunkte vorzunehmen, die gegenwärtig in der Umweltrisikobewertung verwendet werden, und keinem Substitutionskandidaten die Zulassung zu verweigern, falls sich für das Alternativprodukt eine signifikante Risikoerhöhung in irgendeinem anderen Risikoendpunkt zeigt. Für zehn Fallstudien konnte dargelegt werden, dass mit Hilfe der verfügbaren zusammenfassenden nationalen Bewertungsberichte eine vergleichende Risikobewertung auf der Basis der vorgeschlagenen Prinzipien prinzipiell vorgenommen werden kann. Allerdings können bei Risikowerten, die nur als Grenzwertangaben vorliegen, beim Risikovergleich uneindeutige Befunde erzeugt werden. Um die bevorstehenden vergleichenden Bewertungen möglichst effizient vornehmen zu können, wäre es aus Ressourcensicht besonders lohnend, Risikomaße wie TER- oder HQ-Werte elektronisch zugänglich zu machen. Wir schlagen daher vor, die Etablierung von elektronischen Datenbasen vorzusehen, Bewertungsprozeduren zu harmonisieren und Konsens über Entscheidungsregeln herzustellen.<BR>Quelle: Forschungsbericht
Background The Global Burden of Diseases, Injuries, and Risk Factors Study 2015 provides an up-to-date synthesis of the evidence for risk factor exposure and the attributable burden of disease. By providing national and subnational assessments spanning the past 25 years, this study can inform debates on the importance of addressing risks in context. Quelle: www.sciencedirect.com
Objectives Within the framework of the burden of disease (BoD) approach, disease and injury burden estimates attributable to risk factors are a useful guide for policy formulation and priority setting in disease prevention. Considering the important differences in methods, and their impact on burden estimates, we conducted a scoping literature review to: (1) map the BoD assessments including risk factors performed across Europe; and (2) identify the methodological choices in comparative risk assessment (CRA) and risk assessment methods. Methods We searched multiple literature databases, including grey literature websites and targeted public health agencies websites. Results A total of 113 studies were included in the synthesis and further divided into independent BoD assessments (54 studies) and studies linked to the Global Burden of Disease (59 papers). Our results showed that the methods used to perform CRA varied substantially across independent European BoD studies. While there were some methodological choices that were more common than others, we did not observe patterns in terms of country, year or risk factor. Each methodological choice can affect the comparability of estimates between and within countries and/or risk factors, since they might significantly influence the quantification of the attributable burden. From our analysis we observed that the use of CRA was less common for some types of risk factors and outcomes. These included environmental and occupational risk factors, which are more likely to use bottom-up approaches for health outcomes where disease envelopes may not be available. Conclusions Our review also highlighted misreporting, the lack of uncertainty analysis and the under-investigation of causal relationships in BoD studies. Development and use of guidelines for performing and reporting BoD studies will help understand differences, avoid misinterpretations thus improving comparability among estimates. © The Author(s) 2023.
Background The Global Burden of Diseases, Injuries, and Risk Factors Study (GBD) 2017 comparative risk assessment (CRA) is a comprehensive approach to risk factor quantification that offers a useful tool for synthesising evidence on risks and risk-outcome associations. With each annual GBD study, we update the GBD CRA to incorporate improved methods, new risks and risk-outcome pairs, and new data on risk exposure levels and risk-outcome associations. Methods We used the CRA framework developed for previous iterations of GBD to estimate levels and trends in exposure, attributable deaths, and attributable disability-adjusted life-years (DALYs), by age group, sex, year, and location for 84 behavioural, environmental and occupational, and metabolic risks or groups of risks from 1990 to 2017. This study included 476 risk-outcome pairs that met the GBD study criteria for convincing or probable evidence of causation. We extracted relative risk and exposure estimates from 46ââą 749 randomised controlled trials, cohort studies, household surveys, census data, satellite data, and other sources. We used statistical models to pool data, adjust for bias, and incorporate covariates. Using the counterfactual scenario of theoretical minimum risk exposure level (TMREL), we estimated the portion of deaths and DALYs that could be attributed to a given risk. We explored the relationship between development and risk exposure by modelling the relationship between the Socio-demographic Index (SDI) and risk-weighted exposure prevalence and estimated expected levels of exposure and risk-attributable burden by SDI. Finally, we explored temporal changes in risk-attributable DALYs by decomposing those changes into six main component drivers of