Vlaams Humaan Biomonitoringsprogramma : Blootstelling-effect relaties bij moeder-kind koppels en jong volwassenen

Verspreiding: Algemeen

Eindrapport

Vlaams Humaan Biomonitoringsprogramma 2007-2011: Blootstelling-effect relaties bij moeder-kind koppels en jong volwassenen Eva Govarts1, Liesbeth Bruckers2, Melissa Paulussen1, Elly Den Hond1, Gudrun Koppen1, Isabelle Sioen3, Vera Nelen4, Els Van de Mieroop4, Marc Uytterhoeven5, Adrian Covaci6, Jan Vrijens7, Nik Van Larebeke8, Greet Schoeters1 1

Milieurisico en gezondheid; Vlaamse Instelling voor Technologisch Onderzoek (VITO); Mol Interuniversitair Instituut voor Biostatistiek en statistische Bioinformatica; Universiteit Hasselt (UHasselt); Diepenbeek 3 Vakgroep Maatschappelijke Gezondheidszorg; Universiteit Gent (UGent); Gent 4 Dienst Gezondheid; Provinciaal Instituut voor Hygiëne (PIH); Antwerpen 5 Laboratorium voor Arbeidsgeneeskunde, Toxicologie en Gerechtelijke analyses; Algemeen Medisch Laboratorium (AML); Antwerpen 6 Toxicologisch Centrum; Universiteit Antwerpen (UA); Antwerpen 7 Departement Analytische en Milieuchemie; Vrije Universiteit Brussel (VUB); Brussel 8 Vakgroep Radiotherapie en kerngeneeskunde; Universiteit Gent (UGent); Gent 2

Studie uitgevoerd in opdracht van: Steunpunt Milieu en Gezondheid 2012/MRG/R/194 Juli 2012

Alle rechten, waaronder het auteursrecht, op de informatie vermeld in dit document berusten bij de Vlaamse Instelling voor Technologisch Onderzoek NV (“VITO”), Boeretang 200, BE-2400 Mol, RPR Turnhout BTW BE 0244.195.916. De informatie zoals verstrekt in dit document is vertrouwelijke informatie van VITO. Zonder de voorafgaande schriftelijke toestemming van VITO mag dit document niet worden gereproduceerd of verspreid worden noch geheel of gedeeltelijk gebruikt worden voor het instellen van claims, voor het voeren van gerechtelijke procedures, voor reclame of antireclame en ten behoeve van werving in meer algemene zin aangewend worden

Verspreidingslijst

VERSPREIDINGSLIJST Steunpunt Milieu & Gezondheid, 2007-2011

I

Samenvatting

SAMENVATTING Situering Tussen 2007 en 2011 werd de tweede generatie van de Vlaamse Humane Biomonitoringscampagne uitgevoerd door het Steunpunt Milieu & Gezondheid in opdracht van de Vlaamse overheid. Pasgeborenen en hun moeders kregen bijzondere aandacht in het milieugezondheidsonderzoek. De periode van differentiatie, snelle groei en aanleg van organen en weefsels bij de ontwikkelende foetus is bijzonder gevoelig voor invloeden van buitenaf. Chemische stoffen die vanuit de omgeving via het moederlichaam de foetus bereiken kunnen een nadelige invloed hebben. Naast de pasgeborenen en hun moeders werden ook jongeren (14-15 jaar) en jong volwassenen (2040 jaar) betrokken in algemeen bevolkingsonderzoek. Jongeren groeien vaak op in eenzelfde streek, hebben nog geen beroepsblootstelling en zijn daarom interessant om op te nemen in een “milieugezondheidsbewakingsnetwerk”.

Studiedesign en methode De deelnemers aan deze biomonitoringsstudie werden evenredig aan het bevolkingsaantal gerekruteerd in de vijf Vlaamse provincies. Via tien materniteiten (twee per provincie) werden 255 pasgeborenen en hun moeders opgenomen in de studie. Tweehonderdenvier volwassenen met een leeftijd tussen 20 en 40 jaar werden gerekruteerd onder de werknemers van alle provinciebesturen. De moeders stemden toe om een bloedstaal, een navelstrengbloedstaal en een haarstaal te geven voor onderzoek en om medische gegevens van de baby op te vragen. De volwassenen gaven een bloedstaal en een urinestaal. Daarnaast vulden alle deelnemers een uitgebreide vragenlijst in over persoonsgebonden kenmerken (geslacht, leeftijd, body mass index (BMI), algemene gezondheid, beroep, ...), levensstijlfactoren (voeding, roken, …) en omgevingsfactoren (verkeersblootstelling, …). Op basis van deze gegevens werden referentiewaarden bepaald voor de aanwezigheid van vervuilende stoffen en de impact van milieuvervuilende stoffen op de gezondheid van de algemene Vlaamse bevolking.

Biomerkers van blootstelling werden gemeten in navelstrengbloed, perifeer bloed, haar en urine; deze metingen weerspiegelen de interne blootstelling aan een vervuilende stof. Een effectmerker geeft een indicatie over de biologische of gezondheidseffecten die te wijten kunnen zijn aan blootstelling aan polluenten uit de omgeving. Door de blootstellingsmerkers vervolgens te koppelen aan de effectmerkers konden blootstelling-effect relaties bestudeerd worden. De gegevens over de blootstellings- en effectmerkers werden gesupplementeerd met gegevens over individuele gezondheid en levensstijl bekomen via de vragenlijsten om te corrigeren voor mogelijk beïnvloedende factoren. Een overzicht van de geanalyseerde blootstellings- en effectmerkers wordt gegeven in Tabel 1. Een uitgebreide beschrijving van de blootstellingsmerkers en de effectmerkers kan teruggevonden worden in het rapport van de referentiebiomonitoring1.

1

Vlaams humaan biomonitoringsprogramma 2007-2011: resultatenrapport deel referentiebiomonitoring (2010). www.milieu-en-gezondheid.be

II

Samenvatting

Tabel 1: Overzicht biomerkers van blootstelling en effectmerkers. Biomerkers van blootstelling pasgeborenen en moeders (navelstrengbloed) lood arseen cadmium Calux (dioxine-achtige stoffen) mangaan PCB’s koper HCB thallium BDE’s moeder (bloed) lood mangaan cadmium koper moeder (haar) kwik methylkwik volwassenen (urine) cadmium 1-hydroxypyreen (PAK’s) arseen t,t’-muconzuur (benzeen) toxisch relevant arseen ftalaat metabolieten volwassenen (bloed) PFOS PFOA Effectmerkers pasgeborenen prematuur geboortelengte small for gestational age hoofdomtrek (SGA) geboortegewicht zwangerschapsduur moeders astma eczeem hooikoorts allergie volwassenen astma allergie hooikoorts zwangerschapsstimulatie eczeem vruchtbaarheid (mannen)

HBCD TBBPA p,p’-DDE PFOS PFOA thallium arseen

pesticide metabolieten HBA (parabenen) cotinine (tabaksrook)

schildklierhormonen geslachtshormonen metabole hormonen zwangerschapsstimulatie time-to-pregnancy (TTP) spermakwaliteit time-to-pregnancy (TTP) plaatjesfunctie (PFA)

Afkortingen: PCB’s: polygechloreerde bifenyls; HCB: hexachlorobenzeen; BDE’s: gebromeerde difenylethers; HBCD: hexabromecyclododecaan; TBBPA: tetrabromebisfenol; p,p’-DDE: p,p’-dichloordiphenyldichloorethaan; PFOS: perfluoro-octaansulfonzuur; PFOA: perfluoro-octaanzuur; PAK’s: polycyclische aromatische koolwaterstoffen; HBA: para-hydroxybenzoëzuur; PFA: platelet function assay

Het onderzoek naar de relatie tussen blootstelling en effect werd gebaseerd op bestaande kennis over de werkingsmechanismen van de chemische stoffen. Specifieke hypothesen werden geformuleerd. Een statistisch analyseplan werd opgesteld dat de te onderzoeken relaties, de nodige variabelen, confounders en covariaten oplijst. De identificatie van confounders en covariaten was gebaseerd op wetenschappelijke gegevens uit andere studies en werd grondig bediscussieerd binnen het onderzoeksteam. Met behulp van blootstelling-effect relaties was het mogelijk om de associaties tussen een bepaalde blootstelling en een effect te bestuderen, dit gebeurt na correctie voor mogelijk beïnvloedende factoren (confounders en covariaten). Enkel de statistisch significante relaties (p<0,05) worden in het III

Samenvatting rapport weergegeven. De gevonden relaties gelden echter enkel binnen de gemeten ranges van zowel de blootstellingsmerkers als de effectmerkers. De blootstellingen lagen over het algemeen vrij laag. De blootstelling-effect relaties werden berekend na exclusie van de extreme outliers, opdat de mogelijke associaties niet te sterk beïnvloed werden of gemaskeerd werden door enkele extreme punten. Voor sommige blootstellingsmerkers lagen meer dan de helft van de waardes onder de detectielimiet. Deze biomerkers werden voor de analyses van de blootstelling-effect relaties opgesplitst in binaire variabelen: één categorie met alle waardes onder de detectielimiet en één categorie met alle waardes boven de detectielimiet. Voor deze binaire blootstellingsmerkers werd gerekend met de proporties.

Resultaten In Tabel 2 wordt een overzicht gegeven van de significante blootstelling-effect relaties bij de pasgeborenen, hun moeders en de volwassenen. De blootstelling-effect relaties die positief geassocieerd waren, d.w.z. indien de blootstelling toenam dan steeg (de kans op) het effect, worden aangeduid met een opwaartse pijl; de negatieve omgekeerde associaties, d.w.z. indien de blootstelling toenam dan daalde (de kans op) het effect, worden aangeduid met een neerwaartse pijl. Deze positieve en negatieve associaties zijn statistische relaties en doen geen rechtstreekse uitspraak over de invloed op de gezondheid. Tabel 2: Overzicht van de significante blootstelling-effect relaties via meervoudige regressie analyse Blootstelling Effect Pasgeborenen en moeders: navelstrengbloed zware metalen mangaan (µg/L) moeders: zwangerschapsduur (weken) koper (µg/L) pasgeborenen: geboortelengte (cm) moeders: hormonale zwangerschapsstimulatie thallium (ng/L) moeders: zwangerschapsduur (weken) pasgeborenen: hoofdomtrek (cm) arseen (µg/L) pasgeborenen: SGA persistente gechloreerde polluenten pasgeborenen: SGA som merker PCB’s (ng/L) pasgeborenen: SHBG (nmol/L) (PCB 138 + 153 + 180) pasgeborenen: oestradiol (pg/mL) pasgeborenen: SGA pasgeborenen: SHBG (nmol/L) PCB118 (ng/L) (>LOQ) pasgeborenen: oestradiol (pg/mL) pasgeborenen: LH (mU/mL) pasgeborenen: SHBG (nmol/L) PCB138 (ng/L) pasgeborenen: oestradiol (pg/mL) pasgeborenen: SGA PCB153 (ng/L) pasgeborenen: SHBG (nmol/L) pasgeborenen: oestradiol (pg/mL) pasgeborenen: geboortegewicht (g) pasgeborenen: hoofdomtrek (cm) PCB170 (ng/L) (>LOQ) pasgeborenen: SHBG (nmol/L) pasgeborenen: oestradiol (pg/mL) pasgeborenen: SGA PCB180 (ng/L) pasgeborenen: SHBG (nmol/L) pasgeborenen: oestradiol (pg/mL) IV

Samenvatting

p,p’-DDE (ng/L) HCB (ng/L) (>LOQ) Calux (pg TEQ/L) persistente gebromeerde polluenten BDE47 (ng/L) (>LOQ)

BDE99 (ng/L) (>LOQ) BDE100 (ng/L) (>LOQ) BDE153 (ng/L) (>LOQ) TBBPA (ng/L) (>LOQ)

pasgeborenen: SHBG (nmol/L) pasgeborenen: oestradiol (pg/mL) moeders: zwangerschapsduur (weken) pasgeborenen: SGA pasgeborenen: oestradiol (pg/ml) moeders: time-to-pregnancy (langste) (maanden) pasgeborenen: LH (mU/mL) pasgeborenen: FSH (mU/mL) moeders: allergie voor dieren moeders: time-to-pregnancy (huidige) (maanden) pasgeborenen: TSH (µU/ml) moeders: time-to-pregnancy (huidige) (maanden) moeders: time-to-pregnancy (langste) (maanden) moeders: time-to-pregnancy (langste) (maanden) moeders: time-to-pregnancy (huidige) (maanden) moeders: time-to-pregnancy (langste) (maanden)

perfluorderivaten PFOS (µg/L)

PFOA (µg/L) Moeders: bloed zware metalen lood (µg/L) Moeders: haar zware metalen

moeders: astmaklachten ooit moeders: allergie voor metaal, verzorgingsproduct, huishoud- en onderhoudsproducten pasgeborenen: insuline (mU/L) moeders: huidig astma moeders: astmaklachten ooit pasgeborenen: testosteron (ng/dL) pasgeborenen: oestradiol (pg/mL)

hooikoorts diagnose arts

huidig astma astmaklachten ooit Jong volwassen mannen en vrouwen (20-40 jaar): urine zware metalen arseen (µg/L) PFA ( bloedplaatjesaggregatie in seconden) PAK’s vruchtbaarheidsbehandeling mannen 1-hydroxypyreen (ng/L) time-to-pregnancy (langste) (maanden) benzeen huidig astma t,t’-muconzuur (µg/L) astmaklachten ooit allergie voor dieren ftalaten allergie voor voedingsmiddelen, geneesmiddelen of MnBP (µg/L) insectenbeten pesticiden som DMP en DMTP (µg/L) eczeem (metabolieten organofosfaten) 2,5-DCP (µg/L) hooikoortsklachten ooit kwik (µg/g)

V

Samenvatting zwangerschapsstimulatie hormonale zwangerschapsstimulatie time-to-pregnancy (huidige) (maanden) parabenen HBA (µg/L)

hormonale zwangerschapsstimulatie inhibine B (pg/mL)

Afkortingen: PCB: polygechloreerde bifenyl; p,p’-DDE: p,p’-dichloordiphenyldichloorethaan; HCB: hexachlorobenzeen; BDE’s: gebromeerde difenylethers; TBBPA: tetrabroombisfenol A; PFOS: perfluorooctaansulfonzuur; PFOA: perfluoro-octaanzuur; PAK’s: polycyclische aromatische koolwaterstoffen; MnBP: Mono-n-butyl ftalaat; DMP: dimethylfosfaat; DMTP: dimethylthiofosfaat; 2,5-DCP: 2,5-dichlorofenol; HBA: para-hydroxybenzoëzuur; SGA: small for gestational age; SHBG: sex hormone-binding globulin; LH: luteïniserend hormoon; FSH: follikel stimulerend hormoon; TSH: thyroid stimulerend hormoon; platelet function assay

Het zware metaal arseen en de gechloreerde verbindingen PCB’s en HCB in navelstrengbloed bleken een impact te hebben op de biometrie van de pasgeborenen. Hogere concentraties werden gelinkt met een hogere kans op het krijgen van een ‘small for gestational age’ (SGA)-baby. Urinair arseen werd bij de jong volwassenen geassocieerd met een versnelde bloedplaatjesaggregatie, waardoor de bloedingstijd dus verkort. Hogere concentraties van de persistente gechloreerde polluenten werden gerelateerd met een verhoogde concentratie aan geslachtshormonen (SHBG, oestradiol) in het navelstrengbloed. De gebromeerde persistente polluenten en PAK’s-blootstelling werden geassocieerd met een verminderde time-to-pregnancy bij jonge vrouwen. Jong volwassenen met hogere waarden aan ftalaten en organofosfaat metabolieten in urine hadden een hogere kans op allergie. Daar waar hogere concentraties voor benzeen de kans op astma en allergie verminderden. Ook blootstelling aan perfluorderivaten (gemeten in navelstrengbloed) en de zware metalen lood (gemeten in bloed) en kwik (gemeten in haar) had dit risicoverminderend effect bij de moeders.

Discussie en besluit Een aantal van de significante blootstelling-effect relaties zijn in overeenstemming met bevindingen die reeds werden gerapporteerd in de brede waaier van beschikbare internationale publicaties. Arseen in navelstrengbloed wordt in onze studie geassocieerd met een groter risico op SGA. Dit is in overeenstemming met eerdere bevindingen over de negatieve invloed van arseen op groei en ontwikkeling van baby’s (Xu et al. 2011, Yang et al. 2003, Hopenhayn et al. 2003, Huyck et al. 2007, Rahman et al. 2009). Bij de groep volwassenen wordt een relatie gevonden tussen arseen in urine en een versnelde plaatjesfunctie, ook deze relatie wordt ondersteund door andere wetenschappelijk studies (Bae et al. 2007, Kumar et al. 2001, Lee et al. 2002). Een ander voorbeeld dat bevestigd wordt door de literatuur is de relatie tussen PFOS en een verhoogd insulinegehalte in navelstrengbloed (Lin et al. 2009). Daarnaast worden in deze studie ook een aantal significante blootstelling-effect relaties geobserveerd die de wetenschappelijke literatuur tegenspreken, bv. HBA en verminderde vruchtbaarheid. Anderzijds blijkt dat er vaak geen eenduidigheid is wat betreft de uitkomst van de resultaten in de verschillende wetenschappelijke studies. Er bestaat geen consensus over de relatie tussen de dioxineachtige stoffen (Calux assay) of HCB op het geboortegewicht. Hoewel de interne blootstelling in de bevolking met de jaren daalt, blijkt uit deze studie dat onderzoek naar de effecten op biologische of gezondheidseindpunten noodzakelijk blijft voor deze persistente polluenten. Er moet een onderscheid gemaakt worden tussen biomerkers die blootstelling op korte termijn (bv. t,t-muconzuur, 1-hydroxypyreen) reflecteren en merkers die lang in het lichaam aanwezig blijven (bv.

VI

Samenvatting POP’s, urinair cadmium). Blootstelling-effect relaties tussen biomerkers die enkel korte termijn blootstelling weerspiegelen en gezondheidseffecten die al ontstaan zijn in de kindertijd (bv. astma, allergie) kunnen zeer moeilijk geïnterpreteerd worden, aangezien we de blootstelling ten tijde van het ontstaan van het effect niet kennen. In deze studie worden heel wat significante relaties waargenomen tussen verscheidene polluenten op groei en ontwikkeling, en hormoonstatus van baby’s. Een verstoring van de hormonale balans kan een impact hebben op bijna alle organen en processen in het lichaam. Ondertussen is er uitvoerige literatuur beschikbaar waaruit blijkt dat de foetus meer vatbaar is voor de effecten van omgevingsfactoren en dat blootstelling aan polluenten in het vroege leven de gezondheid in het latere leven kan beïnvloeden. Anderzijds betekent dit dat er mogelijkheden voor preventie en sensibilisering bestaan, zelfs al vanaf de periode voor de bevruchting. Aandachtspunten voor het beleid die hieruit volgen zijn bv. investeren in het opvolgen van zwangere moeders en jonge kinderen via geboortecohorten in Vlaanderen, en de organisatie van een kwaliteitsvolle inventaris en opvolging van gezondheidsproblemen die gerelateerd zijn aan polluenten, zoals astma, allergie en vruchtbaarheidsproblemen. De geobserveerde blootstellingeffect relaties met nieuwe polluenten, zoals parabenen, perfluorverbindingen e.d. tonen aan dat opvolging en regelgeving omtrent deze chemische stoffen noodzakelijk is. Ook de opvolging en remediëring van historische polluenten, zoals POP’s en arseen, blijft een prioriteit.

VII

Inhoud

INHOUD Verspreidingslijst ________________________________________________________________ I Samenvatting ___________________________________________________________________ II Inhoud _______________________________________________________________________ VIII Lijst van tabellen _________________________________________________________________ X Lijst van afkortingen _____________________________________________________________ XI Lijst van symbolen ______________________________________________________________ XII HOOFDSTUK 1.

Inleiding ________________________________________________________ 1

HOOFDSTUK 2.

Materiaal & methoden ____________________________________________ 3

2.1. Studiepopulatie 3 2.1.1. Pasgeborene – moeder koppels _________________________________________ 4 2.1.2. Jong volwassen mannen en vrouwen _____________________________________ 4 2.2. Biomerkers 5 2.2.1. Biomerkers van blootstelling ____________________________________________ 5 2.2.2. Effectmerkers _______________________________________________________ 5 2.3. Blootstelling-effect relaties 7 2.3.1. Pasgeborene – moeder koppels _________________________________________ 7 2.3.2. Jong volwassen mannen en vrouwen ____________________________________ 10 2.4. Statistische analyse 12 2.4.1. Voorbereiden van het databestand _____________________________________ 12 2.4.2. Schaal van verwerking ________________________________________________ 12 2.4.3. Waarden boven of onder de detectie- of kwantificatielimiet__________________ 12 2.4.4. Statistische regressiemodellen _________________________________________ 12 2.4.5. Maat voor sterkte van de blootstelling-effect relatie ________________________ 17 HOOFDSTUK 3.

Resultaten _____________________________________________________ 18

3.1. Biomerkers 18 3.1.1. Biomerkers van blootstelling ___________________________________________ 18 3.1.2. Effectmerkers ______________________________________________________ 21 3.2. Blootstelling-effect relaties 24 3.2.1. Pasgeborene – moeder koppels ________________________________________ 24 3.2.2. Jong volwassen mannen en vrouwen ____________________________________ 31 HOOFDSTUK 4.

Discussie ______________________________________________________ 35

4.1.

Pasgeborene – moeder koppels

35

4.2.

Jong volwassen mannen en vrouwen

38

4.3.

Sterktes en zwaktes van de studie

40

HOOFDSTUK 5.

