Voorwoord
2
Voorwoord
Voorwoord Dit rapport bevat de eerste resultaten van de tweede cyclus van het Vlaams Humaan Biomonitoringsprogramma (2007‐2011), luik referentiebiomonitoring. Dit biomonitoringsprogramma wordt uitgevoerd in opdracht van de Vlaamse Overheid, departementen Volksgezondheid, Leefmilieu en Wetenschapsbeleid door het Steunpunt Milieu en Gezondheid. In de eerste humane biomonitoringscampagne (2002‐2006) toonden metingen van chemische vervuiling en gezondheidseffecten in de mens dat de impact van de milieubelasting verschilt naargelang het gebied waar men woont. De gegevens ondersteunen een gebiedsgerichte aanpak van het milieu‐ en gezondheidsbeleid en lanceerden gerichte acties ter bescherming van de gezondheid. Er volgden maatregelen rond bestrijdingsmiddelen. Een actieplan “astma” en een actieplan “gechloreerde verbindingen” worden geïmplementeerd. In het nieuwe biomonitoringsprogramma werd een strategie ontwikkeld om op systematische wijze aandachtsgebieden of “hot spots” te onderzoeken met biomonitoring. In samenspraak met overheid, administraties, lokale milieu‐ en gezondheidswerkers en experten werden hot spots opgelijst en geprioritiseerd die voor biomonitoring in aanmerking kunnen komen. Twee van deze gebieden (Genk‐Zuid en Menen) zullen onderzocht worden tijdens de periode 2007‐2011. De resultaten van de hot spots zullen vergeleken worden met referentiegegevens van de algemene bevolking. Deze referentiegegevens worden weergegeven in dit rapport. De referentiegegevens zullen de toetssteen vormen voor vergelijking met gebiedsgerichte gegevens en met gegevens die in de toekomst zullen verzameld worden waardoor trends in de tijd kunnen worden vastgelegd. Op deze manier kan de effectiviteit of de noodzaak voor beleidsmaatregelen worden geëvalueerd. Naast klassieke polluenten worden in de huidige biomonitoringscampagne ook referentiewaarden bepaald voor nieuwere chemische stoffen die nog maar recent in ons milieu aanwezig zijn. Deze gegevens zijn uniek en zullen bijdragen om verder prioriteiten voor eventuele preventiemaatregelen te onderbouwen. Een transparant, breed gedragen en wetenschappelijk onderbouwd biomonitoringsmeetnetwerk wil een hoeksteen zijn voor een duurzaam beleid. Prof. Dr. Greet Schoeters, namens de promotoren Coördinator Biomonitoringsprogramma
3
Voorwoord
Partners De activiteiten van het Steunpunt Milieu en Gezondheid worden gecoördineerd door Prof. W. Baeyens (Vrije Universiteit Brussel, VUB). De biomonitoringscampagne wordt gecoördineerd door Prof. G. Schoeters (Vlaamse Instelling voor Technologisch Onderzoek, Vito en Universiteit Antwerpen, UA). Prof. N. Van Larebeke (Universiteit Gent) is woordvoerder van het Steunpunt. De meetcampagne is multidisciplinair en werd uitgevoerd door: -
Provinciaal Instituut voor Hygiëne (PIH) Antwerpen, verantwoordelijk voor het veldwerk (Dr. V. Nelen, E. Van De Mieroop);
-
Vito (Prof. G. Schoeters), VUB (Prof. W. Baeyens) en UGent (Prof. N. Van Larebeke), verantwoordelijk voor het toxicologische onderzoek;
-
Universiteit Hasselt, verantwoordelijk voor de statistische verwerking (Prof. G. Molenberghs, L. Bruckers);
-
UGent, verantwoordelijk voor het aspect voeding (Prof. S. De Henauw, Dr. I. Sioen);
-
Katholieke Universiteit Leuven (KULeuven), verantwoordelijk voor fijn stof en cardiovasculaire parameters (Prof. B. Nemery, Dr. T. Nawrot, Drs. L. Jacobs);
-
Openbaar Psychiatrisch Ziekenhuis Geel (OPZG), verantwoordelijk voor neurologische opvolging (Prof. M. Viaene, Dr. G. Vermeir);
-
Vito, verantwoordelijk voor de rapportering (Prof. G. Schoeters, Dr. E. Den Hond, A. Colles, E. Govarts, Dr. G. Koppen);
-
UA, verantwoordelijk voor risicocommunicatieonderzoek en ‐advies (Prof. I. Loots, Drs. H. Keune, B. Morrens);
-
VUB, verantwoordelijk voor de coördinatiecel Milieu en Gezondheid (Prof. W. Baeyens, K. Goeyens);
-
UGent, verantwoordelijk voor het woordvoerderschap (Prof. N. Van Larebeke).
