15.11.2004 caren körber
DESCRIPTION
Einflüsse und Effektmodifikation (Interaktionen) in den kurzfristigen Effekten von Immissionspartikeln auf die Gesamtsterblichkeit: Ergebnisse von 29 europäischen Städten innerhalb des APHEA Projekts. 15.11.2004 Caren Körber. APHEA 2 – Die Studie. - PowerPoint PPT PresentationTRANSCRIPT
Einflüsse und Effektmodifikation (Interaktionen) in den kurzfristigen Effekten von Immissionspartikeln
auf die Gesamtsterblichkeit: Ergebnisse von 29 europäischen Städten innerhalb des APHEA
Projekts
15.11.2004
Caren Körber
2
APHEA 2 – Die Studie
30 europäische Städte (Bukarest, Rumänien aufgrund von 37% fehlender Werte ausgeschlossen)
Untersuchungszeitraum umfasste mehr als 5 Jahre (1826 Tage)
Gesamtpopulation von 43 Millionen Probanden Benutzt wurden tägliche Messungen von
Feinstaubpartikeln (PM) oder Black Smoke (Rußpartikel)
Erhoben wurden Konzentrationen von Schwefeldioxid (SO2), Stickstoffdioxid (NO2) und Ozon (O3)
3
Datengewinnung
Messungen durch Messstationen innerhalb eines Überwachungsnetzwerks in jeder Stadt
EU Gesetzgebung regelt die Messungen der Luftschadstoffe
EU-Direktive für PM10-Messungen nicht angewandt Durchschnitt der täglichen PM-bedingten Sterbefälle
nach International Classification of Diseases klassifiziert Einbeziehung der Messstationen, wenn
Vollständigkeitskriterien erfüllt
4
Definition Feinstaubpartikel (PM) und Black Smoke (BS)
PM10 repräsentiert Partikel mit aerodynamischen Durchmesser < 10 m
Immissionspartikel sind ein Mix von unterschiedlichen physikalischen und chemischen Eigenschaften
Hinweise, dass Partikel mit geringem aerodynamischen Durchmesser (10 oder 2.5 m oder kleiner) einen relevanteren Einfluss auf die menschliche Gesundheit haben
Konzentration von Rußpartikeln mit einem aerodynamischen Durchmesser von < 4.5 m
Relevanter Marker von primären Verbrennungsprodukten
In Europa hat Messung von Rußpartikeln eine Lange Tradition und gilt als gebräuchlichster Indikator von Partikeln
5
Deskription
6
Deskription
Durchschnitt der täglichen Sterbefälle schwankte zwischen 6 und 169
Durchschnitt unter den Älteren Personen (> 65 Jahre) zwischen 4 und 139
Mediane von BS- und PM10-Konzentration
zwischen 9 und 64 (BS)und 14 und 166 g/m3
(PM10)
7
Berechnung der fehlende Werte
Fehlender Wert am Tag i im Jahr k von der Messstation j wurde durch den gewichteten Durchschnitt der Werte der anderen Messstationen ersetzt
k..
