Andere Artikel in diesem Kapitel stellen allgemeine Grundsätze der ärztlichen Überwachung von Berufskrankheiten und der Expositionsüberwachung vor. Dieser Artikel skizziert einige Prinzipien epidemiologischer Methoden, die zur Erfüllung von Überwachungsanforderungen verwendet werden können. Bei der Anwendung dieser Methoden müssen die Grundprinzipien der physikalischen Messung sowie die standardmäßige epidemiologische Datenerhebungspraxis berücksichtigt werden.

Die Epidemiologie kann den Zusammenhang zwischen beruflicher und nichtberuflicher Exposition gegenüber chemisch-physikalischen Stressoren oder Verhalten und Krankheitsfolgen quantifizieren und somit Informationen zur Entwicklung von Interventionen und Präventionsprogrammen liefern (Coenen 1981; Coenen und Engels 1993). Die Verfügbarkeit von Daten und der Zugriff auf Arbeitsplatz- und Personalakten diktieren in der Regel das Design solcher Studien. Unter günstigsten Umständen können Expositionen durch arbeitshygienische Messungen ermittelt werden, die in einem Betrieb oder Betrieb durchgeführt werden, und direkte medizinische Untersuchungen der Arbeitnehmer werden verwendet, um mögliche gesundheitliche Auswirkungen zu ermitteln. Solche Bewertungen können prospektiv für einen Zeitraum von Monaten oder Jahren durchgeführt werden, um Risiken von Krankheiten wie Krebs abzuschätzen. Es ist jedoch häufiger der Fall, dass frühere Expositionen historisch rekonstruiert werden müssen, indem vom aktuellen Niveau aus rückwärts projiziert wird oder in der Vergangenheit aufgezeichnete Messungen verwendet werden, die den Informationsbedarf möglicherweise nicht vollständig decken. Dieser Artikel stellt einige Richtlinien und Einschränkungen für Messstrategien und Dokumentation vor, die sich auf die epidemiologische Bewertung von Gesundheitsgefahren am Arbeitsplatz auswirken.

Messungen

Messungen sollten nach Möglichkeit eher quantitativ als qualitativ sein, da quantitative Daten leistungsfähigeren statistischen Techniken unterliegen. Beobachtbare Daten werden üblicherweise als nominal, ordinal, Intervall und Verhältnis klassifiziert. Daten auf nominaler Ebene sind qualitative Deskriptoren, die nur Typen unterscheiden, wie z. B. verschiedene Abteilungen innerhalb einer Fabrik oder verschiedene Branchen. Ordinale Variablen können von „niedrig“ bis „hoch“ geordnet werden, ohne weitere quantitative Beziehungen zu vermitteln. Ein Beispiel ist „exponiert“ vs. „nicht exponiert“ oder die Klassifizierung der Rauchergeschichte als Nichtraucher (= 0), leichter Raucher (= 1), mittlerer Raucher (= 2) und starker Raucher (= 3). Je höher der Zahlenwert, desto stärker die Rauchintensität. Die meisten Messwerte werden als Verhältnis- oder Intervallskalen ausgedrückt, bei denen eine Konzentration von 30 mg/m³ ist die doppelte Konzentration von 15 mg/m³. Verhältnisvariablen besitzen einen absoluten Nullpunkt (wie das Alter), Intervallvariablen (wie der IQ) jedoch nicht.

Messstrategie

Die Messstrategie berücksichtigt Informationen über den Messort, die Umgebungsbedingungen (z. B. Feuchtigkeit, Luftdruck) während der Messung, die Messdauer und die Messtechnik (Hansen und Whitehead 1988; Ott 1993).