De toxicologische metingen gebeurden door partners binnen en buiten het Steunpunt Milieu en Gezondheid: -
Algemeen Medisch Laboratorium (AML), Antwerpen (M. Stalpaert, M. Uytterhoeven);
-
Research Institute for Chromatography (RIC), Kortrijk (Dr. F. David, Dr. E. Dumont);
-
Universiteit van Aken, Institute of Occupational and Social Medicine (Dr. T. Schettgen);
-
Universiteit Antwerpen, Toxicologisch Centrum (Dr. A. Covaci, Drs. T. Geens);
-
Vito, afdeling Milieuanalyse en –techniek (M. Wevers, H. Vandeweghe);
-
Vito, afdeling Milieutoxicologie (Prof. G. Schoeters, Dr. G. Koppen, Dr. E. Den Hond, G. Jacobs);
-
VUB, departement Analytische en Milieuchemie (ANCH) (Prof. W. Baeyens, Drs. K. Croes, Drs. J. Vrijens);
-
UGent, lab. andrologie (Prof. J‐M. Kaufman, Dr. A. Mahmoud);
-
KULeuven, afdeling pneumologie (Prof. B. Nemery, Dr. T. Nawrot, Drs. L. Jacobs).
4
Voorwoord
De studie gebeurde in opdracht en onder toezicht van de Vlaamse overheid: -
Vlaams Minister van Leefmilieu, Natuur en Cultuur (J. Winters, afgevaardigde van het kabinet Minister Schauvliege, voorzitter van de stuurgroep)
-
Vlaams Minister Welzijn, Volksgezondheid en Gezin (L. Vuylsteke de Laps, afgevaardigde van het kabinet Minister Vandeurzen, co‐voorzitter van de stuurgroep)
-
Vlaams Minister van Innovatie, Overheidsinvesteringen, Media en Armoedebestrijding (R. De Prêtre, afgevaardigde van het kabinet Minister Lieten)
-
Departement Leefmilieu, Natuur en Energie (LNE) (Dr. K. Van Campenhout, Dr. C. Teughels);
-
Vlaams ministerie van Welzijn, Volksgezondheid en Gezin (Agentschap Zorg en Gezondheid) (Dr. D. Wildemeersch, Dr. H. Chovanova);
-
Departement Economie, Wetenschap en Innovatie (EWI) (W. Winderickx, R. De Prêtre).
-
Vlaamse Milieumaatschappij (VMM) (M. Bossuyt, M. Desmedt, P. D’Hondt)
-
Openbare Vlaamse Afvalstoffenmaatschappij (OVAM) (Dr. G. Van Gestel)
-
Instituut voor Natuur‐ en bosonderzoek (INBO) (C. Geeraerts, Dr. C. Belpaire)
Agentschap voor Natuur en Bos (ANB) (V. Heyens, D. Demeyere)
Met speciale dank aan alle deelnemers; de directie, gynaecologen en vroedvrouwen van de kraamklinieken; de verantwoordelijken en het personeel van de ziekenhuislaboratoria; de directie en het personeel van de scholen; de schoolartsen en medewerkers van de Centra voor Leerlingenbegeleiding (CLB’s); de directie en het personeel van de provinciebesturen; het Algemeen Medische Laboratorium (AML) voor de logistieke steun en het stalentransport; de medisch milieukundigen (MMK’s) voor advies.
5
Inhoud
Inhoudstabel SAMENVATTING .................................................................................................................................... 10 Situering ................................................................................................................................................ 10 Humaan biomonitoringsmeetnetwerk .................................................................................................. 10 Methode ............................................................................................................................................ 10 Resultaten ......................................................................................................................................... 11 Besluit ................................................................................................................................................ 16 Perceptieonderzoek .............................................................................................................................. 27 Samenvatting van de resultaten ....................................................................................................... 27 Hoofdstuk 1: INLEIDING ........................................................................................................................ 28 Hoofdstuk 2: METHODE ........................................................................................................................ 30 1.
Selectie van deelnemers ............................................................................................................... 30
2.
Onderzoeksprotocol ...................................................................................................................... 33
3.
4.
1.1
Pasgeborenen ........................................................................................................................ 33
1.2
Jongeren ................................................................................................................................ 35
1.3
Volwassenen .......................................................................................................................... 38
Biomerkers .................................................................................................................................... 40 2.1
Biomerkers van blootstelling ................................................................................................. 43
2.1
Biomerkers van effect ........................................................................................................... 50
Statistische analyse ....................................................................................................................... 54 4.1
Beschrijving van de onderzoekspopulatie ............................................................................. 54
4.2
Ruwe gegevens ...................................................................................................................... 54
4.3
Gecorrigeerde gegevens ........................................................................................................ 54
Hoofdstuk 3: RESULTATEN .................................................................................................................... 57 1.
2.
3.