VIII

Besluit en beleidsaanbevelingen ___________________________________ 42

Inhoud Literatuurlijst __________________________________________________________________ 44 Begrippenlijst __________________________________________________________________ 50

IX

Lijst van tabellen

LIJST VAN TABELLEN Tabel 1: Overzicht biomerkers van blootstelling en effectmerkers. _________________________ III Tabel 2: Overzicht van de significante blootstelling-effect relaties via meervoudige regressie analyse __________________________________________________________________________ IV Tabel 3: Overzicht van biomerkers van blootstelling en effectmerkers bij de pasgeborene – moeder koppels en de jong volwassen mannen en vrouwen _________________________________ 6 Tabel 4: Geselecteerde confounders voor de effectmerkers van de pasgeborene-moeder koppels 7 Tabel 5: Onderzochte blootstelling-effect relaties bij de pasgeborene-moeder koppels _________ 9 Tabel 6: Geselecteerde confounders voor de effectmerkers van de volwassenen _____________ 10 Tabel 7: Onderzochte blootstelling-effect relaties bij de volwassenen ______________________ 11 Tabel 8: Geometrisch gemiddelde en range biomerkers van blootstelling bij de pasgeborenen en hun moeders en de volwassenen ___________________________________________________ 19 Tabel 9: Proportie binaire biomerkers van blootstelling bij de pasgeborenen en hun moeders en de volwassenen _______________________________________________________________ 20 Tabel 10: Proportie binaire effectmerkers bij de pasgeborenen en hun moeders en de volwassenen22 Tabel 11: Gemiddelde en range continue effectmerkers bij de pasgeborenen en hun moeders en de volwassenen _______________________________________________________________ 23 Tabel 12: Geometrisch gemiddelde en range continue biomerkers van effect bij de pasgeborenen en hun moeders en de volwassenen _______________________________________________ 24 Tabel 13: Overzicht significante blootstelling-effect relaties bij de pasgeborene-moeder koppels: binaire effectmerkers ________________________________________________________ 25 Tabel 14: Overzicht significante blootstelling-effect relaties bij de pasgeborene-moeder koppels: continue effectmerkers _______________________________________________________ 27 Tabel 15: Overzicht significante blootstelling-effect relaties bij de pasgeborene-moeder koppels: continue biomerkers van effect ________________________________________________ 29 Tabel 16: Overzicht significante blootstelling-effect relaties bij de volwassen: binaire effectmerkers32 Tabel 17: Overzicht significante blootstelling-effect relaties bij de volwassen: continue effectmerkers __________________________________________________________________________ 33 Tabel 18: Overzicht significante blootstelling-effect relaties bij de volwassen: continue biomerkers van effect __________________________________________________________________ 33

X

Lijst van afkortingen

LIJST VAN AFKORTINGEN BDE BI BMI 2,5-DCP p,p’-DDE DEDTP DEP DETP DMDTP DMP DMTP FSH HBA HBCD HCB ICSI QR IVF LH LOD LOQ MBzP MeHg MEHHP MEHP MEOHP MnBP OR PAK PCB’s PFA PFOA PFOS POP’s SGA SHBG TBBPA TEQ TRA TTP TSH

Gebromeerde difenylether Betrouwbaarheidsinterval Body Mass Index 2,5-dichlorofenol p,p’-dichloordiphenyldichloorethaan Diethyldithiofosfaat Diethylfosfaat Diethylthiofosfaat Dimethyldithiofosfaat Dimethylfosfaat Dimethylthiofosfaat Follikel stimulerend hormoon Para-hydroxybenzoëzuur Hexabromocyclododecaan Hexachlorobenzeen Intracytoplasmatische sperma injectie Interquartile range = interkwartielafstand in vitro fertilisatie luteïniserend hormoon Limit of Detection = detectielimiet Limit of Quantification = kwantificatielimiet Mono-benzyl ftalaat Methyl kwik Mono-2-ethyl-5-hydroxyhexyl ftalaat Mono-2-ethylhexyl ftalaat Mono-2-ethyl-5-oxohexyl ftalaat Mono-n-butyl ftalaat Odds Ratio Polycyclische aromatische koolwaterstoffen Polygechloreerde bifenyls Platelet function assay = plaatjesfunctie Perfluoro-octaanzuur Perfluoro-octaansulfonzuur Persistente organische polluenten Small for Gestational Age Sex hormone-binding globulin Tetrabromobisfenol Toxische equivalenten Toxisch relevant arseen Time-to-pregnancy Thyroid stimulerend hormoon

XI

Lijst van symbolen

LIJST VAN SYMBOLEN µ n

XII

micro (= 10-6) nano ( = 10-9)

HOOFDSTUK 1 Inleiding

HOOFDSTUK 1. INLEIDING

Dit rapport bevat de resultaten van de blootstelling-effect relaties van de pasgeborenen en de volwassenen binnen het Vlaams Humaan Biomonitoringsprogramma van de tweede cyclus uitgevoerd door het Steunpunt Milieu & Gezondheid 2007-2011 in opdracht van de Vlaamse overheid (minister van Welzijn, Volksgezondheid en Gezin, minister van Leefmilieu, Natuur en Energie en minister van Economie, Wetenschap en Innovatie). Via metingen in het milieu (bv. in voeding, in oppervlaktewater, …) kan een maat bekomen worden voor de hoeveelheid aan vervuilende stoffen in de omgeving. Maar via metingen in de mens zelf kan de interne blootstelling in kaart gebracht worden. Dit is mogelijk via humane biomonitoring, een techniek waarbij de blootstelling aan polluenten in het lichaam bepaald kan worden. Binnen de tweede generatie van het Steunpunt Milieu & Gezondheid (2007-2011) werden biomerkers van blootstelling en biomerkers van effect gemeten. Een biomerker van blootstelling weerspiegelt de interne blootstelling aan polluenten, en kan worden gemeten in bloed, navelstrengbloed, urine, haar, moedermelk, … De biologische of gezondheidseffecten die gerelateerd kunnen zijn met vervuilende stoffen worden gemeten aan de hand van biomerkers van effect. Door de blootstellingsmerkers te koppelen aan de gezondheidseffecten kunnen blootstelling-effect relaties bestudeerd worden. In dit rapport worden de blootstelling-effect relaties van twee leeftijdsgroepen besproken: de pasgeborene-moeder koppels en de volwassenen (20-40 jaar). Moeders en pasgeborenen werden geselecteerd, omdat het ongeboren kind zeer gevoelig is voor de effecten van chemische stoffen die de foetus kunnen bereiken via de placenta. De volwassen leeftijdsgroep werd voornamelijk geselecteerd voor de meting van stoffen die zich opstapelen tijdens het ouder worden. De biomerkers van blootstelling bij de pasgeborene-moeder koppels werden gemeten in navelstrengbloed (zware metalen, persistente gechloreerde en gebromeerde polluenten en perfluorderivaten), in het bloed van de moeder (zware metalen), en in het haar van de moeder (kwik). Bij de volwassenengroep werden zware metalen, poly-aromatische koolwaterstoffen (PAK’s), benzeen, ftalaten, cotinine, parabenen, een aantal pesticiden gemeten in ochtendurine; en perfluorderivaten in perifeer bloed. De effectmerkers die bestudeerd werden bij de pasgeborenen waren zwangerschapsduur, geboortegewicht, geboortelengte, hoofdomtrek, metabole hormonen, schildklierhormonen, geslachtshormonen en het al dan niet prematuur en ‘small for gestational age’ zijn; bij de moeders van de baby’s werden astma, hooikoorts, eczeem, allergie, de tijd nodig om zwanger te worden en zwangerschapsstimulatie bevraagd. Bij de groep volwassenen werden volgende biomerkers van effect opgenomen in de studie: astma, hooikoorts, eczeem, allergie, plaatjesfunctie, zwangerschapsstimulatie, vruchtbaarheid, en de tijd nodig om zwanger te worden. Voor een uitgebreide beschrijving van de blootstellings- en effectmerkers verwijzen we naar het eindrapport van de referentiebiomonitoring2. De deelnemers vulden een uitgebreide vragenlijst in. Met deze informatie kunnen de determinanten die invloed hebben op de blootstelling-effect relaties onderzocht worden; mogelijk beïnvloedende factoren die werden bevraagd, waaronder persoonsgebonden factoren, zoals bv. leeftijd, geslacht, 2

Vlaams humaan biomonitoringsprogramma 2007-2011: resultatenrapport deel referentiebiomonitoring (2010). www.milieu-en-gezondheid.be 1

HOOFDSTUK 1 Inleiding BMI; levensstijlfactoren, zoals bv. actief en passief roken, voedingsgewoonten; en omgevingsfactoren, zoals bv. verkeersblootstelling. Deze factoren kunnen een invloed hebben op het gezondheidseffect en/of de biomerkerwaarde. Daarom is het belangrijk hiermee rekening te houden in de statistische analyse. Vanwege het groot aantal bestudeerde blootstelling-effect relaties worden in dit rapport enkel de significante blootstelling-effect relaties weergegeven. Er is een massa aan internationale literatuur beschikbaar waarin relaties tussen polluenten en gezondheidseffecten beschreven worden. In het discussiehoofdstuk worden de significante blootstelling-effect relaties gekaderd ten opzichte van de wetenschappelijke literatuur. Een deel van de significante blootstelling-effect relaties is vergelijkbaar met reeds verschenen wetenschappelijke literatuur, maar er zijn ook studies die elkaar tegenspreken, waardoor de bewijzen van associaties tussen polluenten en biologische effecten soms niet consistent zijn, wat de nood aan verder onderzoek naar deze verbanden staaft.

2

HOOFDSTUK 2 Materiaal & methoden

HOOFDSTUK 2. MATERIAAL & METHODEN

Eén van de doelstellingen van het Steunpunt Milieu en Gezondheid is het opzetten van een bewakingssysteem dat de vervuiling en de vroegtijdige gezondheidseffecten in de bevolking meet met behulp van humane biomonitoring. De bedoeling van dit eindrapport is door middel van blootstelling-effect relaties de relatie te onderzoeken tussen biomerkers van blootstelling en biomerkers van effect in de algemene bevolking van Vlaanderen. Biomerkers van blootstelling geven een beeld van de interne blootstelling aan polluenten. Er werden ‘historische polluenten’ gemeten zoals zware metalen, PCB’s, dioxineachtige stoffen (Calux), en gechloreerde pesticiden. Daarnaast werden voor het eerst ook ‘nieuwe polluenten’ gemeten op grote schaal, o.a. gebromeerde vlamvertragers, ftalaten, metabolieten van nieuwe pesticiden, en parabenen. Biomerkers van effect geven een beeld van de biologische effecten die mogelijk het gevolg zijn van blootstelling aan polluenten. In deze studie worden bv. immunologische en endocriene effecten gemeten. Het projectplan werd voorgelegd aan de ethische commissie van de Universiteit Antwerpen en werd goedgekeurd op 16 mei 2008. 2.1.

STUDIEPOPULATIE

Een uitgebreide beschrijving van de studiepopulatie is terug te vinden in het rapport van de referentiebiomonitoring3. In dit rapport beperken we ons tot een korte bespreking van de rekrutering van de studiepopulatie. De rekrutering van deelnemers en het verzamelen van stalen werden verspreid over heel Vlaanderen en over de vier seizoenen. Voor de pasgeborene – moeder koppels werden 255 stalen verzameld en voor de jong volwassen mannen en vrouwen (20-40 jaar) 204 stalen. Ervaringen uit het vorige Steunpunt hebben ons geleerd dat het veldwerk (rekrutering van de deelnemers, staalname, etc.… ) omwille van de praktische haalbaarheid beter verloopt wanneer wordt gewerkt met een multistage sampling procedure. Deze procedure bestaat uit 3 stappen. De 1ste stap is een stratificatie volgens de provincie. Per provincie en leeftijdsgroep werd het aantal stalen bepaald evenredig met het aantal inwoners in de provincie op 01.06.2007. De 2de stap van de procedure is de selectie van primaire sampling units (PSU). De sampling units of PSU’s waarmee werd gewerkt waren kraamklinieken voor de pasgeborene-moeder koppels. Er werden twee PSU’s (kraamklinieken) geselecteerd per provincie. Per provincie werden alle PSU’s opgelijst. De grootte van de PSU’s was evenredig met de kans op selectie. De tweede PSU mocht niet in dezelfde stad liggen als de eerste PSU, en de PSU’s mochten niet op minder dan 20 km afstand van elkaar liggen. Voor de selectie van volwassen mannen en vrouwen werd geopteerd om via de vijf verschillende provinciebesturen te werken. In de 3de stap van de procedure werden binnen elke PSU de potentiële deelnemers op toevalsbasis geselecteerd. 3

Vlaams humaan biomonitoringsprogramma 2007-2011: resultatenrapport deel referentiebiomonitoring (2010). www.milieu-en-gezondheid.be 3

HOOFDSTUK 2 Materiaal & methoden Voor deze groepen/clusters werd de staalname vervolgens, per provincie, verdeeld over de vier seizoenen. Globaal werd een gelijke verdeling over de vier seizoenen nagestreefd.

2.1.1.

PASGEBORENE – MOEDER KOPPELS

Voor de selectie van pasgeborene-moeder koppels werd gewerkt via kraamklinieken. Voorwaarden voor inclusie moeders waren: Ten minste tien jaar in Vlaanderen wonen; Toestemming geven (toestemmingsformulier): dit betekent bereid zijn om zowel een staal navelstrengbloed, bloed en een haarlok af te staan, een uitgebreide vragenlijst in te vullen in de week na de bevalling en gedurende twee jaar vragenlijsten in te vullen over de neurologische ontwikkeling van het kind; Nederlandstalige vragenlijst kunnen invullen (met vragen over de zwangerschap/ gezondheid/ sociale parameters/ woonomgeving/ levensstijl/ roken/ alcohol/ voeding en perceptie over milieu en gezondheid). Het streefdoel was om 250 deelnemende moeders te rekruteren met een volledig dossier: minstens 50 mL navelstrengbloed, een ingevulde vragenlijst, 20 mL bloed van de moeder, 150 mg haar van de moeder en de bereidheid om gedurende twee jaar mee te werken aan de opvolgstudie over de neurologische ontwikkeling van hun kind. De veldwerkers noteerden in de kraamkliniek een aantal gegevens over het kind: gewicht, lengte, hoofdomtrek, zwangerschapsduur, complicaties tijdens de zwangerschap, aangeboren afwijkingen, hypospadias, cryptorchidie en resultaten van het standaard neurologisch onderzoek. Later werden de gegevens van de centra voor opsporing van metabole ziekten (TSH (hielprik)) opgevraagd. Bij Kind en Gezin werden gegevens i.v.m. groei en ontwikkeling in de maanden na de geboorte opgevraagd. 2.1.2.

JONG VOLWASSEN MANNEN EN VROUWEN

De doelpopulatie bestond uit jonge mannen en vrouwen van 20–40 jaar. Het steekproefkader was een lijst van de werknemers van de verschillende Vlaamse provinciebesturen die in de juiste leeftijdscategorie vallen. Voorwaarden voor inclusie deelnemers: Geboortedatum tussen 1/1/1968 en 31/12/1988; Ten minste 10 jaar wonen in Vlaanderen; Toestemming gegeven hebben (getekend informed consent), d.w.z. bereid zijn om bloed en urine te leveren en een uitgebreide vragenlijst in te vullen; Nederlandstalige vragenlijsten kunnen invullen. Alle personeelsleden binnen de juiste leeftijdscategorie werden aangeschreven. Uit de toestemmingsformulieren werd een steekproef getrokken. De bedoeling was om in totaal 200 volwassenen te rekruteren. De potentiële deelnemers ontvangen een folder en een geïnformeerd toestemmingsformulier met uitleg. Het toestemmingsformulier vermeldt welke analyses op bloed en urine zouden worden uitgevoerd. Ook vroegen we de deelnemers om een algemene vragenlijst over levensstijl/ ziekten/ beroepsblootstellingen en voeding in te vullen.

4

HOOFDSTUK 2 Materiaal & methoden 2.2. 2.2.1.

BIOMERKERS BIOMERKERS VAN BLOOTSTELLING

In de moeder-kind cohorte werden polluenten gemeten in navelstrengbloed, in perifeer bloed van de moeder (enkel zware metalen) en in haar van de moeder (kwik). Bij de volwassenen werden de meeste metingen uitgevoerd in urine. Er werd tevens een extra bloedstaal gevraagd dat vooral bestemd is voor latere analyses (biobank), maar waarop in de huidige campagne reeds perfluormetingen werden uitgevoerd. Urinaire merkers worden getest in twee eenheden: als concentratie (µg/L) en als creatinine-gecorrigeerde eenheid (µg/g creatinine). Creatinine wordt gebruikt om te corrigeren voor de verdunningsgraad van spot urine. Stalen met een creatinineconcentratie <30 mg/dL en >300 mg/dL worden verwijderd, aangezien te geconcentreerd of te verdund staal (WHO, 1996). Voor polluenten in serum die vetgerelateerd zijn, worden de waardes eveneens getest in twee eenheden: per hoeveelheid serum (ng/L) en per hoeveelheid bloedvet (ng/g bloedvet). 2.2.2.

EFFECTMERKERS

De effectmerkers zijn een combinatie van toxicologische metingen (biomerkers van effect), vragenlijstgegevens over gezondheidsklachten en data die beschikbaar zijn vanuit andere medische registratiesystemen (het medisch dossier van de kraamkliniek en het dossier van Kind en Gezin bij de pasgeborenen.

5

HOOFDSTUK 2 Materiaal & methoden Tabel 3: Overzicht van biomerkers van blootstelling en effectmerkers bij de pasgeborene – moeder koppels en de jong volwassen mannen en vrouwen Deelstudie

Pasgeborenen / moeders

Volwassenen (20-40 jaar)

Blootstellingsmerkers

Navelstrengbloed: - zware metalen (Pb, Cd, Mn, Cu, Tl, As) - persistente gechloreerde polluenten (PCB’s, p,p’-DDE, HCB, Calux) - persistente gebromeerde polluenten (PBDE’s, HBCD, TBBPA) - perfluorderivaten (PFOS, PFOA)

Urine: - zware metalen (Cd, As, TRA) - PAK’s (1-hydroxypyreen) - benzeen (t,t-muconzuur) - weekmakers (ftalaten) - pesticiden (derivaten van organofosfaatpesticiden, 2,5-DCP) - tabakrook (cotinine) - parabenen (HBA)

Bloed van de moeder: - zware metalen (Pb, Cd, Mn, Cu, Tl, As) Haar van de moeder: - zware metalen (Hg, MeHg) Effectmerkers

Pasgeborene Groei en ontwikkeling: - zwangerschapsduur, lengte, gewicht, schedelomtrek - schildklierhormonen (TSH, fT3, fT4) - metabole hormonen (insuline, leptine) - geslachtshormonen (testosteron, oestradiol, SHBG, LH, FSH) Moeder Fertiliteit: - vruchtbaarheidsbehandeling, tijd tot zwangerschap, miskraam (vragenlijst) Immunologie: - astma en allergie (vragenlijst)

6

Bloed: - perfluorderivaten (PFOS, PFOA) Cardiovasculair: - bloedplaatjesaggregatie Fertiliteit: - vruchtbaarheidsbehandeling, tijd tot zwangerschap, miskraam (vragenlijst) - inhibine B – enkel mannen Immunologie: - astma en allergie (vragenlijst)

HOOFDSTUK 2 Materiaal & methoden

2.3.

BLOOTSTELLING-EFFECT RELATIES

Een blootstelling-effect relatie geeft de samenhang tussen een effectmerker (het effect) en een blootstellingsmerker weer. Voor het onderzoeken van de relatie van biomerkers van blootstelling met effectmerkers wordt gecorrigeerd voor confounders en mogelijke invloedsfactoren (covariaten) die bekomen werden via de vragenlijsten. Een confounder is een factor die gerelateerd is aan de te onderzoeken blootstelling en ook aan de uitkomst (het effect). Een covariaat is een factor die mogelijk verklarend is voor de bestudeerde uitkomst (het effect). Een covariaat kan van direct belang zijn of het kan ook een confounding of interacting variabele zijn. 2.3.1.

PASGEBORENE – MOEDER KOPPELS

In Tabel 4 wordt een overzicht gegeven van de effectmerkers en de bijhorende confounders bij de pasgeborenen en hun moeders. De selectie van de confounders gebeurde op basis van literatuuronderzoek en discussies tijdens het veldwerkcomité. Het effect miskraam wordt weggelaten uit de analyses van de blootstelling-effect relaties, aangezien de leeftijd op het moment van de miskraam een belangrijke confounder is. Vermits we geen leeftijd van miskraam kunnen invullen voor de moeders die nooit een miskraam gehad hebben, vallen deze moeders weg en blijven er dus niet voldoende moeders over voor de analyse van blootstelling-effect relaties.

Tabel 4: Geselecteerde confounders voor de effectmerkers van de pasgeborene-moeder koppels EFFECTMERKER EFFECTMERKERS PASGEBORENEN Groei en ontwikkeling Prematuur (exclusie meerlingen) SGA (exclusie meerlingen)

Geboortegewicht (exclusie meerlingen)

CONFOUNDERS

Leeftijd moeder Roken tijdens zwangerschap Leeftijd moeder Lengte moeder BMI moeder Roken tijdens zwangerschap Pariteit Geslacht kind Zwangerschapsduur Leeftijd moeder Lengte moeder BMI moeder Roken tijdens zwangerschap Pariteit Geslacht kind

7

HOOFDSTUK 2 Materiaal & methoden Geboortelengte (exclusie meerlingen)

Hoofdomtrek (exclusie meerlingen)

Zwangerschapsduur (exclusie meerlingen) Biomerkers van effect Schildklierhormonen (TSH, FT3, FT4) Geslachtshormonen (SHBG, LH, FSH, testosteron, oestradiol) Metabole hormonen (leptine en insuline) EFFECTMERKERS MOEDERS Immunologie Astma (huidig – ooit – dokter) Hooikoorts (ooit – dokter) Eczeem Allergie (algemeen – huid – dieren) Fertiliteit Zwangerschapsstimulatie (algemeen – hormonaal) Time-to-pregnancy (huidige – langste)

Zwangerschapsduur Leeftijd moeder Lengte moeder Lengte vader Roken tijdens zwangerschap Pariteit Geslacht kind Zwangerschapsduur Leeftijd moeder Roken tijdens zwangerschap Pariteit Geslacht kind Leeftijd moeder Roken tijdens zwangerschap Zwangerschapsduur Aard bevalling SGA Zwangerschapsduur Geslacht kind Zwangerschapsduur Geslacht kind BMI moeder

Ooit gerookt Familiaal voorkomen Ooit gerookt Familiaal voorkomen Ooit gerookt Familiaal voorkomen Ooit gerookt Familiaal voorkomen Leeftijd moeder Ooit gerookt Leeftijd moeder (huidige – langste) Ooit gerookt

Tabel 5 geeft een overzicht van de verbanden tussen de blootstellingsmerkers en de effectmerkers (bij de moeders en de pasgeborenen) die zullen onderzocht worden.