change as follows: (1) population growth; (2) changes in population age structures; (3) changes in exposure to environmental and occupational risks; (4) changes in exposure to behavioural risks; (5) changes in exposure to metabolic risks; and (6) changes due to all other factors, approximated as the risk-deleted death and DALY rates, where the risk-deleted rate is the rate that would be observed had we reduced the exposure levels to the TMREL for all risk factors included in GBD 2017. Findings In 2017, 341 million (95% uncertainty interval [UI] 333-350) deaths and 121 billion (114-128) DALYs were attributable to GBD risk factors. Globally, 610% (596-624) of deaths and 483% (463-502) of DALYs were attributed to the GBD 2017 risk factors. When ranked by risk-attributable DALYs, high systolic blood pressure (SBP) was the leading risk factor, accounting for 104 million (939-115) deaths and 218 million (198-237) DALYs, followed by smoking (710 million [683-737] deaths and 182 million [173-193] DALYs), high fasting plasma glucose (653 million [523-823] deaths and 171 million [144-201] DALYs), high body-mass index (BMI; 472 million [299-670] deaths and 148 million [986-202] DALYs), and short gestation for birthweight (143 million [136-151] deaths and 139 million [131-147] DALYs). In total, risk-attributable DALYs declined by 49% (33-65) between 2007 and 2017. In the absence of demographic changes (ie, population growth and ageing), changes in risk exposure and risk-deleted DALYs would have led to a 235% decline in DALYs during that period. Conversely, in the absence of changes in risk exposure and risk-deleted DALYs, demographic changes would have led to an 186% increase in DALYs during that period. The ratios of observed risk exposure levels to exposure levels expected based on SDI (O/E ratios) increased globally for unsafe drinking water and household air pollution between 1990 and 2017. This result suggests that development is occurring more rapidly than are changes in the underlying risk structure in a population. Conversely, nearly universal declines in O/E ratios for smoking and alcohol use indicate that, for a given SDI, exposure to these risks is declining. In 2017, the leading Level 4 risk factor for age-standardised DALY rates was high SBP in four super-regions: central Europe, eastern Europe, and central Asia; north Africa and Middle East; south Asia; and southeast Asia, east Asia, and Oceania. The leading risk factor in the high-income super-region was smoking, in Latin America and Caribbean was high BMI, and in sub-Saharan Africa was unsafe sex. O/E ratios for unsafe sex in sub-Saharan Africa were notably high, and those for alcohol use in north Africa and the Middle East were notably low. Interpretation By quantifying levels and trends in exposures to risk factors and the resulting disease burden, this assessment offers insight into where past policy and programme efforts might have been successful and highlights current priorities for public health action. Decreases in behavioural, environmental, and occupational risks have largely offset the effects of population growth and ageing, in relation to trends in absolute burden. Conversely, the combination of increasing metabolic risks and population ageing will probably continue to drive the increasing trends in non-communicable diseases at the global level, which presents both a public health challenge and opportunity. We see considerable spatiotemporal heterogeneity in levels of risk exposure and risk-attributable burden. Although levels of development underlie some of this heterogeneity, O/E ratios show risks for which countries are overperforming or underperforming relative to their level of development. As such, these ratios provide a benchmarking tool to help to focus local decision making. Our findings reinforce the importance of both risk exposure monitoring and epidemiological research to assess causal connections between risks and health outcomes, and they highlight the usefulness of the GBD study in synthesising data to draw comprehensive and robust conclusions that help to inform good policy and strategic health planning. © 2018 The Author(s). Published by Elsevier Ltd.
Background Burden of disease analyses quantify population health and provide comprehensive overviews of the health status of countries or specific population groups. The comparative risk assessment (CRA) methodology is commonly used to estimate the share of the burden attributable to risk factors. The aim of this paper is to identify and address some selected important challenges associated with CRA, illustrated by examples, and to discuss ways to handle them. Further, the main challenges are addressed and finally, similarities and differences between CRA and health impact assessments (HIA) are discussed, as these concepts are sometimes referred to synonymously but have distinctly different applications. Results CRAs are very data demanding. One key element is the exposure-response relationship described e.g. by a mathematical function. Combining estimates to arrive at coherent functions is challenging due to the large variability in