Rekrutering .................................................................................................................................... 57 1.1
Pasgeborenen ........................................................................................................................ 57
1.2
Jongeren ................................................................................................................................ 59
1.3
Volwassenen .......................................................................................................................... 60
Beschrijving van onderzoekspopulatie .......................................................................................... 64 2.1
Pasgeborenen ........................................................................................................................ 64
2.2
Jongeren ................................................................................................................................ 69
2.3
Volwassenen .......................................................................................................................... 74
Biomerkers van blootstelling ......................................................................................................... 78 3.1 Bespreking van polluenten .......................................................................................................... 78 7
Inhoud 3.1.1
Zware metalen ............................................................................................................... 80
3.1.2
Persistente gechloreerde polluenten ............................................................................ 94
3.1.3
Gebromeerde vlamvertragers ..................................................................................... 103
3.1.4
Bisfenol A ..................................................................................................................... 108
3.1.5
Weekmakers: ftalaten ................................................................................................. 110
3.1.6
Perfluorderivaten ........................................................................................................ 113
3.1.7
Polycyclische aromatische koolwaterstoffen (PAK’s) .................................................. 116
3.1.8
Benzeen ....................................................................................................................... 121
3.1.9
Pesticiden: organofosfaat pesticiden .......................................................................... 123
3.1.10
Pesticiden: para‐dichlorobenzeen............................................................................... 127
3.1.11
Overige pesticiden (mengstalen) ................................................................................. 129
3.1.12
Persoonlijke hygiëne producten: musks ..................................................................... 133
3.1.13
Persoonlijke hygiëne producten: triclosan .................................................................. 135
3.1.14
Persoonlijke hygiëne producten: parabenen .............................................................. 137
3.1.15
Sunscreens of UV‐filters .............................................................................................. 141
3.1.16
Cotinine ....................................................................................................................... 143
3.2 Vergelijking eerste en tweede Steunpunt ................................................................................. 145 Verschillen in aanpak voor het bepalen van referentiewaarden in eerste en tweede 3.2.1 Steunpunt .................................................................................................................................... 145 3.2.2 Resultaten van de referentiewaarden van het biomonitorings‐programma van het eerste en tweede Steunpunt ....................................................................................................... 146 3.2.3 4.
Besluit .......................................................................................................................... 151
Effectmerkers .............................................................................................................................. 153 4.1
Astma en allergie ................................................................................................................. 153
4.2
Genotoxiciteitsmerkers ....................................................................................................... 160
4.2.1
Komeettest .................................................................................................................. 160
4.2.2
8‐hydroxydeoxyguanosine in urine ............................................................................. 161
4.3
Groei en ontwikkeling ......................................................................................................... 164
4.4
Endocriene merkers ............................................................................................................ 166
4.4.1
Schildklierhormonen ................................................................................................... 166
4.4.2
Sex hormonen ............................................................................................................. 166
4.4.3
Metabole hormonen ................................................................................................... 168
4.4.4
Puberteitsontwikkeling ............................................................................................... 171
4.4.5
Fertiliteit ...................................................................................................................... 174
4.5
Cardiovasculaire merkers .................................................................................................... 176 8
Inhoud 4.6
5.
Neurologische merkers ....................................................................................................... 177
4.6.1
De PAQ ‐ Personal Attributes Questionnaire (Spence, Helmreich, 1 Stapp, 1981) ..... 177
4.6.2
De SDQ ‐ Strengths and Difficulties Questionnaire ..................................................... 178
4.6.3
Neurocognitieve testen ............................................................................................... 179