8

HOOFDSTUK 2 Materiaal & methoden

Tabel 5: Onderzochte blootstelling-effect relaties bij de pasgeborene-moeder koppels

B NAVELSTRENGBLOED L O O T S T E L L BLOED MOEDER I N HAAR MOEDER G

Zware metalen (Pb, Cd, Mn, Cu, Tl, As) Persistente gechloreerde polluenten (PCB’s, p,p’-DDE, HCB, Calux) Persistente gebromeerde polluenten (PBDE’s, HBCD, TBBPA) Perfluorderivaten (PFOS, PFOA) Zware metalen (Pb, Cd, Mn, Cu, Tl, As) Zware metalen (Hg, MeHg)

Groei en ontwikkeling X

EFFECT PASGEBORENEN Schildklier- GeslachtsMetabole hormonen hormonen hormonen

MOEDERS Astma en Fertiliteit allergie

X

X

X

X

X

X

X

X

X

X

X

X

X

X

X

X

X

X

X

X

X

X

9

HOOFDSTUK 2 Materiaal & methoden 2.3.2.

JONG VOLWASSEN MANNEN EN VROUWEN

In Tabel 6 wordt een overzicht gegeven van de effectmerkers bij de jong volwassen mannen en vrouwen en de overeenkomstige confounders, geselecteerd op basis van literatuuronderzoek en discussies tijdens het veldwerkcomité. Het effect miskraam wordt weggelaten uit de analyses van de blootstelling-effect relaties, aangezien de leeftijd op het moment van de miskraam een belangrijke confounder is. Vermits we geen leeftijd van miskraam kunnen invullen voor de vrouwen die nooit een miskraam gehad hebben, vallen deze vrouwen weg. Tabel 6: Geselecteerde confounders voor de effectmerkers van de volwassenen EFFECT Immunologie Astma (huidig – ooit – dokter) Hooikoorts (ooit – dokter) Eczeem Allergie (algemeen – huid – dieren) Fertiliteit Zwangerschapsstimulatie (algemeen – hormonaal) (vrouwen) Vruchtbaarheid mannen (algemeen – IVF/ICSI – spermakwaliteit) (mannen) Time-to-pregnancy (laatste – langste) (vrouwen) Inhibine B (mannen) Cardiovasculair Plaatjesfunctie (PFA)

CONFOUNDERS Rokenstatus Familiaal voorkomen Rokenstatus Familiaal voorkomen Rokenstatus Familiaal voorkomen Rokenstatus Familiaal voorkomen Leeftijd Rokenstatus Leeftijd Rokenstatus Leeftijd (huidige – langste) Rokenstatus Leeftijd BMI Rokenstatus Leeftijd Rokenstatus Geslacht BMI

Tabel 7 geeft een overzicht van de verbanden tussen de blootstellingsmerkers en de effectmerkers die zullen onderzocht worden bij de volwassenen.

10

HOOFDSTUK 2 Materiaal & methoden

Tabel 7: Onderzochte blootstelling-effect relaties bij de volwassenen

B L O O T S T E L L I N G

URINE

BLOED

Zware metalen (Cd, As, TRA) PAK’s (1-hydroxypyreen) Benzeen (t,t’-muconzuur) Weekmakers (ftalaten) Pesticiden (organofosfaatpesticiden, 2,5dichlorobenzeen) Tabaksrook (cotinine) Parabenen (HBA) Perfluorderivaten (PFOS, PFOA)

Immunologie X

EFFECT Fertiliteit X

Cardiovasculair X

X

X

X

X

X

X

X

X

X

X

X

X

X

X

X

X

X

X

11

HOOFDSTUK 2 Materiaal & methoden 2.4. 2.4.1.

STATISTISCHE ANALYSE VOORBEREIDEN VAN HET DATABESTAND

De waarde van de effectmerkers en blootstellingsmerkers die aan een exclusiecriterium voldoen worden op een ontbrekende waarde gezet en dus niet meegenomen in de statistische analyses. Zo worden bijvoorbeeld de meerlingen zwangerschappen niet meegenomen in de verwerkingen van de zwangerschapsduur (zie Tabel 4). De blootstellingsmerkers bepaald in te sterk verdunde of te geconcentreerde urine (creatinine-concentratie <30 mg/dL en >300 mg/dL) worden niet gebruikt. Waarden voor de blootstellingsmerkers die ver buiten het gebied van waargenomen waarden vallen, worden niet meegenomen in de verwerkingen. Op basis van een paar observaties is het niet mogelijk om betrouwbare uitspraken te doen over de relatie tussen blootstellingsmerker en effectmerker in dit gebied van blootstelling. 2.4.2.

SCHAAL VAN VERWERKING

De continue effectmerkers worden conform de literatuur verwerkt. Dit betekent dat de biomerkers van effect (bv. hormoonverstoring) op de natuurlijk getransformeerde schaal (ln) verwerkt worden. De gezondheidseffecten (lengte, …) worden niet getransformeerd. De blootstellingsmerkers worden op twee manieren verwerkt. De blootstelling-effect relaties worden onderzocht met de blootstellingsmerker op de (1) oorspronkelijke schaal en (2) na ln-transformatie. De ln-transformatie is een niet lineaire transformatie. Dit betekent dat extreme waarden - door de transformatie - dichter bij de puntenwolk gebracht worden. Niet lineaire blootstelling-effect relaties op de oorspronkelijke schaal, zijn mogelijk lineair voor de ln-getransformeerde blootstelling. De blootstellingsmerkers bepaald in urine worden uitgedrukt per volume-eenheid en per gram creatinine. Blootstellingsmerkers gemeten in serum die vetgerelateerd zijn, worden verwerkt per volume-eenheid en per gram bloedvet. 2.4.3.

WAARDEN BOVEN OF ONDER DE DETECTIE- OF KWANTIFICATIELIMIET

Indien het percentage deelnemers, met een waarde voor de blootstellingsmerker onder de LOD/LOQ4, te hoog is (ongeveer 50% of meer) worden niet de eigenlijke waarden gebruikt in de statistische verwerkingen maar enkel of de waarde LOD/LOQ is. De blootstellingsmerker wordt met andere woorden binair verwerkt, met name gedetecteerd versus niet-gedetecteerd. Indien (bijna) alle deelnemers een waarde onder de LOD/LOQ hebben (98-100%), wordt de blootstellingsmerker niet meegenomen in de verwerkingen. 2.4.4.

STATISTISCHE REGRESSIEMODELLEN

Regressietechnieken worden gebruikt om de relatie tussen de effectmerker en de biomerker van blootstelling te onderzoeken. Meervoudige regressietechnieken laten toe deze relatie te onderzoeken na correctie voor meerdere verklarende parameters/confounders. Voor de continue 4

Sommige laboratoria gebruiken de LOD als de kleinste gerapporteerde waarde, andere de LOQ.

12

HOOFDSTUK 2 Materiaal & methoden effectmerkers (biomerkers en gezondheidseffecten) wordt gebruik gemaakt van lineaire regressiemodellen. Voor de binaire merkers worden logistische regressiemodellen gebruikt.  Enkelvoudige regressie In een eerste fase van de verwerkingen worden regressiemodellen met slechts één parameter als verklarende parameter gefit (enkelvoudige regressies). 

Lineaire regressie voor de continue effectmerkers

Regressieanalyse is een techniek die gebruikt wordt om het verband te bestuderen tussen een respons stochastische veranderlijke Y en een regressor veranderlijke (onafhankelijke veranderlijke of verklarende parameter of covariaat) x. In de blootstelling-effect relaties is Y het effect (biomerker van effect of gezondheidseffect) en x is de biomerker van blootstelling. Het verband dat bestudeerd wordt, is een functioneel verband. Dit wil zeggen dat het verband vastgelegd wordt door een wiskundige functie f(x). Deze functie beschrijft hoe de gemiddelde response varieert met x: E(Yx) = f(x) De meest eenvoudig situatie is deze waarbij f een lineaire functie is: f(x)= α + βx. Dus E(Yx) = α + βx De waarden van α en β worden geschat door middel van het criterium der kleinste kwadraten. Deze methode berust er op dat men hiermee de meest nauwkeurige te verwachte verandering van de responsvariabele Y kan schatten, bij een zekere constante waarde van de onafhankelijke x-variabele. 2

Indien we veronderstellen dat de εi~N(0,σ ), met andere woorden dat de storingstermen normaal verdeeld zijn met gemiddelde 0 en met dezelfde variantie, dan kunnen betrouwbaarheidsintervallen voor β opgesteld worden; en kunnen hypothesen getoetst worden. - Is β = 0 dan is sprake van een monotone horizontale lijn, evenwijdig met de X-as. Er is dus geen verband tussen X en Y. - Is β < 0 dan is sprake van een omgekeerd evenredig (dalend) X,Y verband. - Is β > 0 dan is sprake van een evenredig (stijgend) X,Y verband. 

Logistische regressie voor de binaire effectmerkers

Indien de response binair is werkt men met kansverhoudingen, die meestal met het Engelse woord odds wordt aangeduid. De odds is de verhouding tussen de fracties bij twee mogelijke uitkomsten. Als p de kans op de eerste uitkomst (bv. astma hebben) is, dan is 1−p de kans op de tweede uitkomst (geen astma hebben) en is de ODDS = p/(1− p). Bij logistische regressie zijn we geïnteresseerd in het modelleren van de kans p in termen van de verklarende variabele x. We zouden dit kunnen proberen met de relatie p = α + βx. Helaas is dit geen goed model. Zolang β ≠ 0 geven zeer hoge of lage waarden van x voor α + βx een waarde die niet in overeenstemming is met het gegeven dat 0 ≤ p ≤ 1. De bij logistische regressie gekozen oplossing voor dit probleem is het transformeren van de kansverhouding p/(1 − p) met behulp van de

13

HOOFDSTUK 2 Materiaal & methoden natuurlijke logaritme. We gebruiken voor deze transformatie de term logaritmische kansverhouding of log odds. Deze modelleren we als een lineaire functie van de verklarende variabele: Log[p/(1 − p)] = α + βx De helling in dit logistische regressiemodel is het verschil tussen de log(ODDS) voor een eenheid toename in x (dus bijvoorbeeld het verschil tussen de log(ODDS) van x en x+1). De interpretatie van de resultaten in termen van de helling van de regressielijn is moeilijk. Gewoonlijk wordt een transformatie toegepast die de situatie verduidelijkt. Met enige algebra kan worden aangetoond dat β

β

OR = ODDSx+1 / ODDSx = e . De transformatie e maakt de logaritme ongedaan en transformeert de helling van de regressielijn tot een odds ratio. Dit betekent dat de kansverhouding voor x+1 kan worden berekend door de kansverhouding voor x met de odds ratio te vermenigvuldigen.  Meervoudige regressie De interpretatie van deze eenvoudige regressie modellen moet uiterst voorzichtig gebeuren. Verscheidene onafhankelijke variabelen kunnen immers gelijktijdig een invloed uitoefenen op de effectmerker. Statistisch significante relaties tussen een blootstellingsmerker en een effectmerker kunnen mogelijk verklaard worden door een derde parameter die met beide merkers samenhangt. Meervoudige regressietechnieken zullen aangewend worden om dit te onderzoeken. Bij meervoudige (multipele) regressie komt er meer dan één onafhankelijke variabele in het model voor. Met meervoudige regressie heeft men dus de mogelijkheid om het effect van één onafhankelijke variabele (blootstellingsmerker) op een afhankelijke variabele Y (effectmerker) te bestuderen, terwijl men de overige variabelen (zoals rookgedrag, geslacht, …) gefixeerd (constant) houdt. De algemene vergelijking voor de meervoudige regressie luidt: E(Yx) = α + β1 x1 + β2 x2 + β3 x3 voor lineaire regressie log(p/(1 − p) = α + β1 x1 + β2 x2 + β3 x3 voor logistische regressie β1 geeft het effect van X1 op Y (op p indien logistische regressie), na correctie voor X2 en X3.  Selectie van een goed model  Verklarende parameters Zoals reeds aangehaald kunnen tal van factoren waaronder leeftijd, geslacht, levensstijlfactoren, beroep, sociaaleconomische status, ... een invloed hebben op de gezondheidseffecten en op de gemeten interne blootstellingsmerkers. Uiteraard is het niet mogelijk om de relatie tussen de merkers en alle opgemeten/bevraagde parameters te bestuderen. Voorafgaand aan de verwerkingen werd voor elke merker gespecificeerd welke onafhankelijke variabelen nog in het model opgenomen diende te worden. Deze keuze is gebaseerd op literatuuronderzoek en discussies tijdens de veldwerkcomitévergaderingen. Risicofactoren zoals roken, geslacht, leeftijd, …. kunnen de blootstelling-effect relatie vertekenen, en worden daarom ‘verstorende’ of ‘confounding’ variabelen genoemd. Bij de studie van de blootstelling-effect relaties moet rekening gehouden worden met deze confounding factoren. Een confounder heeft de volgende kenmerken: - een confounder is een bekende en belangrijke risicofactor voor de effectmerker; - een confounder is geassocieerd met de blootstelling;

14

HOOFDSTUK 2 Materiaal & methoden -

een confounder wordt niet beïnvloed door de blootstelling of door de effectmerker (geen intermediaire stap in het oorzakelijk pad).

Men kan niet testen of een verklarende parameter een confounder is, enerzijds omwille van statistisch vermogen en anderzijds omdat confounding een systematische (niet random) fout is. De verklarende parameters spelen niet allemaal dezelfde rol in de verwerkingen. De belangrijkste risicofactoren (confounders) opgelijst in Tabel 4 en Tabel 6 werden consequent in de statistische modellen verrekend, onafhankelijk van hun significantieniveau. Voor elke effectmerker wordt de volgende procedure gevolgd: STAP 1: enkelvoudige regressies -

Voor elke verklarende parameter wordt een enkelvoudig regressiemodel gefit. Alle verklarende parameters significant op het 20 procent significantieniveau gaan verder naar stap 2.

-

Voor elke blootstellingsmerker wordt de relatie met de effectmerker onderzocht zonder te corrigeren voor confounders en/of verklarende parameters. Enkel indien de blootstellingsmerker significant is op het 20 procent significantieniveau wordt de blootstellingsmerker meegenomen in stap 2. Op die manier wordt het aantal te onderzoeken blootstelling-effect relaties in de meervoudige regressie te beperkt. De kans dat een blootstelling een significant effect heeft (p<0,05) in een meervoudig regressiemodel is klein als de blootstelling-effect relatie in het enkelvoudig model niet sterk is (bv. p>0,20).

STAP 2: meervoudige regressies

-

Voor elke effectmerker wordt vervolgens een model gebouwd waar het effect van de blootstellingsmerker onderzocht wordt na correctie voor de confounders.

-

Voor elke effectmerker wordt verder een zo ‘zuinig’ mogelijk model gebouwd op basis van de verklarende parameters (uit STAP 1) door middel van een stapsgewijze selectieprocedure (zie selectie van een goed model). De confounders blijven echter steeds in het model. Enkel de significant verklarende parameters (p<0,05) blijven in het model. Vervolgens wordt aan het vereenvoudigde model de blootstellingsmerker toegevoegd. De significantie van de blootstellingsmerker wordt bestudeerd in dit model.

 Selectie van een goed model Uit de verzameling van kandidaat verklarende parameters (covariaten) willen we een deelverzameling kiezen die het beste de variabiliteit in de uitkomstparameter verklaart. Helaas is er geen eenduidig antwoord op de vraag wat de ‘beste’ deelverzameling is. Er zijn verschillende criteria en die leiden niet noodzakelijk tot dezelfde conclusie. We opteren voor gebruik van automatische selectieprocedures. De stapsgewijze procedure zal toegepast worden. De methode waarbij alle mogelijke regressiemodellen vergeleken worden (bijv. de R-square of Cp, ...) is omwille van het groot aantal verklarende parameters en het groot aantal te onderzoeken blootstelling-effect relaties niet aangewezen.

15

HOOFDSTUK 2 Materiaal & methoden  Multicollineariteit Men spreekt van multicollineariteit indien de onafhankelijke variabelen onderling gecorreleerd zijn. Multicollineariteit heeft een effect op de interpretatie en het gebruik van een gefit regressiemodel. De techniek van Variance Inflation Factors (VIF) zal toegepast worden om dit probleem te onderzoeken. Indien de VIF>10 betekent dat dat de collineariteit tussen de verklarende parameters de schattingen sterk beïnvloed.  Beïnvloedende observaties: sensitiviteitsanalyse Indien een observatie een grote invloed heeft op de blootstelling-effect relatie spreken we van een beïnvloedende observatie. Er bestaan verschillende diagnostische methoden die toelaten te onderzoeken hoe sterk de relatie mogelijk bepaald wordt door één of twee observaties. Indien inclusie of exclusie van deze observaties substantieel verschillende modellen geeft (in termen van de regressiecoëfficiënten en voorspelde waarden) spreken we van beïnvloedende observaties. Er werd gebruik gemaakt van de gestandaardiseerde residuen, leverage en Cook’s Distance om eventuele beïnvloedende observaties te identificeren. Indien er beïnvloedende observaties zijn, wordt het model resulterend van stap 2, gefit met inclusie en exclusie van deze observaties. 1. Gestandaardiseerde residuen zijn waardevol in het detecteren van outliers. Observaties waarvoor de absolute waarde van het gestandaardiseerde residu groter is dan 2 moeten bekeken worden. 2. De leverage van een observatie is een maat voor hoe ver de waarde van de verklarende parameter (blootstellingsmerker) van de observatie verwijderd is van de gemiddelde waarde van de verklarende parameter. Een observatie met een waarde voor de verklarende parameter gelijk aan het gemiddelde van de verklarende parameter heeft geen effect op de helling van de blootstelling-effect relatie. Observaties met extreme waarde voor de verklarende parameter daarentegen kunnen de helling sterk beïnvloeden. Observaties met leverages groter 2(p+2)/n zijn een aandachtspunt. p is het aantal parameters in het model, n het aantal observaties. 3. De Cook’s distance voor observatie i, is gedefinieerd als het verschil tussen de voorspellingen op basis van alle observaties en de voorspellingen op basis van de set van gegevens zonder observatie i. Indien Cook’s distance groter is dan 4/n dan moet het effect van de observatie op de blootstelling-effect relatie onderzocht worden.  Meervoudig toetsen In het algemeen wordt er bij het uitvoeren van een statistische toets gebruik gemaakt van een significantie niveau van 5% (α). Dit betekent dat er 5% kans is, dat de nulhypothese ten onrechte verworpen wordt. In termen van de studie van een blootstelling-effect relatie betekent dit, dat we een kans van 5% accepteren om ten onrechte te besluiten dat de blootstelling-effect relatie bestaat. Indien meerdere onafhankelijke statistische toetsen worden uitgevoerd is de kans om minstens één nulhypothese ten onrechte te verwerpen veel groter. Bijvoorbeeld bij 3 onafhankelijke toetsen is deze kans (de totale α) reeds gelijk aan 0.14; bij 100 onafhankelijke toetsen is deze 0.99. Er zijn verschillende post-hoc toetsen mogelijk die de totale α beheersen; bijvoorbeeld Bonferonni, Tukey, …. Bij het onderzoeken van een groot aantal relaties (zoals het geval is in het kader van deze studie rond de blootstelling-effect relaties) is de klassieke manier te conservatief; dan zijn technieken die gebruik maken van de FDR (false discovery rate) meer geschikt. In dit rapport worden alle blootstelling-effect relaties significant op het 5% niveau gerapporteerd, zonder een correctie voor meervoudig toetsen door te voeren.

16

HOOFDSTUK 2 Materiaal & methoden 2.4.5.

MAAT VOOR STERKTE VAN DE BLOOTSTELLING-EFFECT RELATIE

Voor de binaire effecten wordt voor elke blootstellingsmerker (x) een blootstelling-effect model gefit met de blootstellingsmerker op de oorspronkelijke schaal en op de ln-getransformeerde schaal. (1) log(p/(1 − p) = α + β x (2) log(p/(1 − p) = α + β ln(x) De interpretatie van de regressiecoëfficiënten in deze modellen is verschillend. Voor model (1) geeft eβ de verandering in OR wanneer de blootstellingsmerker met één eenheid toeneemt. In model (2) is eβ de verandering in OR wanneer de ln-getransformeerde blootstellingsmerker met één eenheid toeneemt. Dit is zeer moeilijk te interpreteren. Voor model (2) geldt ook dat 2β de OR is voor een verdubbeling van de (niet-getransformeerde) blootstellingsmerker. Voor het merendeel van de blootstellingsmerkers is een verandering van één eenheid geen betekenisvolle toename in blootstelling. De OR voor een toename in de blootstellingsmerker van de 25ste percentiel (P25) naar de 75ste percentiel (P75) (dit is de interkwartielafstand, IQR) wordt daarom gepresenteerd in dit rapport. Voor model (1) geeft eβ.IQR de verandering in OR wanneer de blootstellingsmerker met de IQR toeneemt. In model (2) is (p75/p25)β de OR voor een verandering van IQR in de (niet-getransformeerde) blootstellingsmerker. Voor de continue effecten moeten er vier modellen beschouwd worden: (1) E(Y) = α + β x (2) E(Y) = α + β ln(x) (3) E(ln(Y)) = α + β x (4) E(ln(Y)) = α + β ln(x) Voor modellen (1) en (2), d.w.z. de effectmerker wordt op de oorspronkelijke schaal verwerkt, wordt het effect van de blootstelling gedaan in termen van het verschil in gemiddelde waarde. Voor model (1) is β het verschil (toename of afname) in gemiddelde waarde voor de effectmerker als de blootstelling met één eenheid verandert; β*IQR het verschil (toename of afname) in gemiddelde waarde voor de effectmerker als de blootstelling met IQR verandert. Voor model (2) geeft 0.69*β de verandering in gemiddelde effectmerker bij verdubbeling van de blootstellingsmerker; en ln(P75/P25)*β de verandering in gemiddelde effectmerker bij IQR verandering in de blootstellingsmerker. Voor modellen (3) en (4), waar de ln-getransformeerde waarde van de effectmerker gemodelleerd wordt, is de interpretatie van de regressiecoëfficiënt het eenvoudigste voor de verhouding van de gemiddelde waarden. Voor model (3) geeft eβ de factor waarmee het gemiddelde verandert indien de blootstellingsmerker met één eenheid toeneemt. M.a.w. indien y1 de gemiddelde merker is voor een blootstellingsmerker = x1. Dan is de gemiddelde waarde voor de merker voor blootstellingsmerker = x1+1 gelijk aan y1* eβ. Voor model (4) geeft 2β de factor waarmee het gemiddelde verandert bij verdubbeling van de blootstellingsmerker. Voor model (3) geeft eβ.IQR de factor waarmee het gemiddelde verandert indien de blootstellingsmerker met IQR toeneemt. Voor model (4) geeft (P75/P25)β de factor waarmee het gemiddelde verandert bij een verandering van de blootstellingsmerker van P25 naar P75.