risk exposure definitions and data quality. Also, the uncertainty attached to this data is difficult to account for. Another key issue along the CRA-steps is to define a theoretical minimal risk exposure level for each risk factor. In some cases, this level is evident and self-explanatory (e.g., zero smoking), but often more difficult to define and justify (e.g., ideal consumption of whole grains). CRA combine all relevant information and allow to estimate population attributable fractions (PAFs) quantifying the proportion of disease burden attributable to exposure. Among many available formulae for PAFs, it is important to use the one that allows consistency between definitions, units of the exposure data, and the exposure response functions. When combined effects of different risk factors are of interest, the non-additive nature of PAFs and possible mediation effects need to be reflected. Further, as attributable burden is typically calculated based on current exposure and current health outcomes, the time dimensions of risk and outcomes may become inconsistent. Finally, the evidence of the association between exposure and outcome can be heterogeneous which needs to be considered when interpreting CRA results. Conclusions The methodological challenges make transparent reporting of input and process data in CRA a necessary prerequisite. The evidence for causality between included risk-outcome pairs has to be well established to inform public health practice. © The Author(s) 2022
Bedeutung der Feinstaubbelastung für die Gesundheit Der Artikel beschreibt drei wichtige Indikatoren, welche die Bedeutung der Feinstaubbelastung für die Gesundheit der Bevölkerung in Deutschland aufzeigen. 2021 konnten insgesamt ca. 232.900 verlorene gesunde Lebensjahre (Disability-Adjusted Life Years; DALYs) auf Feinstaub (PM2,5) zurückgeführt werden. Im Vergleich zu 2010 sind die DALYs um etwa die Hälfte zurückgegangen. Im Lebensverlauf ist der Mensch unterschiedlichen Risikofaktoren ausgesetzt, die sich negativ auf die Gesundheit auswirken können. Einige dieser Faktoren kann der Mensch unmittelbar durch sein Verhalten beeinflussen, indem sie oder er zum Beispiel nicht raucht, sich regelmäßig bewegt und gesund ernährt. Andere Faktoren, wie zum Beispiel die Belastung der Außenluft mit Schadstoffen, sind durch Verhaltensänderungen einzelner Menschen jedoch nur sehr eingeschränkt beeinflussbar. Eine Reduktion der Belastung ist dort vorrangig durch politische Maßnahmen, wie zum Beispiel die Beschränkung des Schadstoffausstoßes in der Industrie oder im Verkehr, erreichbar. Ein weltweit und auch in Deutschland besonders relevanter Luftschadstoff ist Feinstaub (engl. Particulate Matter; PM). Grundsätzlich ist in den letzten Jahren die Feinstaubbelastung in Deutschland deutlich zurückgegangen. Für Feinstaub mit einem Partikeldurchmesser kleiner als 2,5 Mikrometer ( PM2,5 ) empfiehlt die Weltgesundheitsorganisation ( WHO ), Konzentrationen von 5 Mikrogramm pro Kubikmeter (µg/m³) im Jahresmittel nicht zu überschreiten. Neue europäische Studien zeigen jedoch, dass es grundsätzlich keine Feinstaubkonzentration gibt, unterhalb der gesundheitsschädigende Wirkungen sicher ausgeschlossen werden können. Um neben der Belastung mit Feinstaub auch die potentielle Wirkung dieses Schadstoffs auf die Gesundheit der gesamten Bevölkerung möglichst umfassend und vergleichbar mit der Wirkung anderer Risikofaktoren abbilden zu können, wird national wie international das Konzept der umweltbedingten Krankheitslast (engl. Environmental Burden of Disease; EBD) eingesetzt. Dieses Konzept gehört zu den sogenannten vergleichenden Risikobewertungen (engl. Comparative Risk Assessments, CRA), in denen eine Vielzahl von Risikofaktoren in einem standardisierten Konzept berücksichtigt werden können. Untereinander vergleichbar werden die verschiedenen Risikofaktoren vor allem durch den Einsatz der Maßzahl Disability-Adjusted Life Year ( DALY ) – im Deutschen als verlorenes gesundes Lebensjahr bezeichnet – einem Indikator für die Bevölkerungsgesundheit. Im Folgenden werden drei Indikatoren präsentiert, um die Relevanz des Feinstaubs (PM2,5) für die Bevölkerung in Deutschland einzuordnen: der Anteil der Bevölkerung, der von einer Feinstaubbelastung oberhalb des WHO-Richtwertes betroffen ist die bevölkerungsgewichtete Feinstaubbelastung im Jahresmittel die Krankheitslast durch Feinstaub Diese Indikatoren sind zum Teil auch Bestandteil der durch das Umweltbundesamt bereitgestellten „ Daten zur Umwelt “. Für alle Indikatoren werden Feinstaubpartikel mit einem Durchmesser von weniger als 2,5 Mikrometer (µm) berücksichtigt (PM2,5). Dies gilt auch für die Analysen zu den gesundheitlichen Auswirkungen, weil für diese Partikelfraktion viele hochwertige epidemiologische Studien vorliegen. Dies sind Bevölkerungsstudien, die den Zusammenhang zwischen der PM2,5-Konzentration in der Außenluft und dem Risiko für bestimmte gesundheitliche Auswirkungen untersuchen. Neuerungen auf einen Blick: Erstmalig wurde zur Bestimmung der Exposition direkt auf PM2,5-Mess- und Modelldaten zurückgegriffen. Eine Umrechnung von PM10 auf PM2,5 war somit nicht