ijkk.iijk x
xxx̂
Mittelwert Tag i im Jahr k über alle Stationen
k.ix
Gesamtmittelwert im Jahr k
k..x
8
Fehlende PM10-Messungen
In 10 Städten liegen die PM10-Messungen nicht für den gesamten Zeitraum vor
Geschätzt wurden diese Werte durch – Regressionsmodell mit Bezug von geordneten PM10-
Messungen auf BS (Athen, Krakau) – Gesamtschwebepartikelmessungen (Budapest,
Erfurt) – Prozentsatz der Gesamtschwebeteilchen (basierend
auf Messungen für andere Städte)
9
Unterschiede Confounder und Effekt-Modifikation
Confounder sind mit Exposition korreliert
Confounder sind selbst Einflussgrößen
„Verschmutzung“ verdeckt den Effekt der Exposition
Effekt hängt von der Größe einer Kovariablen ab
Interaktion
10
Confounder
Benutzung von meteorologischen Variablen um Einflussgrößen zu kontrollieren (tägliche Durchschnittstemperatur, relative Feuchtigkeit)
Hinzunehmen von Informationen über Grippe-Epidemien und ungewöhnliche Ereignisse wie Hitzewellen
Adjustierung des Modells nach Wochentag, Nationalfeiertage, Schulferien, Jahreszeiten und langfristigen Trends
Korrelationskoeffizienten für potentielle Einflüsse durch Confounder PM10 – NO2 0.12 – 0.75 PM10 – O3 -0.38 – +0.38 PM10 – SO2 0.14 – 0.78
BS – NO2 0.11 – 0.65 BS – O3 -0.55 – -0.04 BS – SO2 0.41 – 0.77
11
Effekt-Modifizierer
Wesentliche Heterogenität in den Schätzern der Effektparametern beobachtet, daher war es wichtig Informationen über einige Variablen zusammeln, die als Effektmodifizierer vermutet wurden
Variablen umfassen „Eigenschaften der Städte“, d.h. ein Wert pro Stadt, der eine bestimmte Situation charakterisiert, wie z.B. Klima und Luftverschmutzungsquellen
Potentiellen Interaktionen in vier Kategorien unterteilt
12
Luftverschmutzungsgrad und Zusammensetzung
Beinhaltet:– Durchschnittslevel an PM (PM10 und BS) und anderen
Schadstoffen für die gesamte Studienperiode
– das Verhältnis von PM10 und BS zu NO2
Das Verhältnis von PM zu NO2 kennzeichnet den
Umfang inwieweit PM verkehrsbedingt ist NO2 hauptsächlich durch Verkehr verursacht
Niedrige PM/NO2-Ratio kennzeichnet höheren Anteil
von verkehrsverursachten PM
13
Klimatische Variablen
Bisher wird angenommen, dass geschätzter Effekte der Luftverschmutzung durch das Klima modifiziert wird
Theorie wird durch saisonale und geographische Unterschiede unterstützt
Um Stadtklima zu charakterisieren wurde die mittlere Temperatur und relative Feuchtigkeit über die gesamte Studiendauer aufgezeichnet
Mittlere jährliche Tagestemperatur schwankte zwischen 5.9o C in Helsinki und 17.8o C in Athen
Mittlere relative Feuchtigkeit schwankte zwischen 48.9% in Marseille und 82.3% in Dublin
14
Gesundheitsstatus der Bevölkerung
Luftverschmutzung beeinträchtigt gewisse Subgruppen der Bevölkerung in größerem Maße
Subgruppen sind ältere Personen, die unter chronischen kardio-respiratorischen Krankheiten leiden
Indikatoren für die Größe dieser Gruppe sind:– die altersadjustierte Sterblichkeitsrate – die Lungenkrebssterblichkeitsrate (28 bis 92 Tote/100.000 Personenjahre ) beide für
Einwohner/Stadt– der Prozentsatz der Personen die älter als 65 Jahre sind (9-21%)– die Rauchprävalenz (22 und 55%)
Standardisierte jährliche Gesamtzahl der Sterbefälle pro 100.000 – Schwankt in Lyon von 579 bis 1231 in Lodz– 15 Städten unter 800, in – 9 Städten zwischen 800 und 1000 – 5 Städten über 1000