Gesetzliche Anforderungen schreiben oft die Messung von achtstündigen zeitgewichteten Durchschnitten (TWAs) der Konzentrationen gefährlicher Substanzen vor. Allerdings arbeiten nicht alle Personen die ganze Zeit in Acht-Stunden-Schichten, und das Expositionsniveau kann während der Schicht schwanken. Ein für die Arbeit einer Person gemessener Wert kann als repräsentativ für einen Achtstundenschichtwert angesehen werden, wenn die Expositionsdauer während der Schicht länger als sechs Stunden ist. Als praktisches Kriterium ist eine Probenahmedauer von mindestens zwei Stunden anzustreben. Bei zu kurzen Zeitintervallen kann die Probenahme in einem Zeitraum höhere oder niedrigere Konzentrationen zeigen und damit die Konzentration während der Schicht über- oder unterschätzen (Rappaport 1991). Daher kann es sinnvoll sein, mehrere Messungen oder Messungen über mehrere Schichten hinweg zu einem einzigen zeitgewichteten Mittelwert zusammenzufassen oder wiederholte Messungen mit kürzeren Abtastzeiten zu verwenden.

Gültigkeit der Messung

Überwachungsdaten müssen etablierten Kriterien genügen. Die Messtechnik sollte die Ergebnisse während des Messvorgangs nicht beeinflussen (Reaktivität). Darüber hinaus sollte die Messung objektiv, zuverlässig und valide sein. Die Ergebnisse sollten weder durch die verwendete Messtechnik (Durchführungsobjektivität) noch durch die Ablesung oder Dokumentation durch den Messtechniker (Beurteilungsobjektivität) beeinflusst werden. Unter gleichen Bedingungen sollen die gleichen Messwerte erhalten werden (Zuverlässigkeit); die beabsichtigte Sache sollte gemessen werden (Validität) und Wechselwirkungen mit anderen Stoffen oder Expositionen sollten die Ergebnisse nicht übermäßig beeinflussen.

Qualität der Expositionsdaten

Datenquellen. Ein Grundprinzip der Epidemiologie ist, dass Messungen auf individueller Ebene denen auf Gruppenebene vorzuziehen sind. Somit nimmt die Qualität epidemiologischer Überwachungsdaten in folgender Reihenfolge ab:

1. direkte Vermessung von Personen; Informationen über Expositionshöhe und zeitlichen Verlauf
2. direkte Messungen von Gruppen; Informationen über aktuelle Expositionsniveaus für bestimmte Gruppen von Arbeitnehmern (manchmal ausgedrückt als Job-Expositions-Matrizen) und deren Schwankungen im Laufe der Zeit
3. für Einzelpersonen abstrahierte oder rekonstruierte Messungen; Abschätzung der Exposition aus Firmenunterlagen, Einkaufslisten, Beschreibungen von Produktlinien, Interviews mit Mitarbeitern
4. für Gruppen abstrahierte oder rekonstruierte Messungen; historische Schätzung von gruppenbasierten Expositionsindizes.

Grundsätzlich sollte immer eine möglichst genaue Bestimmung der Belastung durch dokumentierte Messwerte über die Zeit angestrebt werden. Leider sind indirekt gemessene oder historisch rekonstruierte Expositionen oft die einzigen verfügbaren Daten zur Abschätzung von Expositions-Ergebnis-Beziehungen, obwohl erhebliche Abweichungen zwischen gemessenen Expositionen und aus Firmenaufzeichnungen und Interviews rekonstruierten Expositionswerten bestehen (Ahrens et al. 1994; Burdorf 1995). Die Qualität der Daten nimmt ab in der Reihenfolge Expositionsmessung, tätigkeitsbezogener Expositionsindex, Unternehmensinformationen, Mitarbeiterinterviews.

Belichtungsskalen. Der Bedarf an quantitativen Überwachungsdaten in Surveillance und Epidemiologie geht deutlich über die engen gesetzlichen Anforderungen an Grenzwerte hinaus. Ziel einer epidemiologischen Untersuchung ist die Ermittlung von Dosis-Wirkungs-Beziehungen unter Berücksichtigung potenzieller Störvariablen. Es sollten möglichst genaue Informationen verwendet werden, die im Allgemeinen nur mit einer hohen Skalenstufe (z. B. Verhältnisskalenstufe) ausgedrückt werden können. Die Trennung in größere oder kleinere Schwellenwerte oder die Codierung in Bruchteile von Schwellenwerten (z. B. 1/10, 1/4, 1/2 Schwellenwert), wie sie manchmal durchgeführt wird, beruht im Wesentlichen auf Daten, die auf einer statistisch schwächeren Ordnungsskala gemessen werden.