mehr nötig. Für die Berechnung der Lungenkrebskrankheitslast konnte erstmalig auf die Prävalenzdaten des Zentrums für Krebsregisterdaten am Robert Koch-Institut zurückgegriffen werden. Die Bevölkerungszahlen aus dem Zensus 2011 wurden für jedes Untersuchungsjahr entsprechend der jährlichen Bevölkerungsfortschreibung des Statistischen Bundesamtes angepasst. Ermittlung der Belastungssituation durch Feinstaub Um die Belastungssituation, auch Exposition genannt, und mögliche Gesundheitsrisiken durch Feinstaub ( PM2,5 ) in Deutschland zu ermitteln, sind Informationen zur räumlichen Verteilung der Feinstaubbelastung in der Außenluft und der Bevölkerung erforderlich. Dafür werden flächendeckend modellierte Jahresmittelwerte der PM2,5-Konzentrationen in der Außenluft für Deutschland verwendet. Diese Werte sind repräsentativ für PM2,5-Konzentrationen in Gebieten des städtischen und ländlichen Hintergrunds in Deutschland. Das heißt, dass die Modelldaten hierbei weder PM2,5-Konzentrationen von höher belasteten Verkehrsmessstationen noch Messstationen in der Nähe von Industrieanlagen berücksichtigen. Im Verlauf der letzten Jahre haben sich die PM2,5-Belastungen an verkehrsnahen Stationen dem Belastungsniveau im städtischen Hintergrund deutlich angenähert ( UBA 2023), so dass der Ausschluss dieser Messstationen nur noch einen geringen Einfluss auf die darauf basierenden weiteren Berechnungen hat. Die modellierten Jahresmittelwerte der PM2,5-Konzentrationen werden dann mit räumlichen Informationen zur Bevölkerungsverteilung aus dem Zensus 2011 kombiniert. Die Bevölkerungsgröße wird entsprechend der Bevölkerungsfortschreibung des Statistischen Bundesamtes jährlich angepasst. Auf Basis der Kombination der oben genannten Feinstaub- und Bevölkerungsdaten lässt sich ermitteln, wie viele Menschen welchen PM2,5-Konzentrationen im Jahresdurchschnitt ausgesetzt sind. Diese Abschätzung bildet nicht nur die Grundlage für die Ableitung der Indikatoren zur Belastungssituation durch Feinstaub, sondern auch für die Berechnung der resultierenden Krankheitslast in Deutschland. Genauere Beschreibungen zu den Eingangsdaten und insbesondere zur Methodik der Ableitung der Indikatoren sind im UMID-Artikel von Kienzler und Kollegen zu finden (Kienzler et al. 2024). Indikator „Bevölkerungsanteil oberhalb des WHO-Richtwertes für Feinstaub“ Für den Indikator „Bevölkerungsanteil oberhalb des WHO -Richtwertes für Feinstaub“ werden die modellierten PM2,5 -Jahresmittelkonzentrationen in Klassen eingeteilt. Durch die räumliche Verknüpfung mit der Bevölkerungsverteilung kann die Anzahl der Personen in den einzelnen Klassen bestimmt und für gleiche Klassen aufsummiert werden. Die Abb. „Bevölkerungsanteile je Feinstaubbelastungsklasse (PM2,5)“ zeigt die Feinstaubbelastung bei Einteilung in Klassen mit je 5 µg/m³ Klassenbreite für die einzelnen Untersuchungsjahre. Die Tabelle „Bevölkerungsanteile je Feinstaubbelastungsklasse (PM2,5)“ zeigt die Bevölkerungsanteile (in Prozent), differenziert in Feinstaubklassen mit 1 µg/m³ Klassenbreite. Aus diesen Informationen kann abgeleitet werden, wie hoch der Bevölkerungsanteil oberhalb bestimmter Bewertungsmaßstäbe ist. Hier kann beispielsweise der WHO-Richtwert für PM2,5 von 5 µg/m³ im Jahresmittel oder auch der von der EU seit dem 01.01.2015 festgesetzte und für Deutschland verbindlich einzuhaltende Grenzwert von 25 µg/m³ im Jahresmittel als Bewertungsgrundlage gewählt werden. Die Daten in der Tabelle und der Abbildung zeigen, dass die Feinstaubbelastung in Deutschland in den letzten Jahren deutlich zurückgegangen ist. Im Berechnungszeitraum war keine Person in Deutschland PM2,5 -Konzentrationen über dem derzeitigen EU-Grenzwert von 25 µg/m³ im Jahresmittel ausgesetzt - mit der Einschränkung, dass dieser Auswertung nur Daten von Messstationen aus dem ländlichen und städtischen Hintergrund zugrunde liegen. Darüber hinaus ist in der Entwicklung seit 2010 insgesamt eine Verschiebung der Bevölkerungsanteile hin zu Klassen mit niedrigeren PM2,5-Konzentrationen zu beobachten. Dieser Trend hat sich jedoch seit 2016 deutlich abgeschwächt. Legt man als Bewertungsmaßstab jedoch den neuen WHO -Richtwert für PM2,5 zu Grunde (WHO 2021), zeigt sich, dass der Jahresmittelwert von 5 µg/m³ über den gesamten Zeitraum entweder für 100 % oder nahezu 100 % der Bevölkerung in Deutschland überschritten wird (siehe Abb. „Anteil der Bevölkerung oberhalb des WHO-Richtwerts/Zwischenziels 4 für Feinstaub (PM2,5)“). Dies bedeutet aus Sicht des Gesundheitsschutzes, dass im Untersuchungszeitraum nahezu die gesamte Bevölkerung in jedem Jahr Feinstaubkonzentrationen ausgesetzt war, die laut WHO mit einem erhöhten Gesundheitsrisiko verbunden sind. Der Vergleich mit dem Zwischenziel 4 der WHO-Empfehlungen (10 µg/m³) zeigt immerhin eine insgesamt abnehmende Feinstaubbelastung in Deutschland. Der generell beobachtete Rückgang der PM2,5 -Belastung ist überwiegend auf die Minderungsmaßnahmen bei Emissionen aus stationären Quellen (mit fossilen Brennstoffen betriebene Kraftwerke, Abfallverbrennungsanlagen, Haushalte / Kleinverbraucher und diverse Industrieprozesse) und im Verkehrsbereich zurückzuführen (nähere