15
Geographisches Gebiet
Im Vorfeld wurde beobachtet, dass die Größe des Effekts sich in geographischen Gebieten unterscheidet
Unterteilung in drei Klassen unterteilt: 1. Zentraler-Osten:
– alle Städte der ehemaligen kommunistischen Länder (Budapest, Krakau, Erfurt, Ljubljana, Lodz, Posen, Prag, Teplice, Wroclaw)
2. Südstaaten: – Breitengrad < 45o (Athen, Barcelona, Bilbao, Madrid, Marseille,
Rom, Tel Aviv, Valenzia) 3. Nord-Westen:
– alle anderen Länder
16
Auswertung
Hierarchisches (Annäherungs-)Modell Schritt 1:
– gefittetes Regressionsmodell für jede Stadt – Ermöglicht Kontrolle saisonaler Effekte und
möglicher Confounder 2. Schritt:
– Ergebnisse der Einzelanalysen werden in einem Modell zusammengefasst
– Ziel: Gesamtschätzer und potentielle Interaktionen
17
Einzelauswertung der Stadtdaten
Ziel:– Entwicklung eines Stadtspezifischen Modells für jede Stadt
Auswertung durch– Verwendung von generalisierten additiven Modellen– Erweiterung der GAMs auf Poisson-Regression um nicht-lineare
Effekt der Kovariablen zu modellieren – Benutzung nicht-parametrischer Loess-Glätter um saisonale
Muster und langfristige Trends zu kontrollieren– Anwendung von Overdispersion – Nutzung von linearen Termen– Auswertung auf Tage mit PM10/BS-Konzentration < 150g/m3
begrenzt
18
Modellzusammensetzung
Modellerweiterung um meteorologische Variablen Beobachtet wurden glättende Funktionen des gleichen
Tages und dem Unterschied zu zwei Tagen oder der Unterschied über 0 und 2 Tagen des Tagesdurchschnittstemperatur und relativen Feuchtigkeit
Werte des gleichen Tages wurden miteinbezogen Einbeziehung der Wettervariablen und Wahl der
Smoothing Parameter wurde unter Minimierung des AIC (=Akaike´s Information Criterion) durchgeführt
19
Das Grundmodell - GAM
Generalisiertes additives Modell
f1,...,fp sind unspezifische, unbekannte Funktionen, welche geschätzt werden
xi1,...,xip Vektor der Kovariablen der Stadt i kann eine Funktion von originalen Kovariablen, inklusive z.B Interaktionen, sein
....xfxfexpyE 2i2i1i1ii
20
Loglineares Poisson-Modell
Zielgröße: Y=Anzahl der Todesfälle-> Poisson-Modell
exp sichert E(Y)>0, dient der Interpretierbarkeit in multiplikativer Form
kk110 x...xexp)y(E
21
Erklärung
Dividieren der oberen durch die untere Formel liefert exp(ßk)
exp(ßk)-1 ergibt so die prozentuale Zunahme der Todesfälle
))1x(...exp()1xIY(E
)x...exp()xIY(E
kk0k
kk0k
22
Modellerweiterung
Aufnahme von Dummy Variablen für: Wochentage Ferientage Ungewöhnliche Ereignisse Tägliche Zahl der Grippefälle
Tägliche Zahl der Grippefälle nicht in jeder Stadt verfügbar, daher auf Basis einer sensitiven Auswertung, Kontrolle dieses Effekts durch Dummy Variablen
23
Zweite Stufe der AuswertungDas hierarchische Modell
Dient der quantitativen Zusammenfassung der Einzelanalysen Klärung der Heterogenität Schätzung fester Effekte für gepoolte
Regressionskoeffizienten durch gewichtete Regression für stadtspezifische Schätzer von potentiellen Interaktionen
Regressionsmodell mit Zufallseffekten, wenn substanzielle Heterogenität zwischen den Ergebnissen der einzelnen Städten verbleibt
Varianz zwischen den Schätzern durch die Daten, durch Verwendung der Maximum-Likelihood-Methode nach Berkley et al, geschätzt
24
Hierarchisches Modell
bi=0+ 1z1+2z2+...