Dokumentationsanforderungen. Neben Angaben zu den Konzentrationen sowie zu Material und Zeitpunkt der Messung sollten auch externe Messbedingungen dokumentiert werden. Dies sollte eine Beschreibung der verwendeten Ausrüstung, der Messtechnik, des Grundes für die Messung und anderer relevanter technischer Details enthalten. Der Zweck einer solchen Dokumentation besteht darin, die Einheitlichkeit der Messungen über die Zeit und von einer Studie zur anderen sicherzustellen und Vergleiche zwischen Studien zu ermöglichen.

Für Einzelpersonen erhobene Expositions- und Gesundheitsdaten unterliegen in der Regel Datenschutzgesetzen, die von Land zu Land unterschiedlich sind. Die Dokumentation der Exposition und der Gesundheitsbedingungen muss diesen Gesetzen entsprechen.

Epidemiologische Anforderungen

Epidemiologische Studien streben danach, einen kausalen Zusammenhang zwischen Exposition und Erkrankung herzustellen. In diesem Abschnitt werden einige Aspekte von Überwachungsmessungen betrachtet, die diese epidemiologische Risikobewertung beeinflussen.

Art der Krankheit. Ein häufiger Ausgangspunkt für epidemiologische Studien ist die klinische Beobachtung eines Anstiegs einer bestimmten Krankheit in einem Unternehmen oder Tätigkeitsbereich. Es werden Hypothesen zu möglichen biologischen, chemischen oder physikalischen Kausalfaktoren aufgestellt. Je nach Datenlage werden diese Faktoren (Expositionen) in einem retrospektiven oder prospektiven Design untersucht. Auch die Zeit zwischen dem Beginn der Exposition und dem Ausbruch der Erkrankung (Latenz) beeinflusst das Studiendesign. Der Bereich der Latenz kann beträchtlich sein. Infektionen durch bestimmte Enteroviren haben Latenz-/Inkubationszeiten von 2 bis 3 Stunden, während für Krebsarten Latenzen von 20 bis 30 Jahren typisch sind. Daher müssen Expositionsdaten für eine Krebsstudie einen wesentlich längeren Zeitraum abdecken als für den Ausbruch einer Infektionskrankheit. Expositionen, die in der fernen Vergangenheit begonnen haben, können bis zum Ausbruch der Krankheit andauern. Andere altersbedingte Krankheiten wie Herz-Kreislauf-Erkrankungen und Schlaganfälle können nach Beginn der Studie in der exponierten Gruppe auftreten und müssen als konkurrierende Ursachen behandelt werden. Es ist auch möglich, dass es sich bei den als „nicht krank“ eingestuften Personen lediglich um Personen handelt, die noch keine klinische Erkrankung manifestiert haben. Daher muss die kontinuierliche medizinische Überwachung exponierter Bevölkerungsgruppen aufrechterhalten werden.

Verbesserung der statistischen Aussagekraft . Wie bereits erwähnt, sollten Messungen auf einer möglichst hohen Datenebene (Verhältnisskalenebene) ausgedrückt werden, um die statistische Aussagekraft zu optimieren und statistisch signifikante Ergebnisse zu erzielen. Die Aussagekraft wird wiederum von der Größe der gesamten Studienpopulation, der Prävalenz der Exposition in dieser Population, der Hintergrunderkrankungsrate und dem Ausmaß des Krankheitsrisikos beeinflusst, das durch die untersuchte Exposition verursacht wird.

Vorgeschriebene Krankheitsklassifikation. Zur Kodierung medizinischer Diagnosen stehen mehrere Systeme zur Verfügung. Die häufigsten sind ICD-9 (Internationale Klassifikation der Krankheiten) und SNOMED (Systematische Nomenklatur der Medizin). ICD-O (Onkologie) ist eine Spezialisierung der ICD zur Kodifizierung von Krebserkrankungen. Die ICD-Kodierungsdokumentation ist in vielen Gesundheitssystemen auf der ganzen Welt gesetzlich vorgeschrieben, insbesondere in westlichen Ländern. Die SNOMED-Kodifizierung kann jedoch auch mögliche kausale Faktoren und äußere Bedingungen kodifizieren. Viele Länder haben spezialisierte Codierungssysteme entwickelt, um Verletzungen und Krankheiten zu klassifizieren, die auch die Umstände des Unfalls oder der Exposition beinhalten. (Siehe die Artikel „Fallbeispiel: Arbeitnehmerschutz und Statistiken zu Unfällen und Berufskrankheiten – HVBG, Deutschland“ und „Entwicklung und Anwendung eines Klassifikationssystems für Arbeitsunfälle und Berufskrankheiten“ an anderer Stelle in diesem Kapitel.)