Informationen zu Quellenanteilen an den Feinstaubemissionen finden Sie hier ). Trotz der insgesamt positiven Entwicklung vor allem im Zeitraum der Jahre 2010 bis 2016 bleibt abzuwarten, ob sich dieser Trend in den Folgejahren fortsetzen wird, weil bereits ein deutlich niedrigeres Belastungsniveau erreicht wurde und die Anstrengungen zur Emissionsreduktion nochmals verstärkt werden müssen, um die Belastung weiter in Richtung der Empfehlungen der WHO zu senken. Des Weiteren haben besondere und zeitlich befristete Einflussfaktoren, wie z.B. Witterungsbedingungen oder die Folgen der Corona-Pandemie auf das Mobilitätsverhalten, in den jeweiligen Jahren einen nennenswerten Einfluss auf die Höhe der jährlichen Feinstaubbelastung in Deutschland. Welchen Einfluss die Witterung auf die Luftqualität nehmen kann, wird beispielsweise beim Verlauf der jährlichen PM2,5-Konzentration im Zeitraum von 2011 bis 2013 deutlich: obwohl die Feinstaub-Emissionen in Deutschland in diesen drei Jahren kontinuierlich abnahmen, fällt das Jahr 2012 mit einer witterungsbedingt vergleichsweise niedrigen Feinstaubbelastung deutlich aus dem Rahmen. Indikator „Bevölkerungsgewichtete Feinstaubbelastung im Jahresdurchschnitt“ Aus der Verknüpfung der räumlichen Verteilung der Feinstaubkonzentrationen und Informationen zur Bevölkerungsverteilung lässt sich für die betrachteten Jahre zudem eine durchschnittliche bevölkerungsgewichtete Feinstaubexposition für nahezu die gesamte Bevölkerung in Deutschland ermitteln. Feinstaubkonzentrationen, denen ein großer Bevölkerungsanteil ausgesetzt ist, haben somit einen größeren Einfluss auf das Gesamtergebnis als solche, von denen nur ein kleiner Teil der Bevölkerung betroffen ist. Die durchschnittliche jährliche bevölkerungsgewichtete Feinstaubbelastung in Deutschland ist in der Abbildung „Bevölkerungsgewichtete Feinstaubbelastung (PM2,5) im Jahresdurchschnitt“ dargestellt. Hier wird deutlich, dass die bevölkerungsgewichtete Feinstaubbelastung trotz zwischenzeitlicher Schwankungen der PM2,5-Konzentrationen über den gesamten Zeitraum hinweg deutlich gesunken ist: im Jahr 2010 betrug die bevölkerungsgewichtete PM2,5-Belastung der deutschen Bevölkerung 15,9 µg/m³, im Jahr 2021 nur noch 9,3 µg/m³, was einer Reduktion von rund 42 % entspricht. Indikator: „Krankheitslast durch Feinstaub“ Um das Gesundheitsrisiko, das mit der zuvor ermittelten Feinstaubbelastung für die Bevölkerung einhergeht, schätzen zu können, wird das Konzept der Umweltbedingten Krankheitslast (engl. Environmental Burden of Disease, EBD) verwendet. Es verfolgt das Ziel, die den umweltassoziierten Risikofaktoren, wie Feinstaub oder Umweltlärm, zuzuschreibende Krankheitslast einer Bevölkerung oder Bevölkerungsgruppe zu ermitteln und sie in einer einheitlichen Maßzahl (engl. Disability-Adjusted Life Year; DALY ) darzustellen. Dadurch können Krankheitslasten, die auf unterschiedliche Umweltrisikofaktoren oder andere Risikofaktoren zurückgeführt werden können, miteinander verglichen werden. Ein DALY entspricht dabei einem verlorenen gesunden Lebensjahr. DALYs vereinen die durch das Versterben verlorenen Lebensjahre (engl. Years of Life Lost due to premature death; YLLs) und die mit gesundheitlichen Einschränkungen gelebten Jahre (engl. Years Lived with Disability; YLDs) in einer Maßzahl. Die Methoden zur Berechnung der Krankheitslast können dem Fachartikel entnommen und häufig auftretende Fragen in den FAQs nachgelesen werden. Die Quellen für die in den Modellen eingesetzten Daten sind als Übersicht in der nachfolgenden Tabelle dargestellt. Im Folgenden werden ausschließlich die berechneten Ergebnisse zur Krankheitslast präsentiert. Die Krankheitslast wurde für die folgenden Erkrankungen (sogenannte Gesundheitsendpunkte) für die Bevölkerung ab einem Alter von 25 Jahren ermittelt: Chronisch obstruktive Lungenerkrankungen (COPD) Lungenkrebs Schlaganfall Ischämische Herzerkrankungen Diabetes mellitus Typ 2 Für jeden der genannten Gesundheitsendpunkte wurde die Krankheitslast berechnet, welche auf die Exposition gegenüber Feinstaub zurückzuführen ist, ausgedrückt in YLLs, YLDs, DALYs , DALYs pro 100.000 Personen und als Anzahl attributabler Todesfälle (siehe nachfolgende Tabellen sowie die Diagramme am Ende des Abschnitts). Die Tabelle „Feinstaubbedingte Krankheitslast (als Summe aller Erkrankungen)“ fasst alle Endpunkte zusammen und präsentiert eine Gesamtübersicht zur feinstaubbedingten Krankheitslast in Deutschland. Alle Ergebnisse werden als Mittelwert und dem dazugehörigen 95 %-Unsicherheitsintervall aufgeführt. Dies soll verdeutlichen, dass es sich bei den Berechnungen um Modellergebnisse handelt, welche durch die Unsicherheit , Variabilität und Varianz der Eingangsdaten eine entsprechende Schwankungsbreite um die zentralen Schätzwerte aufweisen. Im Jahr 2021 konnten rund 5 % der gesamten COPD-Krankheitslast in Deutschland auf die Feinstaubbelastung zurückgeführt werden. In absoluten Zahlen sind dies etwa 33.200 DALYs . Die YLLs haben mit ca. 19.400 verlorenen Lebensjahren dabei einen größeren Anteil an den DALYs als die YLDs. Das heißt, dass bei dieser Erkrankung hinsichtlich der Gesamtkrankheitslast