17

HOOFDSTUK 3 Resultaten

HOOFDSTUK 3. RESULTATEN

3.1. 3.1.1.

BIOMERKERS BIOMERKERS VAN BLOOTSTELLING

Een uitgebreide uitleg en beschrijvende statistiek van de biomerkers van blootstelling, zowel voor de totale populatie als na stratificatie voor relevante subgroepen, is terug te vinden in het rapport van de referentiebiomonitoring5. In het huidige rapport wordt de descriptieve statistiek beperkt tot een geometrisch gemiddelde, de range en de interkwartielafstand (IQR) voor de biomerkers van blootstelling. De ranges werden berekend na exclusie van de extreme outliers, opdat de analyse van de blootstelling-effect relaties niet te sterk beïnvloed of gemaskeerd wordt door enkele extreme punten. Voor sommige biomerkers van blootstelling is de proportie van waardes kleiner dan de detectielimiet groter of rond de 50%. Deze biomerkers worden voor de blootstelling-effect relaties opgesplitst in binaire variabelen: één categorie met alle waardes onder de detectielimiet en één categorie met alle waardes boven de detectielimiet. Voor deze binaire blootstellingsmerkers worden de proporties gegeven.

5

Vlaams humaan biomonitoringsprogramma 2007-2011: resultatenrapport deel referentiebiomonitoring (2010). www.milieu-en-gezondheid.be

18

HOOFDSTUK 3 Resultaten Tabel 8: Geometrisch gemiddelde en range biomerkers van blootstelling bij de pasgeborenen en hun moeders en de volwassenen Biomerker

Eenheid

N

Geometrisch Range gemiddelde Blootstellingsmerkers pasgeborenen en moeders (navelstrengbloed) Zware metalen Lood µg/L 248 8,6 2,4 – 46,6 Cadmium µg/L 247 0,07 0,03 – 1,51 Mangaan µg/L 249 31,5 7,3 – 80,1 Koper µg/L 249 600 298 – 993 Thallium ng/L 249 17 8 – 41 Arseen µg/L 247 0,54 0,01 – 8,20 Persistente gechloreerde polluenten Som merker PCB’s ng/L 253 119 30,0 – 539 PCB 138 ng/L 252 33,0 10,0 – 151 PCB 153 ng/L 252 53,4 10,0 – 245 PCB 180 ng/L 253 29,9 10,0 – 143 p,p’-DDE ng/L 249 151 30,0 – 766 Calux pg TEQ/L 234 33,8 9,0 – 105,4 Perfluorderivaten PFOS µg/L 218 2,6 0,8 – 9,9 PFOA µg/L 220 1,5 0,5 – 4,3 Blootstellingsmerkers moeders Zware metalen bloed moeder Lood µg/L 242 11,1 4,5 – 38,2 Cadmium µg/L 241 0,31 0,03 – 2,23 Mangaan µg/L 242 12,1 4,7 – 26,0 Koper µg/L 240 1306 731 – 1986 Thallium ng/L 243 28 15 – 64 Arseen µg/L 240 0,62 0,04 – 6,73 Zware metalen haar moeder Kwik µg/g 250 0,35 0,03 – 1,89 Methylkwik µg/g 251 0,26 0,02 – 1,4 Blootstellingsmerkers volwassenen Zware metalen in urine Cadmium µg/L 203 230 25 – 1142 Arseen µg/L 200 15,6 0,5 – 222,9 Toxisch relevant arseen µg/L 203 3,8 0,2 – 30,6 PAK’s in urine 1-hydroxypyreen ng/L 200 94,3 11,0 – 1047,0 Benzeen in urine t,t’-muconzuur µg/L 202 68,4 2,9 – 687,0 Ftalaten in urine Som MEHP, MEHHP en MEOHP µg/L 191 32,6 1,4 – 294,0 MnBP µg/L 203 29,2 5,0 – 220,0 MBzP µg/L 202 17,4 0,1 – 203,0 Pesticiden in urine Som DEP, DETP en DEDTP µg/L 187 4,5 2,5 – 24,3 Som DMP en DMTP µg/L 179 9,7 2,0 – 70,0

IQR

4,8 0,07 14,7 144 7 0,93 94,0 30,0 39,0 28,0 147 19,5 2,0 0,9

5,9 0,21 5,1 341 9 0,86 0,33 0,28

197 22,6 4,3 105,0 119,0 45,6 36,0 26,4 4,5 13,2

19

HOOFDSTUK 3 Resultaten 2,5-DCP Parabenen in urine HBA Perfluorderivaten in bloed PFOS PFOA

µg/L

201

1,3

0,2 – 66,0

3,2

µg/L

200

645

63 – 2923

447

µg/L µg/L

199 201

12,3 3,2

1,7 – 50,3 0,6 – 9,1

8,0 2,0

Afkortingen: IQR = Interquartile range = Interkwartielafstand; PCB: polygechloreerde bifenyl; p,p’-DDE: p,p’dichloordiphenyldichloorethaan; PFOS: perfluoro-octaansulfonzuur; PFOA: perfluoro-octaanzuur; PAK’s: polycyclische aromatische koolwaterstoffen; MEHP: mono-2-ethylhexyl ftalaat; MEHHP: mono-2-ethyl-5hydroxyhexyl ftalaat; MEOHP: mono-2-ethyl-5-oxohexyl ftalaat; MnBP: mono-n-butyl ftalaat; MBzP: monobenzyl ftalaat; DEP: diethylfosfaat; DETP: diethylthiofosfaat; DEDTP: diethyldithiofosfaat; DMP: dimethylfosfaat; DMTP: dimethylthiofosfaat; 2,5-DCP: 2,5-dichlorofenol; HBA: para-hydroxybenzoëzuur.

Tabel 9: Proportie binaire biomerkers van blootstelling bij de pasgeborenen en hun moeders en de volwassenen Biomerker

Eenheid

N

LOD/LOQ

Blootstellingsmerkers pasgeborenen (navelstrengbloed) Persistente gechloreerde polluenten PCB 118 ng/L 253 20 ng/L PCB 170 ng/L 253 20 ng/L PCB 187 ng/L 252 20 ng/L HCB ng/L 253 20 ng/L Persistente gebromeerde polluenten BDE 28 ng/L 253 2 ng/L BDE 47 ng/L 252 3 ng/L BDE 99 ng/L 253 3 ng/L BDE 100 ng/L 253 2 ng/L BDE 153 ng/L 253 2 ng/L BDE 154 ng/L 253 2 ng/L BDE 183 ng/L 253 2 ng/L BDE 209 ng/L 253 40 ng/L HBCD ng/L 253 20 ng/L TBBPA ng/L 253 10 ng/L Blootstellingsmerkers volwassenen Tabaksrook Cotinine µg/L 204 10 µg/L

Proportie >LOD/LOQ

9,9 % 21,3 % 6,7 % 50,6 % 0,0 % 13,9 % 3,2% 2,4 % 5,5 % 0,4 % 0,8 % 4,7 % 0,8 % 8,3 %

42,2 %

Afkortingen: PCB: polygechloreerde bifenyl; BDE: gebromeerde difenylether; HBCD: hexabromocyclododecaan; TBBPA: tetrabroombisfenol A

Voor een aantal biomerkers van blootstelling is het aantal stalen met gedetecteerde waardes zo laag (of zelfs geen) dat deze niet verder geanalyseerd zullen worden in de blootstelling-effect relaties: namelijk een aantal PBDE’s (BDE 28, BDE 154, BDE 183) en HBCD gemeten in navelstrengbloed bij de pasgeborenen. De overige persistente gebromeerde polluenten zullen enkel als binaire variabelen verder meegenomen worden in de analyses van de blootstelling-effect relaties, aangezien hun percentage van detectie maximaal 14% was.

20

HOOFDSTUK 3 Resultaten 3.1.2.

EFFECTMERKERS

Een uitgebreide uitleg en beschrijvende statistiek van de effectmerkers, zowel voor de totale populatie als na stratificatie voor relevante subgroepen, vind je terug in het rapport van de referentiebiomonitoring6. In het huidige rapport wordt de descriptieve statistiek beperkt tot een proportie voor de binaire effectmerkers, een gemiddelde en de range voor de continue effectmerkers en een geometrisch gemiddelde en de range voor de continue biomerkers van effect.

6

Vlaams humaan biomonitoringsprogramma 2007-2011: resultatenrapport deel referentiebiomonitoring (2010). www.milieu-en-gezondheid.be 21

HOOFDSTUK 3 Resultaten Tabel 10: Proportie binaire effectmerkers bij de pasgeborenen en hun moeders en de volwassenen Effectmerker Effectmerkers pasgeborenen Prematuur (exclusie meerlingen) SGA (exclusie meerlingen) Effectmerkers moeders Huidig astma Astma diagnose arts Astmaklachten ooit Hooikoorts diagnose arts Hooikoortsklachten ooit Eczeem Allergie voor voedingsmiddelen, geneesmiddelen of insectenbeten Allergie voor metaal, verzorgingsproducten, huishoud- en onderhoudsproducten Allergie voor dieren Zwangerschapsstimulatie Hormonale zwangerschapsstimulatie Effectmerkers volwassenen Huidig astma Astma diagnose arts Astmaklachten ooit Hooikoorts diagnose arts Hooikoortsklachten ooit Eczeem Allergie voor voedingsmiddelen, geneesmiddelen of insectenbeten Allergie voor metaal, verzorgingsproducten, huishoud- en onderhoudsproducten Allergie voor dieren Zwangerschapsstimulatie (vrouwen) Hormonale zwangerschapsstimulatie (vrouwen) Vruchtbaarheidsbehandeling (mannen) Vruchtbaarheidsbehandeling IVF/ICSI (mannen) Abnormale spermakwaliteit (mannen)

Eenheid N

Proportie

%

244 2,0

%

244 6,1

% % % % % % % %

231 240 226 243 235 237 235 236

% % %

240 9,2 255 14,5 255 8,6

% % % % % % % %

194 194 194 198 197 197 184 178

% %

188 10,6 72 13,9

%

72

11,1

%

54

20,4

%

55

3,6

%

67

6,0

17,3 8,8 25,7 18,1 24,3 13,1 24,7 30,1

16,5 8,2 20,6 34,3 36,0 14,2 41,8 30,3

Afkortingen: SGA: small for gestational age; IVF: in vitro fertilisatie; ICSI: intracytoplasmatische sperma injectie

Aangezien het voorkomen van premature geboortes in de campagne van de pasgeborene-moeder koppels zo laag is (2%), zal dit effect niet verder bestudeerd worden in de blootstelling-effect relaties. Ook mannen die een IVF of ICSI vruchtbaarheidsbehandeling ondergaan hebben kwamen weinig voor (3.6%) en dit effect zal dus ook niet verder geanalyseerd worden.

22

HOOFDSTUK 3 Resultaten SGA komt lager voor dan de verwachte 10% gebaseerd op de definitie van SGA7. Door het lage voorkomen moeten we voorzichtig zijn met de interpretatie van de resultaten van SGA.

Tabel 11: Gemiddelde en range continue effectmerkers bij de pasgeborenen en hun moeders en de volwassenen Effectmerker Eenheid Effectmerkers pasgeborenen Geboortegewicht g (exclusie meerlingen) Geboortelengte cm (exclusie meerlingen) Hoofdomtrek cm (exclusie meerlingen) Zwangerschapsduur weken (exclusie meerlingen) Effectmerkers moeders Time-to-pregnancy maanden (huidige) Time-to-pregnancy maanden (langste) Effectmerkers volwassenen Time-to-pregnancy maanden (laatste) (vrouwen) Time-to-pregnancy maanden (langste) (vrouwen)

N

Gemiddelde Range

249 3504

2175 - 4950

246 50,8

45,0 – 56,5

241 34,6

30,5 – 39,0

244 39,4

34,0 – 42,0

130 14,1

0,4 – 118,8

240 8,2

0,0 – 63,0

69

4,5

0,0 – 42,0

69

6,9

0,0 – 42,0

7

Small for Gestational Age (SGA) is een term die gebruikt wordt voor baby’s kleiner of lichter dan het normale de gewicht voor het aantal weken zwangerschap. SGA baby’s hebben een geboortegewicht lager dan de 10 percentiel (P10) van baby’s van dezelfde leeftijd (dus kleiner dan 90% van alle baby’s van dezelfde leeftijd). 23

HOOFDSTUK 3 Resultaten Tabel 12: Geometrisch gemiddelde en range continue biomerkers van effect bij de pasgeborenen en hun moeders en de volwassenen Effectmerker

Eenheid

N

Geometrisch gemiddelde Biomerkers van effect pasgeborenen TSH µU/mL 214 8,3 fT4 ng/dL 214 1,3 fT3 ng/L 214 1,5 Testosteron ng/dL 201 142 Oestradiol pg/ml 185 7660 LH mU/ml 185 0,17 SHBG nmol/L 201 30,4 FSH mU/ml 185 0,30 leptine µg/L 251 16,1 insuline mU/L 251 5,5 Biomerkers van effect volwassenen Inhibine B pg/ml 95 123 (enkel mannen) Plaatjesfunctie seconden 189 124

Range

2,6 – 46,8 1,0 – 1,9 1,0 – 2,6 30 – 603 1890 – 58790 0,05 – 9,81 3,1 – 183,9 0,05 – 1,66 1,1 – 88,4 1,1 – 28,0 4 - 400 74 - 300

Afkortingen: TSH: thyroid stimulerend hormoon; fT4: vrij thyroxine; fT3: vrij trijoodthyronine; LH: luteïniserend hormoon; SHBG: sex hormone-binding globulin; FSH: follikel stimulerend hormoon

3.2.

BLOOTSTELLING-EFFECT RELATIES

Met behulp van blootstelling-effect relaties worden de associaties tussen biomerkers van blootstelling en effectmerkers nagegaan na correctie voor confounders en eventuele verklarende factoren. Enkel de significante relaties (p<0,05) worden in dit rapport gerapporteerd. De gevonden relaties gelden echter enkel binnen de ranges van zowel de blootstellingsmerkers als de effectmerkers; de blootstellingen liggen over het algemeen vrij laag. 3.2.1.

PASGEBORENE – MOEDER KOPPELS

 Resultaten en interpretatie Tabel 13, Tabel 14 en Tabel 15 geven een overzichtstabel met de significante blootstelling-effect relaties bij de pasgeborene-moeder koppels voor respectievelijk de binaire, de continue effectmerkers en de biomerkers van effect.

24

HOOFDSTUK 3 Resultaten Tabel 13: Overzicht significante blootstelling-effect relaties bij de pasgeborene-moeder koppels: binaire effectmerkers Blootstelling Effect

Confounders

Groei en ontwikkeling pasgeborenen (exclusie meerlingen) PCB 118 (> LOQ ) HCB Leeftijd (> LOQ) Pariteit Arseen Geslacht (µg/L) SGA Lengte moeder Som merker BMI moeder PCB’s (ng/L) Roken tijdens PCB153 zwangerschap (ng/L) PCB180 (ng/L) Immunologie moeders Kwik in haar (µg/g) Ooit gerookt Huidig astma Fam. astma PFOA in bloed (µg/l) Kwik in haar (ng/g) PFOS in Ooit gerookt Astmaklachten ooit bloed (µg/L) Fam. astma PFOA in bloed (µg/L) Lood in Hooikoorts diagnose Ooit gerookt bloed (µg/L) arts Fam. hooikoorts Allergie voor metaal, PFOS in verzorgingsproducten, Ooit gerookt bloed (µg/L) huishoud- en Fam. allergie onderhoudsproducten BDE 99 in Ooit gerookt bloed Allergie voor dieren Fam. allergie (> LOQ) Fertiliteit moeders Hormonale Thallium in Leeftijd moeder zwangerschapsbloed (ng/L) Ooit gerookt stimulatie

Covariaten

-

-

-

-

Odds ratio* (95% BI) 4,14 (1,16; 14,8) 4,34 (1,02; 18,5) 1,65 (1,15; 2,37) 1,93 (1,05; 3,56) 1,92 (1,07; 3,43) 2,02 (1,09; 3,76) 0,64 (0,42; 0,99) 0,61 (0,39; 0,97) 0,70 (0,49; 1,00) 0,62 (0,40; 0,96) 0,64 (0,41; 0,98) 0,64 (0,43; 0,94)

pwaarde 0,03 0,047 0,007 0,03 0,03 0,03

0,047 0,04 0,048 0,03 0,04 0,02

-

0,51 (0,32; 0,82)

0,005

-

6,74 (1,42; 32,0)

0,02

-

1,48 (0,98; 2,22)

0,06*²

* Interpretatie Odds ratio (OR): voor de binaire blootstellingsmerkers: indien de blootstelling >LOQ, vermenigvuldigt de kans op het effect met een factor gelijk aan de OR. Voor de continue blootstellingsmerkers: indien de blootstelling toeneemt met de IQR, vermenigvuldigt de kans op het effect met een factor gelijk aan de OR. *² p-waarde voor blootstelling op oorspronkelijke schaal rand niet significant. Maar wel significant effect gevonden voor de ln-getransformeerde blootstelling en daarom toch gerapporteerd. Afkortingen: PCB: polygechloreerde bifenyl; HCB: hexachlorobenzeen; PFOS: perfluoro-octaansulfonzuur; PFOA: perfluoro-octaanzuur; BDE: gebromeerde difenylether.

25

HOOFDSTUK 3 Resultaten Voor het effect SGA wordt een statistisch significant positief effect gevonden met een aantal persistente gechloreerde polluenten, namelijk som merker PCB’s, PCB 153, PCB 180, PCB 118 en HCB. Met een positief verband bedoelen we hoe hoger de concentratie van deze POP’s gemeten in het navelstrengbloed, hoe hoger de kans op een SGA baby. We moeten wel voorzichtig omgaan met deze resultaten, aangezien er maar 15 SGA baby’s zijn in deze studie. Vermits we dan ook nog 6 confounders met meerdere categorieën vast meenemen in de modellen, is de kans groot dat er separatie optreedt. In statistieken, separatie (scheiding) is een fenomeen geassocieerd met modellen voor dichotome of categorische uitkomsten. Separatie treedt op als de predictor of een combinatie van preditoren geassocieerd wordt met slechts één uitkomstwaarde wanneer de predictor groter is dan een bepaalde waarde (bv SGA komt altijd voor vanaf een bepaalde PCB-concentratie bij moeders die roken tijdens de zwangerschap). Er kunnen dan problemen optreden bij het schatten van de regressiecoëfficiënten. Voor geen enkel van de finale significante modellen treedt er echter separatie op. We hebben als een soort van sensitiviteitsanalyse de confounders leeftijd, BMI en lengte van de moeder ook als continue variabelen meegenomen in de analyses. Deze resultaten geven gelijkaardige resultaten als nu bekomen met de categorische varianten. Dit geeft ons nogmaals een bevestiging dat de resultaten betrouwbaar zijn. Ook arseen verhoogt de kans op SGA-baby’s, bij een stijging van 0,93 µg/L wordt de kans op SGA vermenigvuldigd met 1,65 (95% BI: 1,15; 2,37). Zowel voor astma in de laatste 12 maanden als astmaklachten ooit, wordt een statistisch significante relatie gevonden met de kwikconcentratie in het haar van de moeder en PFOA in het navelstrengbloed. Voor een stijging van kwik in haar met 0,33 µg/g daalt de kans op het effect met een factor 0,64 (95% BI: 0,42; 0,99) en 0,70 (95% BI: 0,49; 1) respectievelijk voor huidig astma en astma ooit. Voor een stijging van PFOA met 0,9 µg/L daalt de kans op beide type astma’s met ongeveer 40% (95% BI: 4-60%). Ook de PFOS-concentratie in navelstrengbloed wordt omgekeerd in verband gebracht met de ontwikkeling van astma ooit en allergie voor metaal, verzorgingsproducten, huishoud- en onderhoudsproducten, namelijk hoe hoger de polluentconcentratie hoe lager de kans op het voorkomen van dit effect. Het voorkomen van hooikoorts is lager bij een hogere concentratie van lood in het bloed van de moeder (OR = 0,64 (95% BI: 0,43; 0,94) bij een stijging van 5,9 µg/L). Voor moeders met een gedetecteerde BDE99-concentratie is de kans op allergie voor dieren significant groter dan bij moeders met waarden voor BDE99 onder de detectielimiet. Voor de effecten van fertiliteit bij de moeders wordt een significante relatie gevonden tussen bloed thallium en hormonale zwangerschapsstimulatie, waarbij een verhoogde thalliumconcentratie geassocieerd is met een verhoogd voorkomen van hormonale zwangerschapsstimulatie (OR = 1,48 (95% BI: 0,98; 2,22) voor een stijging van 9 ng/L thallium).