Perceptieonderzoek .................................................................................................................... 182 5.1 Inleiding ..................................................................................................................................... 182 5.2 Perceptie van milieuproblemen in de woonomgeving ............................................................. 183 5.2.1 Wie geeft milieuproblemen aan? ....................................................................................... 183 5.2.2 Over welke milieuproblemen gaat het? ............................................................................. 184 5.2.3 Ongerust over de gezondheid? .......................................................................................... 186 5.2.4 Ook gezondheidsklachten? ................................................................................................ 187 5.2.7 Conclusie en vergelijking meetcampagnes eerste Steunpunt ........................................... 188 5.3 Informatie over milieuproblemen ............................................................................................. 188 5.3.1 Informatiekanalen: vertrouwen, noodzaak en ervaring .................................................... 189 5.3.2 Inhoud en overdracht van informatie ................................................................................ 191 5.3.3 Evaluatie bestaande informatiecampagnes rond milieuproblemen .................................. 193 5.3.4 Conclusie en vergelijking meetcampagnes eerste Steunpunt ........................................... 195 5.4 Attitudes en gedrag rond milieubesef ....................................................................................... 196 5.4.1 Zorg voor het leefmilieu ..................................................................................................... 196 5.4.2 Milieuvriendelijk bijdragen ................................................................................................. 197 5.4.3. Conclusie ........................................................................................................................... 198 5.5 Betrokkenheid bevolking .......................................................................................................... 199 5.5.1 Hoe moet de plaatselijke bevolking betrokken worden? .................................................. 199 5.5.2 Wie moet beslissen? ........................................................................................................... 200 5.5.3 Zelf actief deelnemen aan groepsgesprek? ....................................................................... 200 5.5.4 Conclusie en vergelijking meetcampagnes eerste Steunpunt ........................................... 201 5.6 Algemene conclusie .................................................................................................................. 202 5.6.1 Respons .............................................................................................................................. 202 5.6.2 Samenvatting ...................................................................................................................... 202
9
Samenvatting
SAMENVATTING
Situering De tweede cyclus van het humaan biomonitoringsmeetnetwerk dat wordt uitgevoerd in het kader van het Steunpunt Milieu en Gezondheid 2007‐2011 heeft als doel om nieuwe referentiewaarden te bepalen. Deze referentiewaarden zijn een maat voor de aanwezigheid en impact van vervuilende stoffen op de gezondheid in de algemene bevolking van Vlaanderen. Naast de resultaten van polluenten die reeds eerder werden gemeten in Vlaanderen (zware metalen, dioxines, PCB’s,…), worden in deze studie voor het eerst gegevens gerapporteerd over de aanwezigheid van nieuwe bestrijdingsmiddelen, vlamvertragers, en chemicaliën die in verzorgings‐ en consumentenproducten voorkomen. De referentiewaarden worden ook vergeleken met beschikbare gegevens uit andere studies. De waarden die zullen bekomen worden bij biomonitoring in geselecteerde hot spots (de aandachtsgebieden Genk‐Zuid en Menen) kunnen vergeleken worden met deze referentiewaarden. Binnen het Steunpunt Milieu en Gezondheid 2007‐2011 wordt opnieuw een perceptieonderzoek uitgevoerd. Via vragenlijsten wordt bij de deelnemers uit de drie leeftijdsgroepen gepeild naar de mening, bezorgdheden en klachten over milieu en gezondheid. Op deze manier wordt er een beeld gegenereerd over de maatschappelijke betekenis van milieu‐ en gezondheidsrisico’s dat relevant is voor het beleid en kan bijdragen tot het analyseren, beheersen en communiceren van risico’s. De resultaten worden vergeleken met het perceptieonderzoek van het eerste Steunpunt.
Humaan biomonitoringsmeetnetwerk Methode De doelgroep voor de referentiebiomonitoring was de algemene Vlaamse bevolking. Referentiewaarden voor biomerkers van blootstelling aan milieuvervuilende stoffen en referentiewaarden voor effectmerkers werden bepaald in 650 inwoners die minstens 10 jaar in Vlaanderen woonden. De deelnemers aan de biomonitoringsstudie werden uit de 5 provincies gerekruteerd in evenredigheid met het aantal inwoners van elke provincie. Aan 250 jonge moeders werd gevraagd om deel te nemen wanneer ze kwamen bevallen in de kraamkliniek. 200 jongeren van het derde middelbaar (14‐15 jaar) werden via de scholen gecontacteerd. 200 volwassen (20‐40 jaar) werden gerekruteerd onder de werknemers van de provinciebesturen. Per provincie werden twee kraamklinieken en twee scholen geselecteerd die minstens 20 km van elkaar gesitueerd waren. De onderzoeken werden over een gans jaar gespreid. De moeders stemden toe om een bloed‐, haar‐ en navelstrengbloedstaal te geven voor onderzoek en om medische gegevens van de baby op te vragen. Jongeren gaven een bloed‐, urine‐ en haarstaal en er werd een neurologische test met de computer afgenomen. Medische gegevens van de jongeren mochten opgevraagd worden bij de CLBs (Centra voor Leerlingen Begeleiding). Volwassenen gaven een bloed‐ en urinestaal. Al de deelnemers vulden een vragenlijst in met informatie over algemene gezondheid, blootstelling aan verkeer, voedingsgewoontes, beroep, socio‐economische gegevens, familiesamenstelling. Een vragenlijst peilde ook naar perceptie van milieudruk en de respons daarop. De selectie van biomerkers voor meting op deze stalen gebeurde op basis van volgende criteria: belang voor de gezondheid, kennis over het voorkomen van de polluent, betrouwbaarheid van de meting, volume staal dat nodig is voor een betrouwbare meting. De referentiewaarden werden corrigeerd voor gekende invloedsfactoren en geven de waarde voor een gemiddelde deelnemer van de huidige studie. 10
Samenvatting De ruwe meetwaarden worden ook weergegeven, eventueel per subgroep (jongens/meisjes, rokers/niet‐rokers). Verschillen tussen geometrisch gemiddelde gehalten voor de continue merkers werden onderzocht door middel van een variantie‐analyse (ANOVA). Verschillen voor proporties van voorkomen werd nagegaan door middel van een chi‐kwadraat toets. Naast de individuele stalen werden ook mengstalen aangemaakt om nieuwe biomerkers te meten, die potentieel belangrijk zijn maar waar nog maar weinig ervaring mee bestaat. Er werden vijf mengstalen gemaakt voor jongeren en vijf mengstalen voor volwassenen. Ieder mengstaal was samengesteld op basis van eenzelfde volume urine of bloed van zes geselecteerde personen uit eenzelfde provincie. Bij jongeren en volwassenen werden de zes personen geselecteerd volgens een evenredige geslachtsverdeling (drie mannen; drie vrouwen). Bij de volwassenen werd ook de leeftijdsklasse in rekening gebracht (telkens twee personen uit klasse 20‐26,9; 27‐32,9; 33‐40 jaar). Het programma werd goedgekeurd door een ethische commissie en voorgelegd ter kennisgeving aan de commissie ter bescherming van de persoonlijke levenssfeer.