der Mortalität im Vergleich zur Morbidität eine größere Bedeutung zukommt. Die Anzahl der DALYs schwankt im Untersuchungszeitraum, jedoch ist die Krankheitslast in dieser Zeit im Vergleich zum Jahr 2010 tendenziell gesunken. Der starke Rückgang im Jahr 2012 gegenüber den beiden Vorjahren erklärt sich durch die ungewöhnlich niedrige Feinstaubbelastung in diesem Jahr. Seit 2014 verbleibt die Anzahl der DALYs durch COPD mit nur geringen Schwankungen von Jahr zu Jahr auf einem relativ gleichbleibenden Niveau. Für das Jahr 2021 ist jedoch wieder ein Anstieg der DALYs zu verzeichnen. Im Jahr 2021 konnten rund 6 % der Lungenkrebs-Krankheitslast in Deutschland auf die Feinstaubelastung zurückgeführt werden. In absoluten Zahlen sind dies etwa 42.400 DALYs . Die YLLs machten mit ca. 40.700 verlorenen Lebensjahren den weitaus größten Teil an den DALYs aus. Der Schwerpunkt der Krankheitslast durch Lungenkrebs liegt somit eindeutig bei der Mortalität. Mit Ausnahme des größeren Anstiegs der Krankheitslast von 2012 auf 2013 ist die Anzahl der DALYs ab dem Jahr 2013 rückläufig, wobei in den letzten drei Berechnungsjahren eher eine Stagnation der feinstaubbedingten Krankheitslast erkennbar ist, bei nur geringen jährlichen Schwankungen. Für das Jahr 2021 ist jedoch wieder ein Anstieg der DALYs zu verzeichnen. Im Jahr 2021 konnten rund 9 % der Schlaganfall-Krankheitslast in Deutschland auf die Feinstaubbelastung zurückgeführt werden. In absoluten Zahlen sind dies etwa 32.700 DALYs . Die YLLs machten hier mit ca. 18.300 verlorenen Lebensjahren den größeren Teil an den DALYs aus, wobei mit ca. 14.500 YLDs auch ein erheblicher Verlust an Lebensjahren auf die gesundheitlichen Einschränkungen infolge eines Schlaganfalls zurückzuführen ist (Morbidität). Mit Ausnahme des größeren Anstiegs der Krankheitslast von 2012 auf 2013 ist die Anzahl der DALYs ab dem Jahr 2013 tendenziell rückläufig, wobei in den letzten Jahren der Rückgang der feinstaubbedingten Krankheitslast durch Schlaganfälle pro Jahr im Vergleich zum Beginn der Zeitreihe relativ gering ausfällt. Für das Jahr 2021 ist jedoch wieder ein Anstieg der DALYs zu verzeichnen. Im Jahr 2021 konnten rund 8 % der Krankheitslast ausgelöst durch ischämische Herzerkrankungen in Deutschland auf die Feinstaubbelastung zurückgeführt werden. In absoluten Zahlen sind dies etwa 70.200 DALYs . Die YLLs machten mit ca. 64.400 verlorenen Lebensjahren den weitaus größeren Teil an den DALYs aus, wobei mit ca. 5.900 YLDs auch ein nicht zu vernachlässigender Verlust an Lebensjahren auf die gesundheitlichen Einschränkungen zurückzuführen ist, die mit ischämischen Herzerkrankungen verbunden sind (Morbidität). Mit Ausnahme des größeren Anstiegs der feinstaubbedingten Krankheitslast von 2012 auf 2013 ist die Anzahl der DALYs ab dem Jahr 2013 tendenziell rückläufig, wobei die Krankheitslast pro Jahr seit 2016 mit geringen jährlichen Schwankungen eher stagniert. Für das Jahr 2021 ist jedoch wieder ein Anstieg der DALYs zu verzeichnen. Im Jahr 2018 konnten rund 8 % der gesamten durch Diabetes mellitus Typ 2 Krankheitslast in Deutschland auf die Feinstaubelastung zurückgeführt werden. In absoluten Zahlen sind dies etwa 54.400 DALYs . Beim Diabetes kehrt sich das Verhältnis von YLLs zu YLDs im Vergleich zu den anderen gesundheitlichen Endpunkten um. Die YLDs machten mit einem Verlust von etwa 34.500 Lebensjahren auf Grund der gesundheitlichen Einschränkungen, die mit einer Diabetes mellitus Typ 2-Erkrankung verbunden sind, einen weitaus größeren Anteil an den DALYs aus als die YLLs. Mit Ausnahme des größeren Anstiegs der Krankheitslast von 2012 auf 2013 ist die Anzahl der DALYs ab dem Jahr 2013 tendenziell rückläufig, wobei für 2018 sogar ein kurzer Anstieg der feinstaubbedingten Krankheitslast erkennbar ist. Auch hier ist für das Jahr 2021 ein Anstieg der DALYs im Vergleich zum Vorjahr zu verzeichnen. Ergänzend zu den Tabellen zeigen die folgenden Diagramme die zeitliche Entwicklung der feinstaubbedingten Krankheitslast für die einzelnen Erkrankungen. Zeitliche Entwicklung der feinstaubbedingten Krankheitslast für COPD Quelle: Umweltbundesamt Diagramm als PDF Diagramm als Excel mit Daten Zeitliche Entwicklung der feinstaubbedingten Krankheitslast für Lungenkrebs Quelle: Umweltbundesamt Diagramm als PDF Diagramm als Excel mit Daten Zeitliche Entwicklung der feinstaubbedingten Krankheitslast für Schlaganfall Quelle: Umweltbundesamt Diagramm als PDF Diagramm als Excel mit Daten Zeitliche Entwicklung der feinstaubbedingten Krankheitslast für ischämische Herzerkrankungen Quelle: Umweltbundesamt Diagramm als PDF Diagramm als Excel mit Daten Zeitliche Entwicklung der feinstaubbedingten Krankheitslast für Diabetes mellitus Typ 2 Quelle: Umweltbundesamt Diagramm als PDF Diagramm als Excel mit Daten Zusammenfassende Betrachtung Um die Entwicklung der gesamten Krankheitslast infolge der Feinstaubbelastung in Deutschland über den gesamten Untersuchungszeitraum einschätzen zu können, ist in der Tabelle „Feinstaubbedingte Krankheitslast (als Summe aller Erkrankungen)“ die Summe der YLLs, YLDs, DALYs und der attributablen Todesfälle über alle spezifischen gesundheitlichen