26

HOOFDSTUK 3 Resultaten Tabel 14: Overzicht significante blootstelling-effect relaties bij de pasgeborene-moeder koppels: continue effectmerkers BlootEffect Confounders Covariaten stelling Groei en ontwikkeling pasgeborenen (exclusie meerlingen) Zwangerschapsduur Leeftijd moeder GeboortePariteit PCB 170 gewicht Geslacht (> LOQ) (g) Lengte moeder BMI moeder Roken tijdens zw Zwangerschapsduur Pariteit Geslacht Koper Lengte Lengte moeder (µg/L) (cm) Lengte vader Roken tijdens zw Leeftijd moeder PCB 170 Zwangerschapsduur (> LOQ) Pariteit Hoofdomtrek Geslacht Thallium (cm) Leeftijd moeder (ng/L) Roken tijdens zw HCB (> LOQ) ZwangerAard bevalling Mangaan Leeftijd moeder schapsduur Lengte (µg/L) Roken tijdens zw (weken) moeder Thallium (ng/L) Fertiliteit moeders BDE 99 (> LOQ) Time-toLeeftijd moeder bij BDE 100 pregnancy huidige zw (> LOQ) (huidige) Ooit gerookt (maanden) TBBPA (> LOQ) BDE 47 (> LOQ) BDE 100 Time-toLeeftijd moeder bij (> LOQ) pregnancy langste TTP (langste) BDE 153 Ooit gerookt (maanden) (> LOQ) TBBPA (> LOQ)

Estimate* (95% BI)

pwaarde

-140,43 (-262,5; -18,35)

0,03

0,402 (0,126; 0,678)

0,005

-0,702 (-1,189; -0,215)

0,005

-0,288 (-0,530; -0,046)

0,02

0,348 (0,029; 0,667) -0,210 (-0,403; -0,018) 0,192 (0,015; 0,368) -5,913 (-10,04; -1,784) -6,539 (-10,60; -2,475) -3,694 (-6,161; -1,227) -2,389 (-4,345; -0,433) -4,452 (-6,134; -2,769) -2,409 (-4,487; -0,332) -3,4796 (-5,436; -1,523)

0,03 0,03 0,03

0,006 0,002 0,004 0,02 <0,0001 0,02 0,0006

* Interpretatie estimate: voor de binaire blootstellingsmerkers: indien de blootstelling >LOQ, dan neemt het gemiddeld effect toe of af met de estimate. Voor de continue blootstellingsmerkers: indien de blootstelling toeneemt met de IQR, dan neemt het gemiddeld effect toe of af met de estimate. Afkortingen: PCB: polygechloreerde bifenyl; HCB: hexachlorobenzeen; BDE: gebromeerde difenylether; TBBPA: tetrabromobisfenol.

27

HOOFDSTUK 3 Resultaten

Voor de effectmerkers van groei en ontwikkeling bij de pasgeborenen wordt een significant negatief effect gevonden van PCB 170 op het geboortegewicht en de hoofdomtrek. De pasgeborenen met gedetecteerde waardes voor PCB 170 zijn lichter en hebben een kleiner hoofdomtrek dan diegene met waardes onder de detectielimiet, met een daling van het gewicht met 140g (95% BI: -18-263) en gemiddeld 0,7 cm (95% BI: -1,2; -0,2) kleinere hoofdomtrek. Voor thallium in het navelstrengbloed wordt ook een significant negatief verband gevonden met de hoofdomtrek (-0,29 cm (95% BI: -0,53; 0,05) bij een stijging van 7 ng/L). Er wordt een positieve relatie gevonden met de zwangerschapsduur zowel voor een stijging in thallium (stijging van 0,19 weken (95% BI: 0,02; 0,37) bij een stijging van 7 ng/L) als voor de gedetecteerde waardes van HCB (+0,35 met 95% BI: 0,03; 0,67). Voor koper wordt een significante positieve relatie gevonden met de geboortelengte (+0,40 cm (95% BI: 0,13; 0,68) bij een stijging van 144 µg/L) Voor mangaan wordt een significante negatieve relatie geobserveerd met de zwangerschapsduur (-0,21 weken (95% BI: -0,40; -0,02) bij een stijging van 15 µg/L). Voor de time-to-pregnancy variabelen die als maat voor de fertiliteit van de moeder getest worden, komen de persistente gebromeerde polluenten gemeten in het navelstrengbloed als significante merkers uit de analyses. Deze worden allemaal als binaire polluenten getest, zijnde gedetecteerde versus niet-gedetecteerde waardes, waarbij de gedetecteerde waardes een kortere TTP hebben dan de niet-gedetecteerde waardes.

28

HOOFDSTUK 3 Resultaten Tabel 15: Overzicht significante blootstelling-effect relaties bij de pasgeborene-moeder koppels: continue biomerkers van effect BlootEffect Confounders stelling Schildklierhormonen in navelstrengbloed BDE 99 TSH Zwangerschapsduur (> LOQ) (µU/mL) Aard bevalling SGA Geslachtshormonen in navelstrengbloed PCB 118 (> LOQ) PCB 170 (> LOQ) Som PCB (ng/L) PCB 138 SHBG Zwangerschapsduur (ng/L) (nmol/L) Geslacht PCB 153 (ng/L) PCB 180 (ng/L) DDE (ng/L) PFOA Testosteron Zwangerschapsduur (µg/L) (ng/dL) Geslacht PCB 118 (> LOQ) PCB 170 (> LOQ) Som PCB (ng/L) PCB 138 (ng/L) PCB 153 Oestradiol Zwangerschapsduur (ng/L) (pg/mL) Geslacht PCB 180 (ng/L) DDE (ng/L) Calux (pg TEQ/L) PFOA (µg/L) PCB 118 (> LOQ) LH Zwangerschapsduur (mU/mL) Geslacht BDE 47 (> LOQ) BDE 47 FSH Zwangerschapsduur (> LOQ) (mU/mL) Geslacht

Covariaten

Roken tijdens zwangerschap Pariteit

-

Aard bevalling Pariteit

Aard bevalling

Estimate* (95% BI)

pwaarde

0,655 (0,456; 0.939)

0,02

1,679 (1,217; 2,317) 1,284 (1,039; 1,587) 1,130 (1,024; 1,237) 1,128 (1,009; 1,261) 1,127 (1,037; 1,226) 1,089 (1,000; 1,186) 1,120 (1,042; 1,207) 1,091 (1,010; 1,179) 1,762 (1,119; 2,772) 1,5234 (1,217; 1,907) 1,200 (1,055; 1,357) 1,200 (1,055; 1,355) 1,190 (1,052; 1,344) 1,150 (1,024; 1,292) 1,120 (1,004; 1,249) 1,140 (1,003; 1,287)

BMI moeder

1,148 (0,996; 1,322) 1,990 (1,037; 3,820) 1,811 (1,087; 3,018) 1,320 (1,071; 1,627)

0,002 0,02 0,01 0,04 0,006 0,05*² 0,003 0,03 0,02 0,0003 0,006 0,006 0,006 0,02 0,04 0,047 0,06*² 0,04 0,02 0,01

29

HOOFDSTUK 3 Resultaten Metabole hormonen in navelstrengbloed Zwangerschapsduur PFOS Insuline Geslacht (µg/L) (mU/L) BMI moeder

Roken tijdens zwangerschap

1,074 (1,002; 1,152)

0,046

* Interpretatie estimate: voor de binaire blootstellingsmerkers: indien de blootstelling >LOQ, dan wordt het gemiddeld effect vermenigvuldigd met de estimate. Voor de continue blootstellingsmerkers: indien de blootstelling toeneemt met de IQR, dan wordt het gemiddeld effect vermenigvuldigd met de estimate. *² p-waarde voor blootstelling op oorspronkelijke schaal rand niet significant. Maar wel significant effect gevonden voor de ln-getransformeerde blootstelling en daarom toch gerapporteerd. Afkortingen: BDE: gebromeerde difenylether; PCB: polygechloreerde bifenyl; p,p’-DDE: p,p’dichloordiphenyldichloorethaan; PFOS: perfluoro-octaansulfonzuur; PFOA: perfluoro-octaanzuur

Voor de schildklierhormonen gemeten in het navelstrengbloed wordt een statistisch significante relatie gevonden tussen BDE99 en TSH, waarbij de pasgeborenen met gedetecteerde BDE 99 waardes een lagere concentratie TSH hebben dan degene met niet-gedetecteerde waardes (p = 0,02). Voor de geslachtshormonen worden voor SHBG en oestradiol significante positieve relaties gevonden met de persistente gechloreerde polluenten, namelijk de PCB’s, p,p’-DDE voor SHBG en oestradiol en de Calux assay voor oestradiol. Zowel voor oestradiol als testosteron wordt een significante positieve relatie gevonden met PFOA, waarbij een stijging van PFOA met 0,9 µg/L overeenkomt met een toename (vermenigvuldiging) van het testosterongehalte met een factor 1,09 (95% BI: 1,01; 1,18) en een toename (vermenigvuldiging) van het oestradiolgehalte met een factor 1,15 (95% BI: 1; 1,32). Hogere BDE47 waarden zijn significant geassocieerd met verhoogde FSH en LH-gehaltes. Voor de metabole hormonen wordt een effect gevonden van PFOS op het insulinegehalte, waarbij een stijging van de PFOS concentratie in het navelstrengbloed van 2 µg/L samen gaat met een toename (vermenigvuldiging) van de insulineconcentratie in mU/L met een factor 1,074 (95% BI: 1,002; 1,152).  Beïnvloedende observaties Voor de lineaire regressiemodellen wordt de invloed van beïnvloedende observaties op de blootstelling-effect relatie nagegaan. Indien inclusie of exclusie van deze observaties substantieel verschillende modellen geeft (in termen van de regressiecoëfficiënten en voorspelde waarden) spreken we van beïnvloedende observaties. Voor de in Tabel 14 en Tabel 15 vermelde statistische significante blootstelling-effect relaties worden minimum 3 tot maximum 13 beïnvloedende observaties geïdentificeerd door middel van gestandaardiseerde residuen, leverages en Cook’s Distance. Voor het merendeel van de modellen heeft dit geen effect op de gevonden blootstellingeffect relatie. Er worden echter ook een aantal relaties niet meer significant bevonden op het 5% significantieniveau, namelijk de relatie van PCB 170 met SHBG (p = 0,17); p,p’-DDE en PFOA met oestradiol (p = 0,06 en p = 0,08); PCB 170 met geboortegewicht (p = 0,25); mangaan en thallium met zwangerschapsduur (p = 0,10 en p = 0,06); en BDE 47 en BDE 153 met langste TTP (p = 0,19 en p = 0,14). De richting en dus het effect van de estimates blijft in al deze modellen wel hetzelfde, maar voor een aantal verbanden wordt deze relatie dus rand tot niet significant. De relatie van PCB 180 met SHBG die op de oorspronkelijke schaal randje niet significant werd bevonden (p = 0,05), wordt nu wel significant (p = 0,02).  Correctie voor bloedvet Voor de polluenten in serum die vetgerelateerd zijn, worden de waardes getest in twee eenheden: per hoeveelheid serum (ng/L) en per hoeveelheid bloedvet (ng/g bloedvet). Dit is enkel van 30

HOOFDSTUK 3 Resultaten toepassing voor de persistente gechloreerde polluenten, aangezien de persistente gebromeerde polluenten (door hun lage detectie) allen als binaire variabelen geanalyseerd zijn, namelijk de gedetecteerde versus de niet-gedetecteerde waardes en daar deze vetcorrectie dan geen verschil maakt. Voor de blootstelling-effect relaties willen we daarom weten wat de beste benadering is voor de blootstelling. De beste proxy is diegene die het best de concentratie in het targetorgaan of weefsel weerspiegelt. Er zijn dan 2 mogelijkheden: 1. De toxische stof wordt aan het targetorgaan geleverd via de vetfractie in het serum: de beste maat voor de blootstellingsmerker is POP/g vet. 2. De toxische stof wordt geleverd via de bloedcirculatie: hoeveelheid POP’s per volume bloed is dan de beste maat. In de 2 vernoemde modellen moet bloedvet niet als aparte confounder of covariaat meegenomen worden. De resultaten die hierboven gepresenteerd worden zijn deze uitgedrukt in volume-eenheid. Voor SGA is het bekomen resultaat van de blootstelling-effect relatie gelijkaardig (effect in dezelfde richting en significantie vergelijkbaar) wanneer de blootstelling is uitgedrukt per hoeveelheid vet. Bij de geslachtshormonen blijken echter de significant gevonden relaties met de persistente gechloreerde polluenten te verdwijnen als we de POP’s uitdrukken per gram bloedvet. Voor SHBG worden de relaties zelfs totaal niet meer significant met p-waardes van 0,68-0,95. Voor oestradiol is dit verschil minder extreem, maar toch worden alle gevonden significante relaties voor de verschillende PCB’s en de dioxineachtige stoffen daar ook niet significant (p-waardes van 0,12-0,25 voor de verschillende PCB’s en p = 0,64 voor de calux) bevonden indien ze uitgedrukt worden per hoeveelheid bloedvet.

3.2.2.

JONG VOLWASSEN MANNEN EN VROUWEN

 Resultaten en interpretatie Tabel 16, Tabel 17 en Tabel 18 geven een overzichtstabel met de significante blootstelling-effect relaties bij de jong volwassen mannen en vrouwen voor respectievelijk de binaire, de continue effectmerkers en de biomerkers van effect.

31

HOOFDSTUK 3 Resultaten Tabel 16: Overzicht significante blootstelling-effect relaties bij de volwassen: binaire effectmerkers Blootstelling Immunologie t,t-muconzuur in urine (µg/L) t,t-muconzuur in urine (µg/L) 2,5-DCP in urine (µg/L) Som DM in urine (µg/L)

Effect

Huidig astma Astmaklachten ooit Hooikoortsklachten ooit Eczeem

Confounders

Rokenstatus Fam. astma Rokenstatus Fam. astma Rokenstatus Fam. hooikoorts Rokenstatus Fam. eczeem

Covariaten

-

Odds ratio* (95% BI) 0,532 (0,353; 0,802) 0,578 (0,389; 0,857) 1,129 (1,005; 1,268) 1,926 (1,262; 1,940)

pwaarde 0,003 0,006 0,04 0,002

Allergie voor voedingsmidMnBP Rokenstatus 1,310 delen, geneesGeslacht 0,10*² in urine (µg/L) Fam. allergie (0,948; 1,815) middelen of insectenbeten t,t-muconzuur Allergie voor Rokenstatus 0,380 0,07*² in urine (µg/L) dieren Fam. allergie (0,133; 1,089) Fertiliteit vrouwen 2,5-DCP ZwangerschapsLeeftijd 0,146 0,02 in urine (µg/L) stimulatie Rokenstatus (0,028; 0,756) 2,5-DCP 0,177 0,03 Hormonale in urine (µg/L) (0,036; 0,865) Leeftijd zwangerschapsRokenstatus HBA 0,450 stimulatie 0,02 in urine (µg/L) (0,233; 0,878) Fertiliteit mannen 1-OHpyreen in Vruchtbaarheids- Leeftijd 2,110 0,02 urine (ng/L) behandeling Rokenstatus (1,141; 3,905) * Interpretatie Odds ratio (OR): indien de blootstelling toeneemt met de IQR, vermenigvuldigt de kans op het effect met een factor gelijk aan de OR. *² p-waarde voor blootstelling op oorspronkelijke schaal randje niet significant. Maar wel significant effect gevonden voor de ln-getransformeerde blootstelling en daarom toch gerapporteerd. Afkortingen: MnBP: mono-n-butyl ftalaat; som DM = som DMP en DMTP; DMP: dimethylfosfaat; DMTP: dimethylthiofosfaat; 2,5-DCP: 2,5-dichlorofenol; HBA: para-hydroxybenzoëzuur.

Bij de immunologische effecten wordt voor t,t-muconzuur een statistische significante relatie gevonden met astma (zowel in de laatste 12 maanden als astmaklachten ooit) en allergie voor dieren. Dit blijkt echter wel een omgekeerd effect te zijn, namelijk hoe hoger de concentratie van de polluent, hoe lager de kans op het voorkomen van deze effecten. Voor 2,5-DCP wordt een significante positieve relatie gevonden met hooikoorts klachten ooit (OR = 1,13 met 95% BI: 1,01; 1,27 bij een stijging van 2,5-DCP met 3,2 µg/L). De somparameter van DMP en DMTP heeft een positief verband met het voorkomen van eczeem, bij een stijging van deze som met 13,2 µg/L wordt de kans op eczeem vermenigvuldig met 1,93 (95% BI: 1,26; 1,94). Het ftalaat MnBP is positief geassocieerd met allergie voor voedingsmiddelen, geneesmiddelen of insectenbeten. Het pesticide 2,5-DCP blijkt ook een significant effect te hebben op de fertiliteit bij de vrouwen. Uit de modellen wordt een omgekeerd verband bekomen, namelijk hoe hoger de polluentconcentratie hoe lager de kans op zwangerschapsstimulatie (zowel de algemene als de hormonale behandeling). Deze hormonale zwangerschapsstimulatie wordt ook significant gerelateerd met de HBA-

32

HOOFDSTUK 3 Resultaten concentratie in urine, dit is ook een omgekeerd effect (OR = 0,45 met 95% BI: 0,23; 0,88 bij een stijging van 447 µg/L HBA). Bij de fertiliteit van de mannen wordt enkel een statistisch significante relatie gevonden met 1hydroxypyreen. Een stijging van de 1-hydroxypyreen-concentratie in de urine met 105 ng/L, gaat samen met een odds ratio van 2,11 (95% BI: 1,14; 3,91).

Tabel 17: Overzicht significante blootstelling-effect relaties bij de volwassen: continue effectmerkers Blootstelling

Effect

Fertiliteit vrouwen Time-to2,5-DCP pregnancy in urine (µg/L) (laatste) (maanden) Time-to1-OHpyreen pregnancy in urine (ng/L) (langste) (maanden)

Confounders

Covariaten

Estimate* (95% BI)

pwaarde

Leeftijd bij laatste zw Rokenstatus

-

2,150 (0,781; 3,520)

0,003

Leeftijd bij langste TTP Rokenstatus

-

-1,142 (-2,004; -0,280)

0,01

* Interpretatie estimate: indien de blootstelling toeneemt met de IQR, dan neemt het gemiddeld effect toe of af met de estimate. Afkortingen: 2,5-DCP: 2,5-dichlorofenol.

TTP wordt positief geassocieerd met 2,5-DCP en negatief met 1-hydroxypyreen in de urine, m.a.w. een hogere concentratie 2,5-DCP is gerelateerd met een langere TTP (toename met gemiddeld 2,15 maanden (95% BI: 0,78; 3,52) bij een stijging van 3,2 µg/L 2,5-DCP), dus een verlaagde vruchtbaarheid, en een hogere concentratie 1-hydroxypyreen is gerelateerd met een kortere TTP (afname met gemiddeld 1,14 maanden (95% BI: -2,00; -0,28) bij een stijging van 105 ng/L 1hydroxypyreen), dus een verhoogde vruchtbaarheid.

Tabel 18: Overzicht significante blootstelling-effect relaties bij de volwassen: continue biomerkers van effect Blootstelling

Effect

Confounders

Covariaten

Estimate* (95% BI)

pwaarde

Leeftijd BMI Rokenstatus

-

1,096 (1,009; 1,191)

0,03

Leeftijd Rokenstatus Geslacht BMI

-

0,978 (0,961; 0,995)

0,01

Fertiliteit mannen HBA Inhibine B in urine (µg/L) (pg/mL) Cardiovasculair Arseen PFA in urine (µg/L) (seconden)

* Interpretatie estimate: indien de blootstelling toeneemt met de IQR, dan wordt het gemiddeld effect vermenigvuldigd met de estimate. Afkortingen: HBA: para-hydroxybenzoëzuur.

33

HOOFDSTUK 3 Resultaten Bij de fertiliteit van de mannen wordt een significant positief verband vastgesteld tussen HBA in urine en de inhibine B-concentratie. Bij een stijging van HBA met 447 µg/L, wordt de gemiddelde concentratie aan Inhibine B vermenigvuldigd met een factor 1,1 (95% BI: 1,01; 1,19). De plaatjesfunctie is negatief gerelateerd met arseen in de urine. Bij een stijging van arseen met 22,6 µg/L, daalt de gemiddelde bloedingstijd met een factor 0,98 (95% BI: 0,96; 0,99), waardoor de bloedplaatjesaggregatie versnelt.

 Beïnvloedende observaties Voor de lineaire regressiemodellen wordt de invloed van beïnvloedende observaties op de blootstelling-effect relatie nagegaan. Indien inclusie of exclusie van deze observaties substantieel verschillende modellen geeft (in termen van de regressiecoëfficiënten en voorspelde waarden), spreken we van beïnvloedende observaties. Voor de in Tabel 17 en Tabel 18 vermelde statistische significante blootstelling-effect relaties werden minimum 2 tot maximum 5 beïnvloedende observaties geïdentificeerd door middel van gestandaardiseerde residuen, leverages en Cook’s Distance. Voor twee van de modellen worden de gevonden blootstelling-effect relaties niet meer significant bevonden op het 5% significantieniveau, namelijk de relatie van HBA met Inhibine B (p = 0,11) en 2,5-DCP met laatste TTP (p = 0,11). De richting en dus het effect van de estimates blijft wel hetzelfde, maar deze relatie wordt dus niet significant.  Correctie voor creatinine De urinaire merkers worden getest in twee eenheden: als concentratie (µg/L) en als creatininegecorrigeerde eenheid (µg/g creatinine). Creatinine wordt gebruikt om te corrigeren voor de verdunningsgraad van spot urine. Stalen met een creatinine-concentratie <30 mg/dL en >300 mg/dL worden verwijderd, aangezien te geconcentreerd of te verdund staal. De resultaten die hierboven gepresenteerd worden, zijn uitgedrukt in volume-eenheid. Dezelfde verwerkingen voor de polluenten uitgedrukt per gram creatinine geven over het algemeen gelijkaardige resultaten (effect in dezelfde richting en significantie vergelijkbaar), soms verschillen de significanties wel lichtjes maar het effect blijft wel in dezelfde richting. Aangezien de effecten vergelijkbaar waren, hebben we als dusdanig verder gewerkt met de resultaten in volume-eenheid.