Messungen, die zu wissenschaftlichen Zwecken durchgeführt werden, sind nicht an die gesetzlichen Anforderungen gebunden, die für vorgeschriebene Überwachungstätigkeiten gelten, wie z. B. die Feststellung, ob an einem bestimmten Arbeitsplatz Grenzwerte überschritten wurden. Es ist sinnvoll, Expositionsmessungen und Aufzeichnungen so zu untersuchen, dass mögliche Abweichungen festgestellt werden können. (Siehe zum Beispiel den Artikel „Überwachung von Arbeitsrisiken“ in diesem Kapitel.)

Behandlung gemischter Expositionen. Krankheiten haben oft mehrere Ursachen. Daher ist es notwendig, die vermuteten kausalen Faktoren (Expositionen/Störfaktoren) möglichst vollständig zu erfassen, um die Wirkungen vermuteter Gefahrstoffe voneinander und von den Wirkungen anderer Mit- oder Störfaktoren, wie z. B. Zigarette, unterscheiden zu können Rauchen. Berufsbedingte Expositionen sind oft gemischt (z. Lösungsmittelgemische; Schweißrauch wie Nickel und Cadmium; und im Bergbau Feinstaub, Quarz und Radon). Weitere Risikofaktoren für Krebs sind Rauchen, übermäßiger Alkoholkonsum, schlechte Ernährung und Alter. Neben chemischen Belastungen sind Belastungen durch physikalische Belastungen (Vibration, Lärm, elektromagnetische Felder) mögliche Auslöser von Erkrankungen und müssen in epidemiologischen Studien als mögliche kausale Faktoren berücksichtigt werden.

Expositionen gegenüber mehreren Wirkstoffen oder Stressoren können Interaktionseffekte hervorrufen, bei denen die Wirkung einer Exposition durch eine andere, die gleichzeitig auftritt, verstärkt oder verringert wird. Ein typisches Beispiel ist der Zusammenhang zwischen Asbest und Lungenkrebs, der bei Rauchern um ein Vielfaches ausgeprägter ist. Ein Beispiel für die Mischung aus chemischen und physikalischen Belastungen ist die progressive systemische Sklerodermie (PSS), die wahrscheinlich durch eine kombinierte Belastung durch Vibrationen, Lösungsmittelmischungen und Quarzstaub verursacht wird.

Berücksichtigung der Voreingenommenheit. Bias ist ein systematischer Fehler bei der Einordnung von Personen in die Gruppen „exponiert/nicht exponiert“ oder „erkrankt/nicht erkrankt“. Zwei Arten von Bias sollten unterschieden werden: Beobachtungs-(Informations-)Bias und Selektionsbias. Bei Beobachtungs-(Informations-)Bias können verschiedene Kriterien verwendet werden, um Subjekte in die erkrankten/nicht erkrankten Gruppen zu klassifizieren. Es wird manchmal erstellt, wenn das Ziel einer Studie Personen umfasst, die in bekanntermaßen gefährlichen Berufen beschäftigt sind und die im Vergleich zu einer Vergleichspopulation möglicherweise bereits unter verstärkter medizinischer Überwachung stehen.