Endpunkte für die jeweiligen Jahre dargestellt. Betrachtet man die allgemeine Entwicklung im Untersuchungszeitraum, so zeigt sich, dass die Krankheitslast durch Feinstaub im Jahr 2021 mit ca. 232.900 DALYs deutlich niedriger war als zu Beginn der Zeitreihe im Jahr 2010 mit etwa 466.100 DALYs. Sie hat sich innerhalb dieser 12 Jahre also in etwa halbiert. Die Anzahl der attributablen Todesfälle ist in diesem Zeitraum von ca. 26.800 auf 12.800 zurückgegangen. Die jährliche Entwicklung zeigt, dass insbesondere in den Jahren 2010 bis 2015, abgesehen von dem kurzen Anstieg von 2012 zu 2013, die stärkste Reduktion der Krankheitslast zu beobachten war, dass jedoch nach 2015 der Rückgang deutlich langsamer erfolgt ist. Seit 2018 ist hingegen kein einheitlicher Trend bei der Krankheitslast mehr zu beobachten. Die Exposition gegenüber Feinstaub ist ein wichtiger Parameter bei der Berechnung der Krankheitslast. Daher ist es nicht verwunderlich, dass die Höhe der Krankheitslast auch dem Trend der Feinstaubexposition folgt. So ist beispielsweise der besonders starke Rückgang der Krankheitslast von 2011 auf 2012 wesentlich auf einen starken Rückgang der Feinstaubbelastung in diesem Zeitraum zurückzuführen, der mit besonderen Witterungsverhältnissen im Jahr 2012 zur erklären ist. Die Berechnungen zeigen, dass im Jahr 2021 mit ca. 162.600 YLLs ein großer Teil der attributablen Krankheitslast durch Feinstaub (rund 70 %) auf die Mortalität entfällt, jedoch auch ca. 70.300 gesunde Lebensjahre verloren wurden, weil Menschen durch die jeweiligen Erkrankungen in einem Zustand eingeschränkter Gesundheit gelebt haben. Tipps zum Weiterlesen EU [Europäische Union] (2008) Richtlinie 2008/50/EG des Europäischen Parlaments und des Rates vom 21 Mai 2008 über Luftqualität und saubere Luft für Europa. Amtsblatt der Europäischen Union. 51 L152: 1. https://eur-lex.europa.eu/legal-content/DE/TXT/?uri=CELEX%3A32008L0050 . Letzter Zugriff: 20.04.2021 Kienzler S, Plaß D, Wintermeyer D (2024) Die Gesundheitsbelastung durch Feinstaub ( PM2,5 ) in Deutschland 2010–2021. UMID: Umwelt und Mensch – Informationsdienst (1/2024). S. 50-61. https://www.umweltbundesamt.de/sites/default/files/medien/4031/publikationen/artikel_5_dnk.pdf UBA (2023): Luftqualität 2022 - Vorläufige Auswertung. Hintergrund 03/2023. Hintergrund Februar 2023: Luftqualität 2022 (vorläufige Auswertung) (umweltbundesamt.de) Stern R und Fath J (2006) Kartographische Darstellung der flächenhaften Immissionsbelastung in Deutschland durch Kombination von Messung und Rechnung für die Jahre 1999 bis 2003. Bericht zum Forschungs- und Entwicklungsvorhaben FKZ 204 42 202/03 auf dem Gebiet des Umweltschutzes „Analyse und Bewertung der Immissionsbelastung durch Feinstaub in Deutschland durch Ferntransporte" World Health Organization (2021) WHO global air quality guidelines. Particulate matter (PM 2.5 and PM 10 ), ozone, nitrogen dioxide, sulfur dioxide and carbon monoxide. Geneva: World Health Organization; 2021. https://www.who.int/publications/i/item/9789240034228
Background<BR>The Global Burden of Disease, Injuries, and Risk Factor study 2013 (GBD 2013) is the first of a series of annual updates of the GBD. Risk factor quantification, particularly of modifiable risk factors, can help to identify emerging threats to population health and opportunities for prevention. The GBD 2013 provides a timely opportunity to update the comparative risk assessment with new data for exposure, relative risks, and evidence on the appropriate counterfactual risk distribution.<BR>Methods<BR>Attributable deaths, years of life lost, years lived with disability, and disability-adjusted life-years (DALYs) have been estimated for 79 risks or clusters of risks using the GBD 2010 methods. Risk-outcome pairs meeting explicit evidence criteria were assessed for 188 countries for the period 1990-2013 by age and sex using three inputs: risk exposure, relative risks, and the theoretical minimum risk exposure level (TMREL). Risks are organised into a hierarchy with blocks of behavioural, environmental and occupational, and metabolic risks at the first level of the hierarchy. The next level in the hierarchy includes nine clusters of related risks and two individual risks, with more detail provided at levels 3 and 4 of the hierarchy. Compared with GBD 2010, six new risk factors have been added: handwashing practices, occupational exposure to trichloroethylene, childhood wasting, childhood stunting, unsafe sex, and low glomerular filtration rate. For most risks, data for exposure were synthesised with a Bayesian meta-regression method, DisMod-MR 2.0, or spatial-temporal Gaussian process regression. Relative risks were based on meta-regressions of published cohort and intervention studies. Attributable burden for clusters of risks and all risks combined took into account evidence on the mediation of some risks such as high body-mass index (BMI) through other risks such as high systolic blood pressure and high cholesterol.