34

HOOFDSTUK 4 Discussie

HOOFDSTUK 4. DISCUSSIE

In dit discussiehoofdstuk worden de beschreven blootstelling-effect relaties in verband gebracht met reeds verschenen resultaten uit de literatuur. Globaal genomen is er een variëteit aan internationale publicaties beschikbaar over het merendeel van de beschreven blootstelling-effect relaties. Wel blijkt dat er vaak geen eenduidigheid is wat betreft de uitkomst van de resultaten. Er kan een onderscheid gemaakt worden tussen biomerkers die blootstelling op zeer korte tot korte termijn reflecteren, en biomerkers die levenslange blootstelling weerspiegelen. Voorbeelden van biomerkers van zeer korte termijn blootstelling zijn t,t-muconzuur (voorbije uren), 1-hydroxypyreen (voorbije dag), bloed mangaan (voorbije dagen) en urinair arseen (voorbije dagen); voorbeelden voor middellange blootstelling zijn bloed lood (voorbije 3 à 4 maanden) en kwik in haar (voorbije maanden); biomerkers voor langere termijn blootstelling zijn onder andere urinair cadmium (levenslang), PCB’s, p,p’-DDE en HCB (meerdere jaren). Sommige van de onderzochte effecten vinden hun oorsprong jaren geleden, en waren al aanwezig in de kindertijd, dit is mogelijk voor astma en allergie, maar ook sommige oorzaken van verminderde vruchtbaarheid kunnen hun oorsprong vinden vroeg in het leven bij de differentiatie van geslachtsorganen en aanleg van hormonale set points en feed back loops. Biomerkers die enkel korte termijn blootstelling weerspiegelen zijn slechts een momentopname. Als zulke merkers meegenomen worden in een blootstelling-effect relatie met een eindpunt dat zich al in de kindertijd ontwikkeld heeft, kan zo een relatie moeilijk geïnterpreteerd worden. We moeten er dan van uit gaan dat de huidige blootstelling dezelfde is als tijdens de kritische periode. Verder moet genoteerd worden dat, wanneer de blootstelling niet continu is maar slechts sporadisch, blootstellingsmerkers met een kort halfleven voorzichtig moeten geïnterpreteerd worden en blootstelling-effect relaties waarschijnlijk weinig betrouwbaar zijn. Wanneer de blootstelling min of meer continu is, is dit geen probleem. De intraindividuele variabiliteit in relatie met externe blootstellingspatronen is echter niet altijd even goed gekend.

4.1.

PASGEBORENE – MOEDER KOPPELS

Groei en ontwikkeling pasgeborenen De arseen concentratie in het navelstrengbloed van de pasgeboren baby’s wordt in de huidige studie in verband gebracht met de groei en ontwikkeling van de baby (SGA). De literatuur is unaniem wat betreft het negatieve effect van arseen op de groei en ontwikkeling van baby’s. In een recente publicatie van Xu et al. (2011) wordt de hoeveelheid arseen (log concentratie: 4,13 +/- 3,21 µg/L)in het bloed van de moeder gerelateerd aan een kortere zwangerschapsduur (bij jongens), Yang et al. (2003) observeerden een groter risico op vroeggeboorte bij moeders die blootgesteld waren aan arseen via het drinkwater. Verder werd arseen meermaals in verband gebracht met een lager gewicht bij de geboorte (Hopenhayn et al., 2003; Huyck et al., 2007; Rahman et al., 2009; Xu et al., 2011; Yang et al., 2003). In deze studie wordt geen significante blootstelling-effect relatie gezien wat betreft arseen en geboortegewicht. Significante blootstelling-effect relaties worden gevonden voor thallium met hoofdomtrek en zwangerschapsduur, hierover wordt in de literatuur geen informatie gevonden. Thallium kan via de placenta en via moedermelk het kindje bereiken, een trend in de richting van een lager geboortegewicht bij hogere thalliumconcentraties wordt geopperd, maar er zijn te weinig gegevens beschikbaar om een conclusie hierover te formuleren (Hoffman, 2000).

35

HOOFDSTUK 4 Discussie Koper in navelstrengbloed wordt in de huidige studie geassocieerd met een grotere lengte bij de geboorte. Koper is een essentieel element voor het menselijk lichaam dat geïncorporeerd wordt in een aantal metalloenzymes die betrokken zijn in de vorming van hemoglobine, xenobiotica metabolisme, carbohydraat metabolisme, catecholamine biosynthese, … (Iakovidis et al., 2011). In de literatuur werd koper reeds positief geassocieerd met geboortegewicht, geboortelengte en hoofdomtrek (Mameesh et al., 1985). Moeders met een te laag kopergehalte in hun lichaam zouden niet voldoende koper aan de baby kunnen leveren om te voldoen aan de snelle groei van de foetus (Mameesh et al., 1985). Shirai et al. (2010) daarentegen rapporteerden dat koper in de urine (gemiddelde concentratie van 12,8 µg/g creatinine) van de moeder geen invloed heeft op geboortelengte, geboortegewicht en hoofdomtrek bij een groep pasgeboren baby’s in Japan. Verder werd een laag kopergehalte meermaals in verband gebracht met te vroeg geboren baby’s (Algerwie & Khatri, 1998; Friel et al., 1984; Nassi et al., 2009; Srivastava et al., 2002; Zadrozna et al., 2009). Mangaan concentraties in navelstrengbloed zijn negatief geassocieerd met de duur van de zwangerschap. In de literatuur worden tot nu toe geen observaties gedaan rond het effect van mangaan op de zwangerschapsduur. Significante blootstelling-effect relaties worden geobserveerd voor de som PCB’s, PCB118 en PCB153 en SGA, voor PCB170 wordt een negatief effect gezien op geboortegewicht en hoofdomtrek. Deze concentraties en bijhorende effecten van PCB’s liggen in de lijn van wat we eerder in de Vlaamse studiepopulatie gezien hebben (Govarts et al. 2012, Verhulst et al, 2008). In onze eerdere studie werd PCB153 in navelstrengbloed reeds geassocieerd met een lager geboortegewicht (Govarts et al. 2012). PCB’s zijn onderling sterk gecorreleerd, en het is moeilijk om effecten toe te wijzen aan specifieke congeneren. De internationale literatuur is hierover niet steeds eenduidig: Wojtyniak et al. observeerden een negatieve relatie tussen PCB 153 in het serum van de moeder (mediaan concentratie van 105,6 ng/g vet) en geboortegewicht. Bovendien werd hier ook een negatieve associatie met de duur van de zwangerschap beschreven (Wojtyniak et al., 2010), een negatief effect van interne PCB-blootstelling op het gewicht of de lengte bij de geboorte, of de hoofdomtrek van de baby’s werd ook gerapporteerd (Govarts et al., 2012; Sagiv et al., 2007; Tan et al., 2009; Wojtyniak et al., 2010); een aantal studies rapporteerden geen effect van som PCB’s in navelstrengbloed of bloed van de moeder en geboortegewicht, geboortelengte of hoofdomtrek (Murphy et al., 2010; Pan et al., 2010; Weisskopf et al., 2005; Wolff et al., 2007). Blootstelling aan hexachlorobenzeen blijkt in deze studie het risico op SGA te verhogen. Dit werd ook gevonden in een Noorse studie (Eggesbø M et al., 2009), maar dan alleen bij rokers. De gemiddelde concentratie HCB in moedermelk in deze laatste studie bedroeg 12 µg/kg melkvet. Andere internationale studies vinden geen relatie tussen HCB en geboorteparameters (Fenster et al., 2006; Gladen et al., 2003; Sagiv et al., 2007). Een recente studie van Lopez-Espinoza et al. (2011) rapporteert echter wel een negatief verband tussen HCB (mediaan concentratie 0,22 ng/mL) en geboortelengte en -gewicht. Daarnaast wordt een hogere HCB concentratie (geometrisch gemiddelde 66,4 ng/g vet) in het serum van de moeder geassocieerd met een kortere zwangerschapsduur (Fenster et al., 2006). Schildklierhormonen navelstrengbloed pasgeborenen De gebromeerde vlamvertrager BDE 99 in navelstrengbloed wordt omgekeerd geassocieerd met de concentratie van het schildklierhormoon TSH. Een aantal publicaties zijn reeds verschenen over het verband tussen gebromeerde vlamvertragers en de schildklierhormonen, maar deze resultaten blijken niet in overeenkomst te zijn (Eggesbo et al., 2011; Gascon et al., 2011; Turyk et al., 2008). In 2011 rapporteerden Eggesbo et al. en Gascon et al. het ontbreken van een relatie van een aantal PBDE’s met schildklierhormonen bij jonge kinderen. Turyk et al. beschreven, zoals ook gezien wordt in de huidige studie voor BDE 99, een omgekeerde relatie tussen de som PBDE’s (mediaan concentratie 38 ng/g vet) en het TSH gehalte bij volwassen mannen. Verder zagen zij ook een lagere T3 concentratie gecombineerd met een hogere T4 concentratie (Turyk et al., 2008).

36

HOOFDSTUK 4 Discussie Geslachtshormonen navelstrengbloed pasgeborenen De som van de merker PCB’s en een aantal individuele PCB-congeneren zijn in deze studie positief gecorreleerd met SHBG en oestradiol concentraties in het navelstrengbloed (gecorrigeerd voor geslacht pasgeborene), bovendien is PCB118 ook positief gecorreleerd met het LH gehalte in navelstrengbloed. Er zijn slechts een beperkt aantal publicaties voorhanden omtrent de relatie tussen PCB’s en geslachtshormonen. In de literatuur worden gelijkaardige resultaten gevonden in andere leeftijdsgroepen: Dhooge et al. (2010) observeerden bij mannelijke adolescenten (mediaan concentratie 354 ng/g vet) een stijging in testosteron en oestradiol bij een stijgende concentratie som PCB’s (PCB 138, PCB153 en PCB180). Een studie uit 2010 vond geen verband tussen 15 individuele PCB-congeneren en testosteron bij volwassen mannen (Langer et al., 2010). Wat betreft de relatie met SHBG, werd net zoals in onze studie, recent een sterk positieve relatie gevonden met PCB153 in het serum van volwassen mannen aan een gemiddelde concentratie van 50 en 59 ng/g vet in respectievelijk het zuiden en het noorden van Noorwegen, een concentratie die vergelijkbaar is met de huidige studie (Haugen et al., 2011). Wat betreft de relatie tussen dioxineachtige stoffen (Calux) en de geslachtshormonen bestaat er geen consensus in de internationale literatuur. Een aantal studies beschrijven een dalende testosteron concentratie bij baby’s (Cao et al., 2008) en volwassen mannen (Johnson et al., 2001), of een dalende oestradiol concentratie bij baby’s (Cao et al., 2008) en mannen (Mocarelli et al., 2008), in tegenstelling tot andere studies die een stijging van oestradiol bij respectievelijk vrouwelijke adolescenten en volwassen mannen (Yang et al., 2005; Yoshida et al., 2005), of een stijging van FSH bij mannen (Mocarelli et al., 2008) en vrouwelijke adolescenten (Yang et al., 2005) optekenden. In onze studie worden de dioxineachtige stoffen gerelateerd aan een gestegen oestradiol gehalte. Ook wat betreft p,p’-DDE is de literatuur niet eenduidig. Er wordt bij volwassen vrouwen een daling (Perry et al., 2006), bij mannelijke adolescenten (mediaan concentratie 443 ng/g vet) een stijging (Dhooge et al., 2010), en bij volwassen beroepsblootgestelde mannen geen effect (Cocco et al., 2004) gezien wat betreft het oestradiol gehalte in het bloed in relatie met serum p,p’-DDE gehaltes. In de huidige studie wordt het p,p’-DDE gehalte positief geassocieerd met oestradiol in navelstrengbloed. Voor SHBG wordt hier dezelfde trend waargenomen. Cocco et al. (2004) vonden geen relatie tussen p,p’-DDE in serum en SHBG bij beroepsblootgestelde mannen. BDE 47 heeft in de huidige studie een effect op LH en FSH in navelstrengbloed. In onze studie wordt een stijging van beide hormonen waargenomen bij hogere BDE47 concentraties. Gelijkaardig observeerden Main et al. (2007) een verband tussen hogere waarden voor de som PBDE’s in moedermelk en een gestegen LH concentratie bij jongens. In tegenstelling hiermee beschreven Meeker et al. (2009) een inverse relatie tussen de hoeveelheid PBDE’s gemeten in huisstof en LH en FSH gehaltes in bloed, weliswaar bij volwassen mannen. PFOA is in deze studie positief geassocieerd met testosteron en oestradiol concentraties in het navelstrengbloed van de baby’s. Aangezien testosteron dat aanwezig is bij de moeder in de placenta zo goed als volledig wordt omgezet in oestradiol, zal er weinig tot geen testosteron van het plasma van de moeder via het navelstrengbloed in de circulatie van de baby terechtkomen (Cunningham et al., 2010). Dit betekent dat de gestegen testosteronconcentratie opgepikt in deze studie ten gevolge van PFOA blootstelling een resultaat is van een verhoogde testosteronproductie van de baby zelf, niet van de moeder. Sakr et al. (2007) vonden eveneens een stijgend testosteron en een stijgend oestradiol gehalte bij hogere PFOA gehaltes in serum, al zagen zij dit effect enkel bij mannen, en niet bij vrouwen. Andere onderzoeksgroepen rapporteerden geen relaties tussen PFOA en geslachtshormonen bij volwassen mannen die beroepshalve blootgesteld waren (Costa et al., 2009; Olsen et al., 1998). Informatie over de effecten van PFOA op de menselijke gezondheid is beperkt (Steenland et al., 2010). Metabole hormonen navelstrengbloed pasgeborenen PFOS in navelstrengbloed wordt in deze studie geassocieerd met een verhoogd insuline gehalte. Informatie over de effecten van PFOS of PFOA op metabole hormonen is tot nu toe zeer schaars.

37

HOOFDSTUK 4 Discussie Toch werd, net zoals in onze studie, PFOS in serum in verband gebracht met een gestegen insuline concentratie in het bloed bij adolescenten en volwassenen (Lin et al., 2009). Immunologie moeders Het lood gehalte in het bloed van de moeder wordt geassocieerd met een lagere prevalentie van hooikoorts (diagnose door arts). In tegenstelling hiermee wordt lood in de literatuur in verband gebracht met een verhoogde sensitisatie voor allergenen in de lucht bij kinderen (Jedrychowski et al., 2011), en een verhoging van immunoglobuline E (IgE) bij kinderen bij relatief lage loodconcentraties.Allergische symptomen worden vaak voorafgegaan door een stijging van IgE (Karmaus et al., 2005; Lutz et al., 1999). In onze studie wordt kwik in haar significant geassocieerd met een lagere astma prevalentie (huidig astma of astma ooit in het leven). Er worden geen publicaties gevonden die het verband tussen kwik en astma onderzoeken, wel werd er beschreven dat kwikgehaltes in navelstrengbloed en in haar van moeder (range 0,26-6,05 µg/g) of kind (range 0,13-9,52 µg/g) niet gerelateerd zijn aan het voorkomen van een piepende ademhaling bij jonge kinderen (Miyake et al., 2011; Shaheen et al., 2004). BDE 99 wordt geassocieerd met een hogere prevalentie van allergie voor dieren. In de literatuur wordt niets teruggevonden over enige associaties met allergie. De rol van PFOS en PFOA in het immuunsysteem is nog niet goed gekend. Een hogere blootstelling aan PFOA in drinkwater werd geassocieerd met een hogere astma prevalentie bij volwassen mannen en vrouwen (Anderson-Mahoney et al., 2008), en PFOS (mediaan 5,50 µg/L) en PFOA (mediaan 1,71 µg/L) gehaltes in navelstrengbloed werden in verband gebracht met hogere IgE concentraties bij 2jarige kinderen (Wang et al., 2011). Okada et al. (2011) vonden daarentegen geen relatie tussen PFOS en PFOA in het serum van de moeder en het voorkomen van allergieën bij kinderen van 18 maanden. In onze studie wordt een significant inverse associatie gezien tussen PFOA en PFOS en astma prevalentie bij moeders, en tussen PFOS en het voorkomen van allergieën voor metaal, verzorgingsproducten, huishoud- of onderhoudsproducten. Deze resultaten worden echter niet bevestigd bij de jong volwassen mannen en vrouwen. Fertiliteit moeders Thallium in bloed wordt in deze studie geassocieerd met een hogere toepassing van hormonale zwangerschapsstimulatie, een effect waarover in de literatuur geen informatie beschikbaar is. Verder blijkt dat de gebromeerde vlamvertragers een invloed kunnen hebben op de huidige en de langste time-to-pregnancy: voor verscheidene gebromeerde vlamvertragers duurt het minder lang om zwanger te worden. In tegenstelling hiermee rapporteerden Harley et al. (2010) dat bij hogere concentraties BDE 47, BDE 99, BDE 100 of BDE 153 in het serum van de moeder, het langer duurt om zwanger te worden. Al werden bij deze studie wel vraagtekens geplaatst, omdat er niet gecorrigeerd werd voor verscheidene beïnvloedende factoren (Goodman et al., 2010). 4.2.

JONG VOLWASSEN MANNEN EN VROUWEN

Immunologie Benzeen kan een effect hebben op het beenmerg, bloedvorming en de samenstelling van de bloedcelpopulaties. We hebben getest of urinaire benzeen metabolieten geassocieerd zijn met ziektes die een immuuncomponent hebben zoals astma en allergie. In een studie van 2005 waarbij de concentratie aan t,t’-muconzuur in urine werd vergeleken tussen een groep kinderen met astma versus een groep kinderen zonder astmasymptomen werden significant hogere t,t’-muconzuur concentraties geobserveerd in de astmagroep (Kim et al., 2005). Verder wordt er in de literatuur geen informatie gevonden met betrekking tot een eventuele relatie tussen t,t’-muconzuur of benzeen en astma of allergie. In deze studie wordt daarentegen bij een hogere t,t’-muconzuur

38

HOOFDSTUK 4 Discussie concentratie een lagere prevalentie van astma en dierenallergie gezien. Het belang van deze blootstelling-effect relatie kan echter betwijfeld worden, aangezien t,t-muconzuur zeer recente blootstelling (afgelopen uren) aan benzeen weerspiegeld en astma en allergie vaak reeds op jonge leeftijd ontstaat. Het ftalaat MnBP wordt hier in verband gebracht met een hogere incidentie van allergie voor voedingsmiddelen, geneesmiddelen of insectenbeten. Hsu et al. (2011) stelden vast dat kinderen met astma en/of allergie meer blootgesteld waren aan ftalaten in stof in hun huis, en ze hadden ook hogere ftalaat concentraties in hun urine. Ook Bornehag et al. (2004) associeerden ftalaatblootstelling in huisstof aan een hogere astma en allergie prevalentie bij kinderen. Verder werd een hoger gehalte aan het ftalaat DEHP in huisstof significant geassocieerd met een piepende ademhaling bij kinderen (Kolarik et al., 2008). 2,5-DCP wordt in de huidige studie positief gerelateerd aan de prevalentie van hooikoorts, in de literatuur werd hieromtrent geen informatie gevonden. De organofosfaatpesticiden worden in verband gebracht met een grotere incidentie van eczeem. Informatie over een eventuele associatie met andere allergische symptomen is niet beschikbaar, al werd er wel reeds een positief verband beschreven tussen het gebruik van organofosfaatpesticiden en kortademigheid en een piepende ademhaling bij beroepsblootgestelde volwassenen (Fieten et al., 2009; Hoppin et al., 2006a; Hoppin et al., 2006b). Fertiliteit 2,5-DCP wordt in de huidige studie positief gerelateerd met vruchtbaarheid bij vrouwen en mannen, in de literatuur werd hieromtrent geen informatie gevonden. De PAK’s metaboliet 1-hydroxypyreen wordt in de huidige studie geassocieerd met een grotere kans om een vruchtbaarheidsbehandeling nodig te hebben bij mannen. Hiermee gepaard gaande werd bij mannen in een aantal studies meer DNA-schade in sperma (Gaspari et al., 2003; Gu et al., 2010; Han et al., 2011), een slechtere kwaliteit van sperma (Xia et al., 2009a) en meer idiopathische onvruchtbaarheid (Xia et al., 2009b) gerapporteerd bij stijgende 1-hydroxypyreen gehaltes. De gemiddelde concentraties in deze studies lagen wel hoger dan het gemiddelde van 94,3 ng/L (= 92 ng/g creatinine) in de huidige studie (Gu et al. meer schade in groep met hoge blootstelling >1,21 µg/g creatinine, Han et al. gemiddelde concentratie 0,66 µg/g creatinine, Xia et al. 2009a mediaan concentratie 1,14 µg/g creatinine, Xia et al. 2009 b geometrisch gemiddeld controle 1,08 µg/g creatinine, cases 1,13 en 1,27 µg/g creatinine). Daartegenover komt dit negatieve effect op de vruchtbaarheid niet tot uiting bij vrouwen in onze studie, een kortere time-to-pregnancy wordt geobserveerd bij stijgende 1-hydroxypyreen gehaltes in de urine bij vrouwen. In de literatuur wordt geen informatie gevonden wat betreft een verband tussen 1-hydroxypyreen en vruchtbaarheid bij vrouwen. We moeten opmerken dat 1-hydroxypyreen een merker is voor zeer korte termijn blootstelling aan PAK’s, we veronderstellen dat de blootstelling tijdens de kritische periode dezelfde is als de blootstelling ten tijden van onze studie. Daarover hebben we natuurlijk geen enkele zekerheid. Bij de blootstelling-effect relaties van de gegevens van het 1ste steunpunt werd deze relatie dan ook niet bekeken, aangezien de volwassenen daar van een hogere leeftijdsgroep (50-65 jaar) waren, wat de link met blootstelling tijdens de kritische periode nog moeilijker maakt. Parabenen kunnen bij verhoogde concentraties DNA-schade in sperma induceren (Meeker et al., 2011), en de beweeglijkheid en de kwaliteit van sperma aantasten (Glander et al., 1984; Song et al., 1989; Song et al., 1991). Janjua et al. rapporteerden dat er geen relatie bestond met de inhibine B concentratie en butyl parabeen concentratie (gemiddeld 135 µg/L) in serum (Janjua et al., 2007). In onze studie daarentegen wordt HBA geassocieerd met een stijging van inhibine B bij de man. Inhibine B bij de man wordt geproduceerd in de testes en controleert FSH productie via een negatief feedback mechanisme. Inhibine B is positief gecorreleerd met spermatogenese, en kan dienen als merker voor testiculaire functie en aldus om te differentiëren tussen abnormale (lagere inhibine B concentratie) en gezonde spermakwaliteit (Meachem et al., 2001; Pierik et al., 1998). Bij vrouwen wordt in de huidige studie een verminderd gebruik van hormonale zwangerschapsstimulatie geobserveerd bij stijgende HBA gehaltes. Een relatie met vruchtbaarheid bij vrouwen wordt niet gevonden in de 39