zi = Vektor der Effekt-
modifikationen in einer Stadt
= Vektor der Regressions-koeffizienten
= Kovarianzmatrix; bestehend aus geschätzten Varianzen der Einzelstädte
25
Fixed-Effekte Modell
Wird benötigt für uni- bzw. multivariate Regressionsmodelle Schätzung von gepoolten fixed-Effekte
Regressionskoeffizienten über die gewichtete Regression der stadtspezifischen Schätzer mit den gewichteten potentiellen Interaktionen
– Gewichtete Interaktionen: Gewichtung besteht aus den Varianzen der Einzelstadtanalyse Dient der Reduzierung der Heterogenität unter den Städten Interaktion aus Stadt mit hoher Varianz bei Einzelauswertung erhält
niedrigere Gewichtung Interaktion aus Stadt mit geringer Varianz geht mit einer hohen
Gewichtung ein
26
Zufallseffekte Modell
Anwendung wenn Heterogenität zwischen den Städteergebnissen verbleibt
Es wird davon ausgegangen, dass die individuellen Koeffizienten ein Sample von unabhängigen Beobachtungen der Normalverteilung sind
Mittelwert = Schätzung der gepoolten Zufallseffekte Varianz = Varianz zwischen den Städten
27
Zweistufiges Modell mit Interaktionen für PM10
Zeigt die resultierende Schätzer für PM10-Effekte einer Stadt, die durch einen Wert der Interaktionen charakterisiert werden. Diese erklären >10% der vorliegende Heterogenität
Wert gleich dem 25. (unteren) und 75. (oberen) Percentil der verwendeten Interaktion Unter potentiellen Interaktionen Betrachtung der Schadstoffe:
– NO2 wichtigste Interaktion – Andere Schadstoffe spielen keine Rolle– Niedriges Verhältnis PM10 zu NO2 ist verbunden mit höheren PM10-Effekt– Gilt auch für Temperatur, Feuchtigkeit, altersstandardisierte Sterblichkeitsrate, die Größe
von der Gruppe der Älteren und dem geographischen Gebiet– Lungenkrebssterblichkeit, Rauchprävalenz keinen Einfluss– Wichtigste Interaktionen jeder Kategorie (NO2-Level, Temperatur, standardisierte
Sterblichkeitsrate) wurden mit den anderen in ein zweistufiges Modell mit drei Interaktionen genommen
– Meiste Heterogenität erklärt und verbleibende wesentlich reduziert
28
Zweistufiges Modell mit Interaktionen für PM10
Interaktionen ß-Koeffizient Geschätzte Zunahme bei 25.
Percentil
Geschätzte Zunahme bei 75.
Percentil Ko-
effizient95% KI Estimate 95%
KIEstimate 95%
KI
24 Std. NO2
0.000199 0.00013 0.00027 0.19 0.00-0.41
0.80 0.67-0.93
PM10/NO2
-0.000056 -0.00001 -0.00002 0.83 -0.76-2.45
0.58 0.44-0.72
24 Std. Temperatur
0.000466 0.00028 0.00065 0.29 0.16-0.42
0.82 0.69-0.96
rel. Feuchtigkeit
-0.000241 -0.0004 -0.00013 0.89 0.74-1.05
0.38 0.19-0.57
Altersstand. jährliche Sterberate per 100.000
-0.000123 -0.0002 -0.0001 0.80 0.65-0.95
0.43 0.24-0.62
29
Ergebnisse für PM10
Geschätzte Zunahme pro 10 g/m3 Zunahme von PM10 der einzelnen Städte schwankt zwischen -0.6% - 1,5%
Zunahme der Gesamttodesfälle in Verbindung mit 10 g/m3 Erhöhung der täglichen PM10-Konzentration betrug 0.7% in fixed-Effekte Modell [95% KI: 0.6-0.8%]
Bei Modelle mit Zufallseffekten betrug die Erhöhung der Todesrate 0.6% [95% KI:0.4-0.8%]
30
Scatterplots für PM10
31