<BR>Findings<BR>All risks combined account for 57ı2% (95% uncertainty interval [UI] 55ı8-58ı5) of deaths and 41ı6% (40ı1-43ı0) of DALYs. Risks quantified account for 87ı9% (86ı5-89ı3) of cardiovascular disease DALYs, ranging to a low of 0% for neonatal disorders and neglected tropical diseases and malaria. In terms of global DALYs in 2013, six risks or clusters of risks each caused more than 5% of DALYs: dietary risks accounting for 11ı3 million deaths and 241ı4 million DALYs, high systolic blood pressure for 10ı4 million deaths and 208ı1 million DALYs, child and maternal malnutrition for 1ı7 million deaths and 176ı9 million DALYs, tobacco smoke for 6ı1 million deaths and 143ı5 million DALYs, air pollution for 5ı5 million deaths and 141ı5 million DALYs, and high BMI for 4ı4 million deaths and 134ı0 million DALYs. Risk factor patterns vary across regions and countries and with time. In sub-Saharan Africa, the leading risk factors are child and maternal malnutrition, unsafe sex, and unsafe water, sanitation, and handwashing. In women, in nearly all countries in the Americas, north Africa, and the Middle East, and in many other high-income countries, high BMI is the leading risk factor, with high systolic blood pressure as the leading risk in most of Central and Eastern Europe and south and east Asia. For men, high systolic blood pressure or tobacco use are the leading risks in nearly all high-income countries, in north Africa and the Middle East, Europe, and Asia. For men and women, unsafe sex is the leading risk in a corridor from Kenya to South Africa.<BR>Interpretation<BR>Behavioural, environmental and occupational, and metabolic risks can explain half of global mortality and more than one-third of global DALYs providing many opportunities for prevention. Of the larger risks, the attributable burden of high BMI has increased in the past 23 years. In view of the prominence of behavioural risk factors, behavioural and social science research on interventions for these risks should be strengthened. Many prevention and primary care policy options are available now to act on key risks.<BR>Quelle: www.sciencedirect.com
Das Projekt "Teilprojekt A" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Technische Universität München, Klinikum rechts der Isar, Klinik und Poliklinik für Strahlentherapie und Radiologische Onkologie durchgeführt. Das Ziel des vorliegenden Projektes ist es, die Wirkung niedriger, mittlerer und hoher Dosen ionisierender Strahlung in einem Bereich zwischen 0,2 Gy und 16 Gy auf mikrovaskuläre Endothelzellen (mECs) gewonnen aus unterschiedlichen Normalgeweben zu studieren. Im Besonderen sollen die Interaktionen zwischen mikrovaskulären ECs und Immuneffektorzellen in vitro und im Mausmodell untersucht werden. Wir werden uns auf Herz, Subkutis, Leber (Sievert et al. 2014; Hildebrandt et al. 1998) und die Lunge als Hochrisiko-Organe konzentrieren. Aufklärung der funktionellen und phänotypischen Änderungen von pathogener Relevanz in mikrovaskulären Endothelzellen (mECs) isoliert aus Herz, Haut, Leber und Lunge (Sievert et al. 2014). Interaktion von mECs (nicht bestrahlt und bestrahlt) mit Subpopulationen von Leukozyten. Erfassung der histologischen und immunhistologischen Änderungen von nicht bestrahlten und mit niedrigen Dosen bestrahlten mECs. Vergleichende Proteom- und Transkriptom-Anlalyse von mECs aus nicht bestrahlten Geweben. Integrierung der Daten zu einem Modell über den biologischen Mechanismus der strahleninduzierten Pathogenese (Azimzadeh et al. 2015).
Das Projekt "Teilprojekt B" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Helmholtz Zentrum München, Institut für Strahlenbiologie durchgeführt. Das Ziel des vorliegenden Projektes ist es, die Wirkung niedriger, mittlerer und hoher Dosen ionisierender Strahlung in einem Bereich zwischen 0,2 Gy und 16 Gy auf mikrovaskuläre Endothelzellen (ECs) gewonnen aus unterschiedlichen Normalgeweben zu studieren. Im Besonderen sollen die Interaktionen zwischen mikrovaskulären ECs und Immuneffektorzellen in vitro und im Mausmodell untersucht werden. Wir werden uns auf Herz, Subkutis, Leber (Hildebrandt et al. 1998) und die Lunge als Hochrisiko-Organe konzentrieren. Aufklärung der funktionellen und phänotypischen Änderungen von pathogener Relevanz in mikrovaskulären Endothelzellen (mECs) isoliert aus Herz, Haut, Leber und Lunge. Interaktion von mECs (nicht bestrahlt und bestrahlt) mit Subpopulationen von Leukozyten. Erfassung der histologischen und immunhistologischen Änderungen von nicht bestrahlten und mit niedrigen Dosen bestrahlten mECs. Vergleichende Proteom- und Transkriptom-Analyse von ECs aus nicht bestrahlten Geweben. Integrierung der Daten zu einem Modell über den biologischen Mechanismus der strahleninduzierten Pathogenese.
| Origin | Count |
|---|---|
| Bund | 23 |
| Type | Count |
|---|---|
| Förderprogramm | 15 |
| Text | 2 |
| unbekannt | 6 |
| License | Count |
|---|---|
| geschlossen | 8 |
| offen | 15 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 16 |
| Englisch | 12 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Datei | 1 |
| Dokument | 2 |
| Keine | 16 |
| Webseite | 6 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 12 |
| Lebewesen & Lebensräume | 16 |
| Luft | 10 |
| Mensch & Umwelt | 23 |
| Wasser | 10 |
| Weitere | 20 |