HOOFDSTUK 4 Discussie literatuur. De gevonden associaties in deze studie zijn dus niet in overeenstemming met de hypothese. Mogelijk is de huidige blootstelling aan parabenen geen goede weerspiegeling voor de blootstelling in de periode dat de fertiliteitsproblemen veroorzaakt werden. Voor meer informatie betreffende de invloed van de relevante polluenten op fertiliteit en hormoonconcentraties bij mannen, verwijzen we naar volgend rapport: Associatie tussen milieublootstelling en fertiliteit – case control studie bij mannelijke subfertiliteitspatiënten (Elly Den Hond, Steunpunt Milieu & Gezondheid 2007-2011). Cardiovasculair Wat betreft cardiovasculaire effecten wordt er in de huidige studie enkel een relatie gevonden tussen arseen in urine en een versnelde plaatjesfunctie. Bij de volwassenen wordt plaatsjesfunctie (PFA) gemeten als merker voor cardiovasculaire functie. Plaatjesfunctie wordt uitgedrukt in seconden en geeft de snelheid weer waarbij de bloedplaatjes aggregeren. Als er een bloedvat beschadigd is, gaan de plaatjes in werking treden, zodat er een bloedklonter gevormd wordt die de beschadigde plaats in het bloedvat gaat afdichten. Als er een defect is in de plaatjesfunctie, wordt bloedstolling vertraagd en ontstaat er een groter risico op ongewilde bloedingen. Anderzijds kan een verhoogde werking van de bloedplaatjes resulteren in het ontstaan van ongewenste bloedklonters. Zulke klonters kunnen op hun beurt leiden tot beroertes en hartinfarcten (Harrison, 2005). Blootstelling aan arseen via het drinkwater werd reeds geassocieerd met een grotere prevalentie van hypertensie (Rahman et al., 1999; Zierold et al., 2004), een frequentere rapportage van bypass operaties (Zierold et al., 2004), en een grotere prevalentie van ischemische hartaandoeningen (Chang et al., 2004; Tseng et al., 2003), en cerebrovasculaire aandoeningen (Chiou et al., 1997; Meliker et al., 2007; Tsai et al., 1999). De gevonden relatie tussen arseen en bloedplaatjesfunctie in deze studie wordt ondersteund door andere wetenschappelijke studies die aantonen dat arseen (in drinkwater en in vitro) aggregatie van bloedplaatjes kan induceren (Bae et al., 2007; Kumar et al., 2001; Lee et al., 2002). Dit wordt beschouwd als een risicofactor voor het ontwikkelen van hypertensie en andere cardiovasculaire aandoeningen.

4.3.

STERKTES EN ZWAKTES VAN DE STUDIE

De sterktes van de huidige studie zijn de weliswaar kleine, maar toch representatieve groepen voor Vlaanderen, en de hoge kwaliteit van de gegevens. De blootstellings- en effectmerkers zijn op een kwaliteitsvolle manier gemeten, en de gekende confounders/covariaten zijn op de juiste manier bevraagd en meegenomen in de analyses. De statistische analyses zijn zeer goed uitgewerkt en zorgvuldig toegepast op een consistente manier. Naast deze sterke punten, is het toch belangrijk om ook een aantal zwaktes van de studie aan te halen. Een eerste punt is het veelvuldig testen van vergelijkbare merkers (meerdere PCB’s, BDE’s, meerdere vormen van astma, vruchtbaarheid, …), waardoor vals significante relaties geobserveerd kunnen worden. Naar toekomstige studies moet het aspect van corrigeren voor multiple testen overwogen worden, en een duidelijke strategie voor uitgetekend worden. Hierbij moet dan een onderscheid gemaakt worden tussen blootstelling-effect relaties waarbij we een hypothese testen (bv. bevestiging van vroegere waarnemingen) en blootstelling-effect relaties waarbij we geen duidelijke hypothese hebben (bv. waarbij de richting van het verband niet duidelijk vooraf te bepalen is). Indien we door middel van de Bonferroni-correctie, namelijk het significantieniveau delen door het aantal onderzochte hypotheses, zouden corrigeren voor multipel testen, blijven enkel de sterkste blootstelling-effect relaties over. Het resulterende significantieniveau is dan wel afhankelijk van het niveau waarop er gecorrigeerd wordt, namelijk per blootstellingsmerker, per gezondheidseffect, per campagne, voor het volledige steunpunt. De auteurs zijn er echter niet van overtuigd dat correctie

40

HOOFDSTUK 4 Discussie voor multiple testing nodig is aangezien iedere individuele blootstelling-effect relatie in de studie gebaseerd is op een vooraf gedefinieerde onderzoekshypothese, die steeds gebaseerd is op gekende toxicologische mechanismen en dus relevant is om te testen op het 5% significantieniveau. Het feit dat er meerdere blootstellingsmerkers en meerdere gezondheidseffecten bestudeerd worden in eenzelfde studie hoeft niet noodzakelijk te leiden tot een strenger significantieniveau, op voorwaarde dat de effecten onafhankelijk zijn van elkaar. Een tweede zwak punt is het gebruik van een aantal kortdurende merkers. Het gebruik van kortdurende merkers voor het bestuderen van chronische effecten is verantwoord indien een eenmalige meting een goed beeld geeft van de ‘gewoonlijke’ blootstelling van de persoon, m.a.w. indien de personen op groepsniveau op basis van één meting zijn in te delen in ‘hoog blootgestelde’ of ‘laag blootgestelde’ personen in de groep. Hierover is nog onvoldoende informatie gekend. Mogelijk is het zo dat biomerkers die gerelateerd zijn aan persoonlijke blootstelling (bv. parabenen) vaak constanter zijn omdat mensen vaak een vrij constant gebruikspatroon hebben van verzorgingsproducten. Biomerkers van polluenten waaraan men eerder pieksgewijs is blootgesteld, bv. vluchtige stoffen zoals benzeen, geven mogelijk geen goede indicatie voor de gewoonlijke blootstelling en zijn dus minder interessant in blootstelling-effect relaties. Ook de periode van blootstelling is belangrijk: vele effecten vinden hun oorsprong in het verleden (soms zelfs prenataal). In die zin is het niet altijd mogelijk om de huidige blootstelling te linken aan huidige gezondheidseffecten. Dit is een zwak punt bij de moeders en de jong volwassenen, maar speelt minder een rol bij de pasgeborenen. Vanuit mechanistisch standpunt zijn pasgeborenenstudies dus zeer waardevol. Indien dit soort studies ook nog gekoppeld worden aan prospectieve opvolging (bv. ontwikkeling van astma op langere termijn), is dit een belangrijke meerwaarde. De resultaten die in dit rapport gepresenteerd worden voor de vetgerelateerde polluenten in serum zijn uitgedrukt in volume-eenheid. Als sensitiviteitsanalyse werden de blootstelling-effect relaties geanalyseerd met de blootstelling uitgedrukt per hoeveelheid vet. Voor SGA zijn de bekomen resultaten gelijkaardig, maar bij de geslachthormonen blijken de significant gevonden relaties met de persistente gechloreerde polluenten te verdwijnen als deze uitgedrukt worden per gram bloedvet. In de publicatie van Gaskins en Schisterman (2009) worden de pro’s en contra’s beschreven van verschillende manieren om bloedvet in rekening te brengen om POP’s te relateren met gezondheidseffecten. Als conclusie wordt gesteld dat er met verschillende biologische mechanismes rekening moet gehouden worden bij de studie van blootstelling-effect relaties van vetoplosbare polluenten. Dit zal nog meer in detail moeten onderzocht worden in de toekomstige studies van blootstelling-effect relaties, en bij het schrijven van publicaties.

41

HOOFDSTUK 5 Besluit en beleidsaanbevelingen

HOOFDSTUK 5. BESLUIT EN BELEIDSAANBEVELINGEN

In deze studie worden een groot aantal statistisch significante blootstelling-effect relaties waargenomen. Gezien het grote aantal onderzochte blootstelling-effect relaties bestaat het risico dat er een aantal vals significante resultaten tussen zitten. Voor een aantal van de blootstelling-effect relaties kan geen eenduidige vergelijking met de literatuur gevonden worden. Anderzijds worden er ook associaties gevonden die duidelijk door de wetenschappelijke literatuur bevestigd konden worden. Zo wordt er in huidige studie bv. in relatie met arseen een groter risico op geboren worden als ‘small for gestational age’ waargenomen, en een versnelde plaatjesfunctie. Beide effecten kunnen gestaafd worden met de internationale literatuur, wat er op wijst dat blootstelling aan arseen in de toekomst opgevolgd en beperkt moet worden. Evenzeer voor PCB’s worden significante relaties waargenomen, die met observaties in de literatuur overeenkomen. Ook al wordt er in de tijd een dalende trend waargenomen in de concentraties van persistente polluenten, toch zien we in deze studie dat een aantal van deze polluenten nog significant gecorreleerd zijn met een aantal gezondheidseffecten. Zo zien we bij de pasgeborenen dat een aantal PCB’s en HCB in verband gebracht worden met een groter risico op geboren worden als ‘small for gestational age’; en PCB170 met een lager geboortegewicht en een kleinere hoofdomtrek. Verder worden significante relaties gevonden tussen POP’s en de hormoongehaltes in navelstrengbloed. Ook bij de moeders van de baby’s worden effecten van POP’s op fertiliteit waargenomen. Hieruit blijkt dat sensibiliseren noodzakelijk blijft, en ook zeker moet toegespitst worden op de zwangere vrouw. In de huidige studie worden heel wat verbanden aangetoond tussen een verscheidenheid aan polluenten op groei en ontwikkeling, en hormoonstatus van de pasgeborenen. Er is reeds goed geweten dat de foetus meer vatbaar is voor de effecten van omgevingsfactoren die het ontwikkelingsproces verstoren. Ondanks deze vroege kwetsbaarheid bestaan er mogelijkheden voor preventie, tijdens de kindertijd, in de baarmoeder en zelfs voor de bevruchting. Meer en meer bewijs werd verkregen dat prenatale factoren en ervaringen tijdens het postnatale leven een invloed hebben op de ontwikkeling van chronische ziektes in het latere leven (Gluckman & Hanson, 2004). Chemische, fysische en biologische risicofactoren in de omgeving kunnen aanleiding geven tot aanzienlijke gezondheidsproblemen bij de geboorte en in de kindertijd, gaande van vroeggeboorte, laag geboortegewicht en geboorteafwijkingen tot respiratoire aandoeningen, kinderkanker, leer– en gedragsproblemen, en mogelijks zelfs obesitas (Trasande et al., 2009; Wigle et al., 2007). Bovendien kunnen de effecten van blootstelling aan omgevingsfactoren zich manifesteren doorheen het hele leven en zelfs doorgegeven worden aan volgende generaties. Experimentele studies met dierproeven, prospectieve klinische studies, en epidemiologische studies tonen aan dat omgevingsfactoren tijdens de foetale ontwikkeling en tijdens de vroege kinderjaren het risico tot ontwikkelen van ziektes in het latere leven significant beïnvloeden (Hanson & Gluckman, 2008). Een adaptieve respons bij de foetus als reactie op blootstelling aan omgevingsfactoren zou resulteren in persistente veranderingen die aan de basis liggen van latere gezondheidsproblemen (Aguilera et al., 2009; Barker, 1995). Een aantal recent gedefinieerde ziektebeelden die hun ontstaan vinden in de kindertijd zijn o.a. het metabool syndroom, obesitas en allergische reacties (Dietert et al., 2010). Relevante invloedsfactoren zijn ondermeer voeding van de moeder, endocriene verstoorders, luchtvervuiling, en blootstelling aan toxische metalen. In experimentele modellen werd aangetoond dat prenatale blootstelling aan endocriene verstoorders zoals DDE, tributyltin en meer recent 42

HOOFDSTUK 5 Besluit en beleidsaanbevelingen bisphenol A, overgewicht induceert (Newbold et al., 2008). Daarnaast werd in humane epidemiologische studies een associatie aangetoond tussen endocriene verstoorders en geboortegewicht en groei van kinderen (Govarts et al., 2012). Ook in de huidige studie worden heel wat significante relaties gezien met effecten die met hormoonverstoring te maken hebben; in navelstrengbloed worden associaties waargenomen tussen persistente polluenten (PCB’s, p,p’-DDE, Calux, PFOS en PFOA) en het schildklierhormoon TSH, geslachthormonen en insuline. Een verstoring van de hormonale balans kan leiden tot een breed gamma aan effecten. Het endocriene systeem heeft namelijk een invloed op alle organen en processen in het menselijk lichaam. Hieruit blijkt dat het uitermate belangrijk is om de kinderen en hun moeders op te volgen en te sensibiliseren reeds voor en zeker vanaf de zwangerschap. De levensstijl en de omgeving van de zwangere vrouw en het jonge kind kunnen bepalend zijn voor de rest van het leven. Belangrijke aandachtspunten voor de beleidsmakers die hieruit volgen zijn het sensibiliseren van zwangere moeders en jongere kinderen. Verder wetenschappelijk onderzoek waarbij geboortecohortes in Vlaanderen opgezet worden, kunnen hiervoor zeer nuttig zijn. Mogelijke bronnen van POP’s zijn vette vis, vet vlees, eieren. Deze voedingsproducten bevatten echter ook nuttige voedingsstoffen, zoals omega-3 vetzuren (vette vis), vitamine D (vette vis), ijzer (vlees), vitamine B12 (vlees), hoogwaardige eiwitten (ei), beta-caroteen (ei), enz. Deze nutriënten zijn extra belangrijk tijdens de zwangerschap. Het is dus niet in overeenstemming met de richtlijnen over gezonde voeding om deze producten volledig af te raden. Wel kan worden aanbevolen om deze voedingsmiddelen matig te gebruiken, en om voldoende te variëren in de soorten vette vis, vlees en eieren, bijvoorbeeld door niet uitsluitend zalm te eten, maar ook andere soorten vette vis; niet uitsluitend eieren van eigen kweek; enz. Specifiek voor vis kan ook worden verwezen naar de richtlijnen over vis om de blootstelling aan kwik te verminderen. Hierbij wordt aangeraden om vis die hoog in de voedselketen staat (tonijn, zwaardvis, enz.) te beperken als efficiënte manier om blootstelling aan kwik te beperken. Deze ‘predators’ bevatten, naast kwik, ook de hoogste concentratie aan POP’s. De opvolging van historische polluenten blijft belangrijk. Er is al veel gebeurd, maar er worden nog steeds gezondheidseffecten van deze historische polluenten waargenomen, waardoor verdere opvolging noodzakelijk blijft. Daarnaast moet ook de blootstelling aan arseen goed opgevolgd worden, en moeten beperkende maatregelen voor anorganisch arseen ingevoerd worden. Mogelijke bronnen zijn: pesticiden, bijvoorbeeld in behandeld hout; halfgeleiders, bijvoorbeeld in led’s, zonnecellen, kopieermachines, faxtoestellen; sommige antibiotica; enz. Een vermindering van de consumptie van vis en schaaldieren is niet nodig aangezien deze producten een bron zijn van organisch arseen, de niet-toxische vorm van arseen. Naast deze gekende polluenten is een goede regelgeving rond nieuwere producten (parabenen, perfluors, ftalaten) een prioriteit; en moeten blootstellingsroutes in kaart gebracht worden voor bv. ftalaten en arseen. Tenslotte is de organisatie van een kwaliteitsvolle inventaris en opvolging van belangrijke gezondheidsproblemen die gerelateerd zijn aan vervuilende stoffen, zoals astma, allergie en fertiliteitsproblemen essentieel.

43

Literatuurlijst

LITERATUURLIJST Aguilera I., Guxens M., Garcia-Esteban R., Corbella T., Nieuwenhuijsen M.J., Foradada C.M. & Sunyer J. (2009). Association between GIS-based exposure to urban air pollution during pregnancy and birth weight in the INMA Sabadell Cohort, Environ Health Perspect 117(8): 1322-1327. Algerwie M.H. & Khatri P.C. (1998). Serum copper in newborns and their mothers, Indian J Pediatr 65(6): 899-903. Anderson-Mahoney P., Kotlerman J., Takhar H., Gray D. & Dahlgren J. (2008). Self-reported health effects among community residents exposed to perfluorooctanoate, New Solut. 18(2): 129-143. Bae O.N., Lim K.M., Noh J.Y., Chung S.M., Kim H., Lee C.R., Park J.D. & Chung J.H. (2007). Arseniteenhanced procoagulant activity through phosphatidylserine exposure in platelets, Chem Res Toxicol 20(12): 1760-1768. Barker D.J. (1995). Fetal origins of coronary heart disease, BMJ 311(6998): 171-174. Bornehag C.G., Sundell J., Weschler C.J., Sigsgaard T., Lundgren B., Hasselgren M. & HagerhedEngman L. (2004). The association between asthma and allergic symptoms in children and phthalates in house dust: a nested case-control study, Environ Health Perspect 112(14): 13931397. Cao Y., Winneke G., Wilhelm M., Wittsiepe J., Lemm F., Furst P., Ranft U., Imohl M., Kraft M., OeschBartlomowicz B. & Kramer U. (2008). Environmental exposure to dioxins and polychlorinated biphenyls reduce levels of gonadal hormones in newborns: results from the Duisburg cohort study, Int J Hyg Environ Health 211(1-2): 30-39. Chang C.C., Ho S.C., Tsai S.S. & Yang C.Y. (2004). Ischemic heart disease mortality reduction in an arseniasis-endemic area in southwestern Taiwan after a switch in the tap-water supply system, J Toxicol Environ Health A 67(17): 1353-1361. Chiou H.Y., Huang W.I., Su C.L., Chang S.F., Hsu Y.H. & Chen C.J. (1997). Dose-response relationship between prevalence of cerebrovascular disease and ingested inorganic arsenic, Stroke 28(9): 1717-1723. Cocco P., Loviselli A., Fadda D., Ibba A., Melis M., Oppo A., Serra S., Taberlet A., Tocco M.G. & Flore C. (2004). Serum sex hormones in men occupationally exposed to dichloro-diphenyl-trichloro ethane (DDT) as young adults, J Endocrinol 182(3): 391-397. Costa G., Sartori S. & Consonni D. (2009). Thirty years of medical surveillance in perfluooctanoic acid production workers, J Occup Environ Med 51(3): 364-372. Cunningham F.G., Leveno K.J., Bloom S.L., Hauth J.C., Rouse D.J. & Spong C.Y. (2010). Williams Obstetrics, ISBN 978-0-07-149701-5, published by The McGraw-Hill Companies, Inc. Dhooge W., Den H.E., Koppen G., Bruckers L., Nelen V., Van De Mieroop E., Bilau M., Croes K., Baeyens W., Schoeters G. & van L.N. (2010). Internal exposure to pollutants and body size in Flemish adolescents and adults: associations and dose-response relationships, Environ Int 36(4): 330-337. Dietert R.R., DeWitt J.C., Germolec D.R. & Zelikoff J.T. (2010). Breaking patterns of environmentally influenced disease for health risk reduction: immune perspectives, Environ Health Perspect 118(8): 1091-1099. Eggesbø M, Stigum H., Longnecker M.P., Polder A., Aldrin M., Basso O., Thomsen C., Skaare J.U., Becher G. & Magnus P. (2009). Levels of hexachlorobenzene (HCB) in breast milk in relation to birth weight in a Norwegian cohort. Environ Res 109(5): 559-566. Eggesbo M., Thomsen C., Jorgensen J.V., Becher G., Odland J.O. & Longnecker M.P. (2011). Associations between brominated flame retardants in human milk and thyroid-stimulating hormone (TSH) in neonates, Environ Res 111(6): 737-743. Fenster L., Eskenazi B., Anderson M., Bradman A., Harley K., Hernandez H., Hubbard A. & Barr D.B. (2006). Association of in utero organochlorine pesticide exposure and fetal growth and length of gestation in an agricultural population, Environ Health Perspect 114(4): 597-602.