Ergebnisse zweistufige Regression für BS
Interaktionen ß-Koeffizient Geschätzte Zunahme bei 25. Percentil
Geschätzte Zunahme bei 75. Percentil
Koeffizient
95% KI Estimate 95% KI
Estimate 95% KI
24 Std. NO2
0.000185 0.00009 0.00028 0.26 0.08-0.45
0.73 0.55-0.91
BS/NO2 -0.000046 -0.00001 -0.00001 0.67 0.52-0.82
0.45 0.3-0.6
24 Std. Temperatur
0.000359 0.00028 0.00054 0.23 0.03-0.42
0.70 0.53-0.86
rel. Feuchtigkeit
-0.000126 -0.00036 -0.00004 0.44 0.30-0.59
0.32 0.13-0.51
Altersstand. jährliche Sterberate per 100.000
-0.000113 -0.00019 -0.00004 0.64 0.48-0.81
0.70 0.22-0.55
32
Ergebnisse zweistufige Regression für BS I
Ergebnisse der zweistufigen Regression für die Schätzer der BS-Effekte
Geographische Gebiet, NO2-Konzentration und Temperatur wichtigsten Effekt-Modifizierer
Im zweistufigen Modell mit 4 Interaktionen erklärt es die meiste Heterogenität
33
Ergebnisse für BS I
Schwankungen je Stadt von –0.2 % bis 1.6%
Kombinierte Schätzer für die gleiche Zunahme unter Fixed- Modell betrug 0.5 % [95% KI: 0.4-0.6%]
Modell mit Zufallseffekten: 0.6 [95% KI: 0.3-0.8%]
Todesfälle unter den Älteren (>65 Jahre) bei Zunahme von BS:
– Modell mit fixierten Effekten 0.6% [95% KI: 0.5-0.8%]
– Modell mit Zufallseffekten 0.7% [95% KI: 0.4-0.9%]
34
Ergebnisse für BS II
Für Test auf Sensitivität der obigen Ergebnisse der Schätzer der PM10-Serie fand ein Ausschluss von 10 Städten mit unvollständigen Daten statt
Zunahme der kombinierten Schätzer bleibt gleich, d.h. 0.7% Zunahme der Todesfälle war verbunden mit einer Erhöhung von BS um 10 g/m3. Dies gilt für beide Modelle.
35
Scatterplots für BS
36
Ergebnisse Zweistufiges Modell
Zweistufigen Modell zeigt: Effektparameter der Todesfälle bei den Älteren haben fast identische Muster
für BS- und PM10-Effekte mit Koeffizientenänderung an zweiter oder dritten signifikanten Stelle
Multivariates zweistufiges Regressionsmodell mit geschätzten Effektparametern von PM und NO2 für jede Stadt als abhängige Variable und durchschnittliche langfristige NO2 –Konzentration als potentielle Interaktion
NO2-Höhe blieb als Interaktion nach der Adjustierung nach dem Einfluss der täglichen Schwankungen auf die Parameter der PM-Effekte in jeder Stadt
– Stadt mit niedriger NO2-Konzentration: Geschätzte adjustierte Zunahme der Sterblichkeit verbunden mit einer 10
g/m3 Zunahme des PM10 von 0.11% auf ( BS: 0.11%)– Stadt mit hoher NO2-Konzentration:
Zunahme 0.51% ( BS: 0.38%)
37
2-Schadstoff-Modell
Gefittet wurden zudem Modelle mit 2- Schadstoffen
Adjustierung nach Confounding-Effekt von SO2, O3 und NO2
CO2-Messungen nicht benutzt, da viele Städte lückenhafte oder keine Messungen aufwiesen
Serielle Korrelationen in den Residuen wurde berücksichtigt
38
Ergebnisse 2-Schadstoffmodell
39
Ergebnisse für PM10 2-Schadstoffmodell
Modell für zwei Schadstoffe kombiniert mit der zweistufigen Regression
Adjustiert in Reihenfolge der Einflusseffekte von SO2, O3 und NO2
Adjustierung nach SO2 und O3:– Verbindung von PM10 mit der Gesamtsterblichkeit ist nicht
wesentlich durch SO2- oder O3- Konzentration beeinflusst