Beim Selektionsbias sind zwei Möglichkeiten zu unterscheiden. Fall-Kontroll-Studien beginnen mit der Trennung von Personen mit der interessierenden Krankheit von Personen ohne diese Krankheit und untersuchen dann die Unterschiede in der Exposition zwischen diesen beiden Gruppen; Kohortenstudien bestimmen Krankheitsraten in Gruppen mit unterschiedlichen Expositionen. Bei beiden Studientypen besteht ein Selektionsbias, wenn Informationen über die Exposition die Einstufung von Probanden als krank oder nicht krank beeinflussen oder wenn Informationen über den Krankheitsstatus die Einstufung von Probanden als exponiert oder nicht exponiert beeinflussen. Ein häufiges Beispiel für Selektionsbias in Kohortenstudien ist der „Healthy-Worker-Effekt“, der auftritt, wenn Krankheitsraten bei exponierten Arbeitern mit denen in der Allgemeinbevölkerung verglichen werden. Dies kann zu einer Unterschätzung des Krankheitsrisikos führen, da die arbeitende Bevölkerung häufig auf der Grundlage einer anhaltend guten Gesundheit, häufig auf der Grundlage einer medizinischen Untersuchung, aus der allgemeinen Bevölkerung ausgewählt wird, während die allgemeine Bevölkerung die Kranken und Gebrechlichen umfasst.

Störfaktoren. Confounding ist das Phänomen, bei dem eine dritte Variable (der Confounder) die Schätzung einer Assoziation zwischen einem vermuteten vorausgehenden Faktor und einer Krankheit verändert. Es kann auftreten, wenn die Auswahl der Probanden (Fälle und Kontrollen in einer Fall-Kontroll-Studie oder exponierte und nicht exponierte in einer Kohortenstudie) in irgendeiner Weise von der dritten Variablen abhängt, möglicherweise auf eine Weise, die dem Prüfer unbekannt ist. Variablen, die nur mit Exposition oder Krankheit assoziiert sind, sind keine Confounder. Um ein Confounder zu sein, muss eine Variable drei Bedingungen erfüllen:

• Es muss ein Risikofaktor für die Krankheit sein.

• Es muss mit der Exposition in der Studienpopulation in Verbindung gebracht werden.

• Es darf nicht im kausalen Weg der Exposition gegenüber einer Krankheit liegen.

Bevor Daten für eine Studie gesammelt werden, ist es manchmal unmöglich vorherzusagen, ob eine Variable ein wahrscheinlicher Confounder ist oder nicht. Eine Variable, die in einer früheren Studie als Confounder behandelt wurde, steht möglicherweise nicht mit der Exposition in einer neuen Studie innerhalb einer anderen Population in Verbindung und wäre daher in der neuen Studie kein Confounder. Wenn beispielsweise alle Probanden in Bezug auf eine Variable (z. B. Geschlecht) gleich sind, dann kann diese Variable in dieser bestimmten Studie kein Confounder sein. Das Confounding durch eine bestimmte Variable kann nur berücksichtigt („kontrolliert“) werden, wenn die Variable zusammen mit Exposition und Krankheitsergebnissen gemessen wird. Die statistische Kontrolle des Confounding kann grob unter Verwendung einer Schichtung nach der Confounding-Variablen oder genauer unter Verwendung einer Regression oder anderer multivariater Techniken erfolgen.

Zusammenfassung

Die Anforderungen an Messstrategie, Messtechnik und Dokumentation für Industriearbeitsplätze sind teilweise gesetzlich im Sinne einer Grenzwertüberwachung definiert. Datenschutzbestimmungen gelten auch für den Schutz von Betriebsgeheimnissen und personenbezogenen Daten. Diese Anforderungen erfordern vergleichbare Messergebnisse und Messbedingungen sowie eine objektive, valide und zuverlässige Messtechnik. Zusätzliche Anforderungen aus der Epidemiologie beziehen sich auf die Repräsentativität der Messungen und auf die Möglichkeit, Zusammenhänge zwischen Expositionen für Einzelpersonen und späteren Gesundheitsfolgen herzustellen. Messungen können repräsentativ für bestimmte Aufgaben sein, dh sie können typische Expositionen bei bestimmten Tätigkeiten oder in bestimmten Branchen oder typische Expositionen definierter Personengruppen widerspiegeln. Wünschenswert wäre eine direkte Zuordnung der Messdaten zu den Studienteilnehmern. Dies würde es erforderlich machen, in die Messdokumentation Informationen über Personen aufzunehmen, die während der Messung an dem betreffenden Arbeitsplatz tätig waren, oder ein Register einzurichten, das eine solche direkte Zuordnung ermöglicht. Auf individueller Ebene erhobene epidemiologische Daten sind in der Regel denen auf Gruppenebene vorzuziehen.

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