HOOFDSTUK 5 Besluit en beleidsaanbevelingen Fieten K.B., Kromhout H., Heederik D. & van Wendel de J.B. (2009). Pesticide exposure and respiratory health of indigenous women in Costa Rica, Am J Epidemiol 169(12): 1500-1506. Friel J.K., Gibson R.S., Balassa R. & Watts J.L. (1984). A comparison of the zinc, copper and manganese status of very low birth weight pre-term and full-term infants during the first twelve months, Acta Paediatr Scand 73(5): 596-601. Gascon M., Vrijheid M., Martinez D., Forns J., Grimalt J.O., Torrent M. & Sunyer J. (2011). Effects of pre and postnatal exposure to low levels of polybromodiphenyl ethers on neurodevelopment and thyroid hormone levels at 4 years of age, Environ Int 37(3): 605-611. Gaskins A.J. & Schisterman E.F. (2009). The effect of lipid adjustment on the analysis of environmental contaminants and the outcome of human health risks, Methods Mol Biol 580: 371-381. Gaspari L., Chang S.S., Santella R.M., Garte S., Pedotti P. & Taioli E. (2003). Polycyclic aromatic hydrocarbon-DNA adducts in human sperm as a marker of DNA damage and infertility, Mutat Res 535(2): 155-160. Gladen B.C., Shkiryak-Nyzhnyk Z.A., Chyslovska N., Zadorozhnaja T.D. & Little R.E. (2003). Persistent organochlorine compounds and birth weight, Ann Epidemiol 13(3): 151-157. Glander H.G., Rytter M. & Schonborn C. (1984). [Studies on the mycotic and bacterial risk of contamination and the use of nipagin in the artificial insemination of cryosperm], Zentralbl.Gynakol. 106(9): 573-584. Gluckman P.D. & Hanson M.A. (2004). Living with the past: evolution, development, and patterns of disease, Science 305(5691): 1733-1736. Goodman J.E., Biesemeier J.A., Johnson G.T., Harbison C., Harbison R.D., Zhu Y., Lee R.V., Silberberg H., Hardy M. & Stedeford T. (2010). Fecundability and serum PBDE concentrations in women, Environ Health Perspect 118(8): a330-a331. Govarts E., Nieuwenhuijsen M., Schoeters G., Ballester F., Bloemen K., de B.M., Chevrier C., Eggesbo M., Guxens M., Kramer U., Legler J., Martinez D., Palkovicova L., Patelarou E., Ranft U., Rautio A., Petersen M.S., Slama R., Stigum H., Toft G., Trnovec T., Vandentorren S., Weihe P., Kuperus N.W., Wilhelm M., Wittsiepe J. & Bonde J.P. (2012). Prenatal Exposure to Polychlorinated Biphenyls (PCB) and Dichlorodiphenyldichloroethylene (DDE) and Birth Weight: A Meta-analysis within 12 European Birth Cohorts, Environ Health Perspect 120(2): 162-170. Gu A., Ji G., Zhu P., Zhou Y., Fu G., Xia Y., Song L., Wang S. & Wang X. (2010). Nucleotide excision repair polymorphisms, polycyclic aromatic hydrocarbon exposure, and their effects on sperm deoxyribonucleic acid damage and male factor infertility, Fertil Steril 94(7): 2620-2625. Han X., Zhou N., Cui Z., Ma M., Li L., Cai M., Li Y., Lin H., Li Y., Ao L., Liu J. & Cao J. (2011). Association between urinary polycyclic aromatic hydrocarbon metabolites and sperm DNA damage: a population study in Chongqing, China, Environ Health Perspect 119(5): 652-657. Hanson M.A. & Gluckman P.D. (2008). Developmental origins of health and disease: new insights, Basic Clin Pharmacol Toxicol 102(2): 90-93. Harley K.G., Marks A.R., Chevrier J., Bradman A., Sjodin A. & Eskenazi B. (2010). PBDE concentrations in women's serum and fecundability, Environ Health Perspect 118(5): 699-704. Harrison P. (2005). Platelet function analysis, Blood Rev 19(2): 111-123. Haugen T.B., Tefre T., Malm G., Jonsson B.A., Rylander L., Hagmar L., Bjorsvik C., Henrichsen T., Saether T., Figenschau Y. & Giwercman A. (2011). Differences in serum levels of CB-153 and p,p'DDE, and reproductive parameters between men living south and north in Norway, Reprod Toxicol 32(3): 261-267. Hoffman R.S. (2000). Thallium poisoning during pregnancy: a case report and comprehensive literature review, J Toxicol Clin Toxicol 38(7): 767-775. Hopenhayn C., Ferreccio C., Browning S.R., Huang B., Peralta C., Gibb H. & Hertz-Picciotto I. (2003). Arsenic exposure from drinking water and birth weight, Epidemiology 14(5): 593-602. Hoppin J.A., Umbach D.M., London S.J., Lynch C.F., Alavanja M.C. & Sandler D.P. (2006a). Pesticides and adult respiratory outcomes in the agricultural health study, Ann N Y Acad Sci 1076: 343-354.

Literatuurlijst Hoppin J.A., Umbach D.M., London S.J., Lynch C.F., Alavanja M.C. & Sandler D.P. (2006b). Pesticides associated with wheeze among commercial pesticide applicators in the Agricultural Health Study, Am J Epidemiol 163(12): 1129-1137. Hsu N.Y., Lee C.C., Wang J.Y., Li Y.C., Chang H.W., Chen C.Y., Bornehag C.G., Wu P.C., Sundell J. & Su H.J. (2011). Predicted risk of childhood allergy, asthma, and reported symptoms using measured phthalate exposure in dust and urine, Indoor Air. Huyck K.L., Kile M.L., Mahiuddin G., Quamruzzaman Q., Rahman M., Breton C.V., Dobson C.B., Frelich J., Hoffman E., Yousuf J., Afroz S., Islam S. & Christiani D.C. (2007). Maternal arsenic exposure associated with low birth weight in Bangladesh, J Occup Environ Med 49(10): 1097-1104. Iakovidis I., Delimaris I. & Piperakis S.M. (2011). Copper and its complexes in medicine: a biochemical approach, Mol Biol Int 2011: 594529. Janjua N.R., Mortensen G.K., Andersson A.M., Kongshoj B., Skakkebaek N.E. & Wulf H.C. (2007). Systemic uptake of diethyl phthalate, dibutyl phthalate, and butyl paraben following whole-body topical application and reproductive and thyroid hormone levels in humans, Environ Sci Technol 41(15): 5564-5570. Jedrychowski W., Perera F., Maugeri U., Miller R.L., Rembiasz M., Flak E., Mroz E., Majewska R. & Zembala M. (2011). Intrauterine exposure to lead may enhance sensitization to common inhalant allergens in early childhood: a prospective prebirth cohort study, Environ Res 111(1): 119-124. Johnson E., Shorter C., Bestervelt L., Patterson D., Needham L., Piper W., Lucier G. & Nolan C. (2001). Serum hormone levels in humans with low serum concentrations of 2,3,7,8-TCDD, Toxicol Ind Health 17(4): 105-112. Karmaus W., Brooks K.R., Nebe T., Witten J., Obi-Osius N. & Kruse H. (2005). Immune function biomarkers in children exposed to lead and organochlorine compounds: a cross-sectional study, Environ Health 4(1): 5. Kim J.H., Kim J.K., Son B.K., Oh J.E., Lim D.H., Lee K.H., Hong Y.C. & Cho S.I. (2005). Effects of air pollutants on childhood asthma, Yonsei Med J 46(2): 239-244. Kolarik B., Naydenov K., Larsson M., Bornehag C.G. & Sundell J. (2008). The association between phthalates in dust and allergic diseases among Bulgarian children, Environ Health Perspect 116(1): 98-103. Kumar S.V., Bose R. & Bhattacharya S. (2001). Low doses of heavy metals disrupt normal structure and function of rat platelets, J Environ Pathol Toxicol Oncol. 20(1): 65-75. Langer P., Kocan A., Drobna B., Susienkova K., Radikova Z., Huckova M., Imrich R., Ksinantova L. & Klimes I. (2010). Polychlorinated biphenyls and testosterone: age and congener related correlation approach in heavily exposed males, Endocr Regul 44(3): 109-114. Lee M.Y., Bae O.N., Chung S.M., Kang K.T., Lee J.Y. & Chung J.H. (2002). Enhancement of platelet aggregation and thrombus formation by arsenic in drinking water: a contributing factor to cardiovascular disease, Toxicol Appl Pharmacol 179(2): 83-88. Lin C.Y., Chen P.C., Lin Y.C. & Lin L.Y. (2009). Association among serum perfluoroalkyl chemicals, glucose homeostasis, and metabolic syndrome in adolescents and adults, Diabetes Care 32(4): 702-707. Lopez-Espinosa M.J., Murcia M., Iniguez C., Vizcaino E., Llop S., Vioque J., Grimalt J.O., Rebagliato M. & Ballester F. (2011). Prenatal exposure to organochlorine compounds and birth size, Pediatrics 128(1): e127-e134. Lutz P.M., Wilson T.J., Ireland J., Jones A.L., Gorman J.S., Gale N.L., Johnson J.C. & Hewett J.E. (1999). Elevated immunoglobulin E (IgE) levels in children with exposure to environmental lead, Toxicology 134(1): 63-78. Main K.M., Kiviranta H., Virtanen H.E., Sundqvist E., Tuomisto J.T., Tuomisto J., Vartiainen T., Skakkebaek N.E. & Toppari J. (2007). Flame retardants in placenta and breast milk and cryptorchidism in newborn boys, Environ Health Perspect 115(10): 1519-1526. Mameesh M.S., Hathout H., Safar M.A., Mahfouz A. & Al-Hassan J.M. (1985). Maternal plasma proteins, magnesium, zinc and copper concentration at term associated with birth size in Kuwait, Acta Vitaminol.Enzymol. 7(3-4): 183-187.

HOOFDSTUK 5 Besluit en beleidsaanbevelingen Meachem S.J., Nieschlag E. & Simoni M. (2001). Inhibin B in male reproduction: pathophysiology and clinical relevance, Eur J Endocrinol 145(5): 561-571. Meeker J.D., Johnson P.I., Camann D. & Hauser R. (2009). Polybrominated diphenyl ether (PBDE) concentrations in house dust are related to hormone levels in men, Sci Total Environ 407(10): 3425-3429. Meeker J.D., Yang T., Ye X., Calafat A.M. & Hauser R. (2011). Urinary concentrations of parabens and serum hormone levels, semen quality parameters, and sperm DNA damage, Environ Health Perspect 119(2): 252-257. Meliker J.R., Wahl R.L., Cameron L.L. & Nriagu J.O. (2007). Arsenic in drinking water and cerebrovascular disease, diabetes mellitus, and kidney disease in Michigan: a standardized mortality ratio analysis, Environ Health 6: 4. Miyake Y., Tanaka K., Yasutake A., Sasaki S. & Hirota Y. (2011). Lack of association of mercury with risk of wheeze and eczema in Japanese children: The Osaka Maternal and Child Health Study, Environ Res 111(8): 1180-1184. Mocarelli P., Gerthoux P.M., Patterson D.G., Jr., Milani S., Limonta G., Bertona M., Signorini S., Tramacere P., Colombo L., Crespi C., Brambilla P., Sarto C., Carreri V., Sampson E.J., Turner W.E. & Needham L.L. (2008). Dioxin exposure, from infancy through puberty, produces endocrine disruption and affects human semen quality, Environ Health Perspect 116(1): 70-77. Murphy L.E., Gollenberg A.L., Buck Louis G.M., Kostyniak P.J. & Sundaram R. (2010). Maternal serum preconception polychlorinated biphenyl concentrations and infant birth weight, Environ Health Perspect 118(2): 297-302. Nassi N., Ponziani V., Becatti M., Galvan P. & Donzelli G. (2009). Anti-oxidant enzymes and related elements in term and preterm newborns, Pediatr Int 51(2): 183-187. Newbold R.R., Padilla-Banks E., Jefferson W.N. & Heindel J.J. (2008). Effects of endocrine disruptors on obesity, Int J Androl 31(2): 201-208. Okada E., Sasaki S., Saijo Y., Washino N., Miyashita C., Kobayashi S., Konishi K., Ito Y.M., Ito R., Nakata A., Iwasaki Y., Saito K., Nakazawa H. & Kishi R. (2011). Prenatal exposure to perfluorinated chemicals and relationship with allergies and infectious diseases in infants, Environ Res. Olsen G.W., Gilliland F.D., Burlew M.M., Burris J.M., Mandel J.S. & Mandel J.H. (1998). An epidemiologic investigation of reproductive hormones in men with occupational exposure to perfluorooctanoic acid, J Occup Environ Med 40(7): 614-622. Pan I.J., Daniels J.L., Herring A.H., Rogan W.J., Siega-Riz A.M., Goldman B.D. & Sjodin A. (2010). Lactational exposure to polychlorinated biphenyls, dichlorodiphenyltrichloroethane, and dichlorodiphenyldichloroethylene and infant growth: an analysis of the Pregnancy, Infection, and Nutrition Babies Study, Paediatr Perinat.Epidemiol 24(3): 262-271. Perry M.J., Ouyang F., Korrick S.A., Venners S.A., Chen C., Xu X., Lasley B.L. & Wang X. (2006). A prospective study of serum DDT and progesterone and estrogen levels across the menstrual cycle in nulliparous women of reproductive age, Am J Epidemiol 164(11): 1056-1064. Pierik F.H., Vreeburg J.T., Stijnen T., De Jong F.H. & Weber R.F. (1998). Serum inhibin B as a marker of spermatogenesis, J Clin Endocrinol Metab 83(9): 3110-3114. Rahman A., Vahter M., Smith A.H., Nermell B., Yunus M., El A.S., Persson L.A. & Ekstrom E.C. (2009). Arsenic exposure during pregnancy and size at birth: a prospective cohort study in Bangladesh, Am J Epidemiol 169(3): 304-312. Rahman M., Tondel M., Ahmad S.A., Chowdhury I.A., Faruquee M.H. & Axelson O. (1999). Hypertension and arsenic exposure in Bangladesh, Hypertension 33(1): 74-78. Sagiv S.K., Tolbert P.E., Altshul L.M. & Korrick S.A. (2007). Organochlorine exposures during pregnancy and infant size at birth, Epidemiology 18(1): 120-129. Sakr C.J., Kreckmann K.H., Green J.W., Gillies P.J., Reynolds J.L. & Leonard R.C. (2007). Cross-sectional study of lipids and liver enzymes related to a serum biomarker of exposure (ammonium perfluorooctanoate or APFO) as part of a general health survey in a cohort of occupationally exposed workers, J Occup Environ Med 49(10): 1086-1096.

Literatuurlijst Shaheen S.O., Newson R.B., Henderson A.J., Emmett P.M., Sherriff A. & Cooke M. (2004). Umbilical cord trace elements and minerals and risk of early childhood wheezing and eczema, Eur Respir J 24(2): 292-297. Shirai S., Suzuki Y., Yoshinaga J. & Mizumoto Y. (2010). Maternal exposure to low-level heavy metals during pregnancy and birth size, J Environ Sci Health A Tox.Hazard Subst.Environ Eng 45(11): 1468-1474. Song B.L., Li H.Y. & Peng D.R. (1989). In vitro spermicidal activity of parabens against human spermatozoa, Contraception 39(3): 331-335. Song B.L., Peng D.R., Li H.Y., Zhang G.H., Zhang J., Li K.L. & Zhao Y.Q. (1991). Evaluation of the effect of butyl p-hydroxybenzoate on the proteolytic activity and membrane function of human spermatozoa, J Reprod Fertil 91(2): 435-440. Srivastava S., Mehrotra P.K., Srivastava S.P. & Siddiqui M.K. (2002). Some essential elements in maternal and cord blood in relation to birth weight and gestational age of the baby, Biol Trace Elem Res 86(2): 97-105. Steenland K., Fletcher T. & Savitz D.A. (2010). Epidemiologic evidence on the health effects of perfluorooctanoic acid (PFOA), Environ Health Perspect 118(8): 1100-1108. Tan J., Loganath A., Chong Y.S. & Obbard J.P. (2009). Exposure to persistent organic pollutants in utero and related maternal characteristics on birth outcomes: a multivariate data analysis approach, Chemosphere 74(3): 428-433. Trasande L., Cronk C., Durkin M., Weiss M., Schoeller D.A., Gall E.A., Hewitt J.B., Carrel A.L., Landrigan P.J. & Gillman M.W. (2009). Environment and obesity in the National Children's Study, Environ Health Perspect 117(2): 159-166. Tsai S.M., Wang T.N. & Ko Y.C. (1999). Mortality for certain diseases in areas with high levels of arsenic in drinking water, Arch Environ Health 54(3): 186-193. Tseng C.H., Chong C.K., Tseng C.P., Hsueh Y.M., Chiou H.Y., Tseng C.C. & Chen C.J. (2003). Long-term arsenic exposure and ischemic heart disease in arseniasis-hyperendemic villages in Taiwan, Toxicol Lett 137(1-2): 15-21. Turyk M.E., Persky V.W., Imm P., Knobeloch L., Chatterton R. & Anderson H.A. (2008). Hormone disruption by PBDEs in adult male sport fish consumers, Environ Health Perspect 116(12): 16351641. Wang I.J., Hsieh W.S., Chen C.Y., Fletcher T., Lien G.W., Chiang H.L., Chiang C.F., Wu T.N. & Chen P.C. (2011). The effect of prenatal perfluorinated chemicals exposures on pediatric atopy, Environ Res 111(6): 785-791. Weisskopf M.G., Anderson H.A., Hanrahan L.P., Kanarek M.S., Falk C.M., Steenport D.M. & Draheim L.A. (2005). Maternal exposure to Great Lakes sport-caught fish and dichlorodiphenyl dichloroethylene, but not polychlorinated biphenyls, is associated with reduced birth weight, Environ Res 97(2): 149-162. WHO (1996). Biological Monitoring of Chemical Exposure in the Workplace. Wigle D.T., Arbuckle T.E., Walker M., Wade M.G., Liu S. & Krewski D. (2007). Environmental hazards: evidence for effects on child health, J Toxicol Environ Health B Crit Rev 10(1-2): 3-39. Wojtyniak B.J., Rabczenko D., Jonsson B.A., Zvezday V., Pedersen H.S., Rylander L., Toft G., Ludwicki J.K., Goralczyk K., Lesovaya A., Hagmar L. & Bonde J.P. (2010). Association of maternal serum concentrations of 2,2', 4,4'5,5'-hexachlorobiphenyl (CB-153) and 1,1-dichloro-2,2-bis (pchlorophenyl)-ethylene (p,p'-DDE) levels with birth weight, gestational age and preterm births in Inuit and European populations, Environ Health 9: 56. Wolff M.S., Engel S., Berkowitz G., Teitelbaum S., Siskind J., Barr D.B. & Wetmur J. (2007). Prenatal pesticide and PCB exposures and birth outcomes, Pediatr Res 61(2): 243-250. Xia Y., Han Y., Zhu P., Wang S., Gu A., Wang L., Lu C., Fu G., Song L. & Wang X. (2009a). Relation between urinary metabolites of polycyclic aromatic hydrocarbons and human semen quality, Environ Sci Technol 43(12): 4567-4573.

HOOFDSTUK 5 Besluit en beleidsaanbevelingen Xia Y., Zhu P., Han Y., Lu C., Wang S., Gu A., Fu G., Zhao R., Song L. & Wang X. (2009b). Urinary metabolites of polycyclic aromatic hydrocarbons in relation to idiopathic male infertility, Hum Reprod 24(5): 1067-1074. Xu L., Yokoyama K., Tian Y., Piao F.Y., Kitamura F., Kida H. & Wang P. (2011). Decrease in birth weight and gestational age by arsenic among the newborn in Shanghai, China, Nihon Koshu Eisei Zasshi 58(2): 89-95. Yang C.Y., Chang C.C., Tsai S.S., Chuang H.Y., Ho C.K. & Wu T.N. (2003). Arsenic in drinking water and adverse pregnancy outcome in an arseniasis-endemic area in northeastern Taiwan, Environ Res 91(1): 29-34. Yang C.Y., Yu M.L., Guo H.R., Lai T.J., Hsu C.C., Lambert G. & Guo Y.L. (2005). The endocrine and reproductive function of the female Yucheng adolescents prenatally exposed to PCBs/PCDFs, Chemosphere 61(3): 355-360. Yoshida J., Kumagai S., Tabuchi T., Kosaka H., Akasaka S. & Oda H. (2005). Effects of dioxin on metabolism of estrogens in waste incinerator workers, Arch Environ Occup Health 60(4): 215222. Zadrozna M., Gawlik M., Nowak B., Marcinek A., Mrowiec H., Walas S., Wietecha-Posluszny R. & Zagrodzki P. (2009). Antioxidants activities and concentration of selenium, zinc and copper in preterm and IUGR human placentas, J Trace Elem Med Biol 23(2): 144-148. Zierold K.M., Knobeloch L. & Anderson H. (2004). Prevalence of chronic diseases in adults exposed to arsenic-contaminated drinking water, Am J Public Health 94(11): 1936-1937.

Begrippenlijst

BEGRIPPENLIJST Confounder Een confounder (of verstorende variabele) is een factor die gerelateerd is aan de te onderzoeken blootstelling en ook aan de uitkomst (het effect). Een confounder wordt niet beïnvloed door de blootstelling of door het effect (geen intermediaire stap in het oorzakelijk pad). Covariaat Een factor die mogelijk verklarend is voor de bestudeerde uitkomst (= het effect). Een covariaat kan van direct belang zijn of het kan ook een confounding of interacting variabele zijn. Alternatieve termen zijn verklarende variabele, onafhankelijke variabele of predictor. Interquartile range (IQR) De interkwartielafstand is het verschil tussen het eerste het derde kwartiel, dus Q3-Q1. Het eerste kwartiel (Q1) is de getalswaarde die de laagste 25% van de getalswaarden onderscheidt van de hogere waarden, ook wel 25ste percentiel (P25) genoemd. Het derde kwartiel (Q3) is de getalswaarde die de hoogste 25% van de getalswaarden onderscheidt van de lagere waarden, ook wel 75ste percentiel (P75) genoemd. Multicollineariteit Men spreekt van multicollineariteit indien de onafhankelijke variabelen onderling gecorreleerd zijn. Multicollineariteit heeft een effect op de interpretatie en het gebruik van een gefit regressiemodel. Small for Gestational Age (SGA) Small for Gestational Age (SGA) is een term die gebruikt wordt voor baby’s kleiner of lichter dan het normale gewicht voor het aantal weken zwangerschap. SGA baby’s hebben een geboortegewicht lager dan de 10de percentiel (P10) van baby’s van dezelfde leeftijd (dus kleiner dan 90% van alle baby’s van dezelfde leeftijd).