Resultaten Respons Een steekproef gaf aan dat 88% van de moeders die in aanmerking kwamen bereid waren om een staal te geven en mee te werken aan de studie. 51,8% van de jongeren die uitgenodigd werden reageerden op de oproep, 69,5% van deze jongeren namen effectief deel aan het onderzoek. 30% van de volwassenen reageerden op de oproep; er waren 7,7% weigeringen. Op basis van de onderzoeken en de vragenlijstgegevens werden de voornaamste karakteristiekenvan de onderzoekspopulatie (leeftijdsverdeling, opleiding, roken, voeding, enz….) vergeleken met de onderzoekspopulatie van de eerste biomonitoringscampagne en met recente gegevens van Vlaamse onderzoeken, bijv. SPE (Studiecentrum voor Perinatale Epidemiologie), SILC‐enquête (Statistics on Income and Living Conditions), VCP (voedselconsumptiepeiling), enz... Hieruit bleek dat er in het algemeen geen grote afwijkingen waren ten opzichte van referentiegegevens voor de moeders. In vergelijking met de referentiegegevens waren jongeren van het BSO minder vertegenwoordigd, er kwamen meer jongeren uit gezinnen waarvan de ouders een hoger opleidingsniveau hebben en er waren meer jongeren met een lage BMI. Bij de volwassenen waren er meer deelnemers met een hoger opleidingsniveau dan in de Vlaamse referentiepopulatie. De spreiding van de leeftijdsverdeling was niet optimaal: meer dan de helft van de deelnemers was ouder dan 35 jaar.
Invloed van milieufactoren We vonden dat milieu‐ en levenstijlfactoren zoals wonen in stedelijk/niet‐stedelijke gebied, rookgedrag, consumptie van lokale voeding, visconsumptie, barbecueën een meetbare invloed op de gehaltes van specifieke polluenten in humane stalen hebben. Blootstelling aan passief roken werd duidelijk gedetecteerd aan de hand van de cotinine merker in urine, maar blootstelling aan passief roken gaf ook verhoogde interne gehaltes aan polyaromatische koolwaterstoffen. Onderstaande tabel geeft over deze milieu en levensstijl gerelateerde invloedsfactoren specifieke informatie. Per invloedsfactor wordt weergegeven welke biomerkers van blootstelling significant met de factor gecorreleerd zijn. Enkel de significante resultaten worden weergegeven in de tabel.
11
Samenvatting
Milieu invloed Wonen in stedelijk gebied
Wonen in niet‐stedelijk gebied Passief roken
Persoonlijke levensstijlfactoren Roken
Stoken met open vuren (moeder) Consumptie van lokale eieren
Consumptie van zelfgevangen vis Barbecue (gegrilde voeding) Recente visconsumptie
Gemiddelde visconsumptie Gebruik van verzorgingsproducten
Significante trend p<0,05
Biomerker/ matrix
Leeftijdsgroep
Cadmium navelstrengbloed Lood navelstrengbloed Bloed mangaan Kwik in haar Benzeen metaboliet in urine PAK metaboliet in urine PAK metaboliet in urine Cotinine Cotinine
pasgeborenen pasgeborenen moeders jongeren jongeren jongeren volwassenen jongeren volwassenen moeders jongeren moeders moeders pasgeborenen volwassenen volwassenen jongeren volwassenen jongeren volwassenen pasgeborenen pasgeborenen jongeren pasgeborenen volwassenen jongeren jongeren volwassenen jongeren volwassenen volwassenen jongeren moeders jongeren
Bloed cadmium Bloed cadmium Bloed lood Totaal arseen in bloed Arseen in navelstrengbloed Totaal arseen in urine PAK metaboliet in urine Benzeen metaboliet in urine Benzeen metaboliet in urine Cotinine in urine Cotinine in urine DR‐Calux p,p’‐DDE navelstrengbloed p,p’‐DDE in bloed PFOS in navelstrengbloed PFOS in bloed p,p’‐DDE in bloed HCB in bloed PAK metaboliet in urine Totaal arseen in urine Totaal arseen in urine TRA in urine Kwik en MeHg in haar Kwik en MeHg in haar Polycyclische musks: galaxolide in bloed Triclosan in urine Parabenen: HBA in urine
jongeren volwassenen
= positieve associatie tussen invloedsfactor en biomerker van blootstelling; = negatieve associatie tussen invloedsfactor en biomerker van blootstelling. Afkortingen: PAK = polycyclische aromatische koolwaterstoffen; DDE = dichloordiphenyldichloorethaan; PFOS = perfluoroctaansulfonzuur; HCB = hexachlorobenzeen; TRA = toxisch relevant arseen; MeHg = methyl kwik; HBA = hydroxy‐benzoëzuur