Adjustierung nach NO2:– Geschätzte kombinierte Zunahme der Sterblichkeit für eine
Erhöhung von PM10 um 10 g/m3 wurde von 0.68% auf 0.35% reduziert
40
Ergebnisse für BS2-Schadstoffmodell
Verbindungen von BS mit der Sterblichkeitsanzahl zeigen eine Beeinflussung durch die Höhe des SO2 und im wesentlichen auch durch die Konzentrationen von NO2 und O3
Adjustierung nach NO2:– zeigt Reduzierung der geschätzten Zunahme der
Gesamtsterblichkeit in Verbindung mit einer Erhöhung der BS-Konzentration von 10 g/m3 von 0.51% auf 0.26%
Adjustiert nach O3:– Gesamtsterblichkeit bei gleicher Zunahme der BS-
Konzentration stieg von 0.51% auf 0.71%
41
Schlussfolgerung aus 2-Schadstoffmodell
Es lässt sich schließen, dass in allen zweistufigen Modellen eine wesentliche Heterogenität zwischen den nach anderen Schadstoffen adjustierten Koeffizienten für PM10 und BS verbleibt
Eine Untersuchung der beobachteten Heterogenität in den Effektschätzern für PM10 und BS wäre sinnvoll, um sie für potentielle Effektmodifikation in der zweiten Stufe der Auswertung in Betracht zu ziehen
42
Zusammenfassung und Diskussion
Es wurden auch andere Schadstoffe gefunden, die potentielle Confounder und Interaktionen für die Verbindung von PM10 auf die Sterblichkeit darstellen
Es gibt Indizien auf einen komplexen Prozess von Emissionen, Zweitreaktionen, Ort der Aufstellung der Messgeräte und Messfehler, die in Beziehung zu ihrer Repräsentativität für die Bevölkerung stehen
PM10 und BS sind Prediktoren für die täglichen Sterbefälle in Europa, mit ähnlichen Effektschätzer
43
Kein Hinweis für den Einfluss von SO2 und O3 auf PM10
SO2 kein Confounder bei den BS-Effekten
O3 Confounder bei simultaner Kontrolle von O3 auf BS-Effekten
Die Wirkung von PM10 und BS ist stark durch NO2 beeinflusst
Immissionspartikel haben großen Einfluss auf die Gesundheit
44
Heterogenität der einzelnen Schätzer der Stadteffekte unterstützt Vermutung, dass die Zusammensetzung der Partikel sich von Ort zu Ort in einer relevanten Art in bezug auf ihren gesundheitlichen Einfluss unterscheidet
Höhere Zunahme der Sterbefälle in Gruppen mit Anteil von älteren Personen (>65 Jahre) von 13% (0.77%), als bei Gruppen mit einem geringeren Anteil (0.64%)
Wichtigste Prediktor der Effektgröße ist Ratio von PM2.5 zu PM10
45
Auswirkungen der Ergebnisse
Ergebnisse bestätigen die schon früher berichteten Ergebnisse in Europa und den USA über die Größe des Einfluss der Immissionspartikel auf die Gesamtzahl der täglichen Sterbefälle
Zeigen die Heterogenität in den PM Effektparametern von unterschiedlichen Städten und reflektieren die reale Interaktion, welche vielleicht durch charakterisierende Faktoren erklärt werden können, wie z.B. den Luftverschmutzungsmix, Klima und Gesundheit der Population
Ergebnisse können wichtige Konsequenzen für Schätzungen des Effekts der Luftverschmutzungen auf die Gesundheit in einer spezifischen Population nach sich ziehen und könnten politische Entscheidungen und Entscheidungen des Umweltmanagements beeinflussen