Invloed van persoonsgebonden karakteristieken Ook persoonsgebonden karakteristieken kunnen een invloed hebben. Leeftijd: sommige polluentmerkers stijgen met de leeftijd en geven op die manier aan dat polluenten zich in het lichaam kunnen opstapelen. Urinair cadmium en bloed lood waren verhoogd in functie 12
Samenvatting van leeftijd. Ook merker PCB’s en p,p’‐DDE in navelstrengbloed waren sterk geassocieerd met de leeftijd van de moeder. Arseen in navelstrengbloed en in bloed van de moeder steeg ook met de leeftijd van de moeder. Geslacht: bloed lood en bloed thallium zijn hoger bij jongens dan bij meisjes. PCB’s, p,p’‐DDE, HCB dioxineachtigen en de gebromeerde vlamvertrager BDE153 waren significant hoger bij jongens dan bij meisjes. De gehaltes aan perfluorverbindingen zijn hoger bij volwassen mannen dan bij vrouwen. De muskcomponent galaxolide kwam meer voor bij meisjes dan bij jongens. Uit de vragenlijsten bleek inderdaad dat meisjes meer verzorgingsproducten gebruiken. Urinaire merkers zijn systematisch hoger bij vrouwen dan bij mannen. Waarschijnlijk is dit te wijten aan het lager creatinine‐gehalte bij vrouwen. BMI: Bij jongeren waren de gehaltes van PCB’s, p,p’‐DDE en HCB omgekeerd gecorreleerd met de body mass index (BMI). PCB’s in navelstrengbloed waren eveneens negatief geassocieerd met de BMI van de moeder. Jongeren met een lage of hoge BMI hadden lagere concentraties aan BDE153. Bij volwassenen daalde de urinaire concentratie van de metaboliet van parabenen (HBA) met stijgende BMI. Borstvoeding: Er werd opnieuw bevestigd dat het krijgen van borstvoeding tot hogere gehaltes aan PCBs leidt bij de jongeren. Pariteit: gehaltes aan perfluorverbindingen in navelstrengbloed nemen af naarmate de moeder meer kinderen heeft. Sociale klasse: polycyclische musks zijn gecorreleerd met het opleidingsniveau van de jongeren met afnemende concentraties van ASO over TSO tot BSO. Dit gaat ook gepaard met het gebruik van verzorgingsproducten. De concentratie aan dioxineachtige stoffen was omgekeerd gecorreleerd met het opleidingsniveau van jongeren. Transfer van moeder naar kind: polluentgehaltes van zware metalen werden bepaald in het bloed van de moeder en in het navelstrengbloed. Cadmium wordt in belangrijke mate tegen gehouden door de placenta, waardoor de gehaltes in navelstrengbloed ongeveer 4 maal lager zijn dan de gehaltes in het bloed van de moeder. Bovendien is er slechts een zwakke correlatie tussen het gehalte cadmium in navelstrenbloed en in perifeer bloed van de moeder. De loodgehaltes in het navelstrengbloed zijn gecorreleerd met de gehaltes in bloed van de moeder en ze zijn vergelijkbaar qua niveau. De gehaltes van koper en thallium liggen ongeveer twee maal lager in het navelstrengbloed dan in bloed van de moeder. Mangaan gehaltes zijn ongeveer drie maal hoger in navelstrengbloed dan in bloed van de moeder en heeft mogelijk deels te maken met binding aan de rode bloedcellen. De gezondheidskundige betekenis hiervan is niet gekend.
Nieuwe polluenten Voor de vlamvertragers (BDE’s, HBCD en TBBPA) die voor het eerst op grote schaal gemeten werden in serumstalen besluiten we dat de gehaltes van gebromeerde vlamvertragers vaak onder de kwantificatielimiet liggen. Nochtans werd gebruik gemaakt van een meettechniek met een kwantificatielimiet die vergelijkbaar is met andere grote biomonitoringstudies. Ook in andere landen worden vaak hoge proporties niet‐dectecteerbare waarden gerapporteerd. In deze Vlaamse studie lagen alleen BDE153 en BDE47 bij meer dan 30% van de jongeren boven de kwantificatielimiet. Bisfenol A wordt voornamelijk gebruikt als toevoegsel in de productie van polycarbonaten, en vindt zijn toepassing in de productie van onbreekbare flessen (babyvoeding), tafelbestek, voorwerpen voor microgolfovens. Bisfenol A werd voor het eerst gemeten in urine van jongeren en was meetbaar bij 99,5% van de deelnemers. Er werden geen duidelijke relaties geobserveerd met de voornaamste covariaten.
13
Samenvatting Ftalaten zijn industriële chemische stoffen die worden toegevoegd aan polyvinyl chloride plastics als weekmakers. Ze maken plastics soepel en flexibel. De belasting met ftalaten (di‐2‐ethylhexyl ftalaat DEHP, dibutyl ftalaat (DEP) en benzylbutyl ftalaat (BzBP)) werd bepaald door hun stofwisselingsproducten in urine te meten. Secundaire metabolieten MEOHP en MEHHP kwamen meer voor dan de primaire metabolieten. Deze waren goed meetbaar. Noch bij de jongeren, noch bij de volwassenen werden significante verschillen gevonden in ftalaatconcentratie tussen subgroepen. Organofosfaat pesticiden die actief zijn tegen een breed spectrum van insecten en voorkomen in ongeveer de helft van de insecticiden die wereldwijd gebruikt worden, werden gemeten via een hun dialkyl fosfaatmetabolieten. Niet alle metabolieten waren goed meetbaar in urinestalen van volwassenen en jongeren. Afhankelijk van metaboliet was er een rapporteringsfrequentie (i.e. een waarde boven de LOD) die varieerde van 5 à 6% (DEDTP) tot 90 à 95% (DMTP). De gemeten gehaltes waren niet gecorreleerd met de individuele pesticide score die berekend werd uit de vragenlijstgegevens. Para‐dichlorobenzeen is een pesticide tegen motten, schimmels en meeldauw. Het wordt ondermeer gebruikt in mottenballen, luchtverfrissers en toiletblokjes. De metaboliet 2,5‐ dichlorofenol (2,5‐DCP) werd gedetecteerd in 88,8% van de urinestalen bij jongeren en in 80,2% van de urinestalen van volwassenen. Synthetische musk componenten worden frequent gebruikt als geurstoffen in de cosmetica‐ en detergentindustrie, o.a. in detergenten, wasverzachters, schoonmaakmiddelen, zepen, shampoo, make‐up en parfum. Ze werden in deze campagne voor de eerste keer gemeten in volbloed van jongeren. De polycylische musks – galaxolide en tonalide – waren meetbaar. Galaxolide was gecorreleerd met het gebruik van verzorgingsproducten. Triclosan is een veel gebruikte antibacteriële en schimmelwerende stof die vaak wordt toegevoegd aan cosmetische en hygiënische producten. Triclosan was goed meetbaar in urinestalen van jongeren en was positief gecorreleerd met het gebruik van verzorgingsproducten. Parabenen worden gebruikt als antimicrobiële bewaarmiddelen in voeding, geneesmiddelen, cosmetica en toiletartikelen. In de individuele urinestalen van jongeren en volwassenen werd een metaboliet van parabenen, nl. para‐hydroxybenzoëzuur (HBA) gemeten. In de mengstalen werden individuele parabenen gemeten. Bij 34 van de 50 metingen werden detecteerbare gehaltes gevonden. Perfluorverbindingen hebben bijzondere fysico‐chemische eigenschappen en worden gebruikt voor diverse toepassingen in tal van consumenten producten. Ze zijn persistent en stapelen zich op in het menselijk lichaam. Ze zijn goed meetbaar in individuele bloedstalen van pasgeborenen en volwassenen. PFOS was positief gecorreleerd met consumptie van lokaal geproduceerde eieren.
Mengstalen Biomerkers voor nieuwe polluenten waarmee we nog geen ervaring hadden, werden in stalen gemeten die samengesteld werden uit urine‐/bloedstalen van zes individuen per provincie. Per provincie werd één staal aangemaakt. Metabolieten van pyrethroide pesticiden en de concentratie van het veelgebruikte herbicide 2,4 D zijn goed meetbaar in urinestalen van jongeren en volwassenen en de gehaltes zijn vergelijkbaar in beide leeftijdsgroepen. De concentratie van ETU, de metaboliet van dithiocarbamaten of carbamaatpesticiden, is hoger in urinestalen van volwassenen dan bij jongeren, maar de variabilteit tussen de mengstalen per provincie is hoger bij volwassenen. 3,5‐DCA, een metaboliet van de pesticiden iprodion, vinclozolin, procymidone en chlozolinate is eveneens goed meetbaar in urinestalen van jongeren en volwassen, de gehaltes liggen lager bij jongeren. De metabolieten van herbiciden zoals diuron en linuron zijn niet detecteerbaar in de humane stalen. 14
Samenvatting In de bloedmengstalen van jongeren en volwassenen werden ook de parent compounds van parabenen gemeten die in verzorginsgproducten gebruikt worden. De concentraties bij jongeren zijn beter meetbaar dan bij volwassenen. Stoffen die als UV‐filters gebruikt worden in verzorgingsproducten zijn ook goed meetbaar in urinestalen van jongeren en volwassenen. Het gehalte van benzofenon‐3 is vergelijkbaar bij jongeren en volwassene, maar de relatieve concentratie van de metabolieten verschilt per leeftijdsgroep (DHMB is hoger bij volwassenen, THB is hoger bij jongeren). Concentraties van homosalate en van 4‐methylbenzylidenecamfer zijn hoger bij jongeren dan bij volwassenen. Het bepalen van de gehaltes van deze stoffen in humane stalen is een eerste stap. Op dit moment is er onvoldoende informatie om uit te maken of deze gehaltes ook gezondheidseffecten kunnen hebben. Er werden ook potentiele nieuwe biomerkers voor PAK’s gemeten. Naftol is goed meetbaar in urinestalen als PAK’s merker, terwijl BaP‐tetrolen in stalen uit Vlaanderen niet meetbaar zijn. Concentraties van naftol zijn hoger in stalen van volwassenen dan in die van jongeren.
Effectmerkers Astma en allergie blijven een belangrijk aandachtspunt voor de gezondheid. Het voorkomen van astma bij moeders is toegenomen in vergelijking met het onderzoek in het eerste Steunpunt 2001‐ 2006. De diagnose van astma door een arts werd gesteld bij 4,3% van de moeders in 2001‐2006, nu is dat bij 7,1%. De verschillen zijn niet toe te schrijven aan het gebruik van een andere definitie, aangezien exact dezelfde vraagstelling werd gebruikt. De stijging kan mogelijk wel deels zijn toe te schrijven aan de verschillen in rekruteringsstrategie: in de huidige studie gaat het om algemene bevolking, terwijl in het eerste Steunpunt deelnemers uit 8 typegebieden werden onderzocht. De onderzochte groep van 200 à 250 deelnemers is ook kleiner dan in vorige studie waar er ongeveer 1200 moeders werden onderzocht, dit maakt de betrouwbaarheid van het huidige cijfer minder groot.Bij j de andere subgroep van volwassenen werd ook meer astma gerapporteerd. . Bij jongeren bleef het voorkomen van astma gelijk. We vonden dat er verschillen zijn in gezondheidsparameters tussen subgroepen. Inwoners van stedelijk gebied, rokers, personen die meer alcohol drinken of deelnemers met een hogere opleiding vertoonden verschillen in het voorkomen van astma, de puberteitsontwikkeling of de hormonenconcentraties. In sommige gevallen kan het gaan om een direct, oorzakelijk verband; in andere gevallen om een samengaan van factoren, die niet noodzakelijk oorzaak en gevolg zijn van elkaar. Dit zal nog verder bestudeerd worden met behulp van multivariate modellen. De relatie tussen blootstelling aan vervuilende stoffen en gezondheidseffecten zal ook nog worden onderzocht op basis van vooropgestelde hypotheses.
Vergelijking met buitenlandse waarden De biomerker gehaltes kunnen vergeleken worden met beschikbare informatie uit buitenlandse campagnes en eerdere Vlaamse en Belgische studies. Bij deze vergelijkingen moet wel rekening gehouden worden met verschillen in rekruteringsstrategie, samenstelling van de onderzochte bevolking, leeftijdsgroep, rekruteringsperiode en meettechniek. Metalen (lood, cadmium, thallium, koper, arseen, mangaan en (methyl)kwik) lagen binnen de range die werd teruggevonden in overeenkomstige bevolkingsgroepen in buitenlandse biomonitorings‐ campagnes. Ook de persistente gechloreerde polluenten zoals PCB’s, p,p’‐DDE en HCB zijn vergelijkbaar met metingen in overeenkomstige bevolkingsgroepen, bijv. in Duitsland en de US. De gehaltes aan gebromeerde vlamvertragers (PBDEs, HBCD, TBBPA) liggen bij tal van metingen onder de detectielimiet. Op basis van deze gegevens kunnen we stellen dat ze niet hoger liggen dan in de ons omringende landen die hierover gegevens hebben en lager dan in de US, waar de concentraties van sommige vlamvertragers veel hoger zijn. 15
Samenvatting De resultaten van de 1‐hydroxypyreenmetingen en t,t’‐muconzuur, die urinaire merkers zijn voor korte termijn blootstelling aan respectievelijk PAK’s en benzeen, vertonen veel individuele variabiliteit maar zijn vergelijkbaar met waarden die ook in het buitenland worden gemeten. De gehaltes van perfluorverbindingen zijn vergelijkbaar met waardes gemeten in buitenlandse stalen. Vergelijking met de resultaten van de mengstalen is moeilijk omwille van de grote ruis op de analytische methoden van het 1e Steunpunt. De gehaltes van bisfenol A zijn ook vergelijkbaar met de beschikbare gegevens uit Duitsland en Nederland. De gehaltes aan organofosfaatpesticiden, gemeten via hun urinaire metabolieten, zijn vergelijkbaar met Duitse waarden, maar hoger dan Amerikaanse waarden waar er een verbod is op het gebruik van organofosfaatpesticides voor huishoudelijk gebruik sinds 1996. Voor andere pesticiden zoals para‐dichlorobenzeen liggen de gehaltes aan urinaire metabolieten lager dan in de meeste buitenlandse studies. De gehaltes aan metabolieten van dithiocarbamaten of carbamaatpesticiden, van fungiciden en van pyrethroïde pesticiden zijn vergelijkbaar met deze van buitenlandse studies. Inwendige concentraties van chemische stoffen zoals musks, triclosan en parabenen, die voorkomen in persoonlijke verzorginsproducten, zijn vergelijkbaar met buitenlandse meetwaarden. Interne gehaltes aan sunscreens of UV‐filters, aanwezig in zonbeschermingsproducten, liggen 10 tot 20 maal lager dan waarden die gerapporteerd worden in een Amerikaanse bevolkingsstudie. Dit zijn de enige beschikbare waarden voor vergelijking. Sommige biomerkermetingen vragen verdere analytische optimalisatie alvorens de absolute waarden goed geïnterpreteerd kunnen worden (o.a. Calux (dioxine), 2,4‐D (herbicide), 3‐BPA (pesticide), perfluorverbindingen). Harmonisatie van de analytische meetmethodes tussen verschillende nationale en internationale laboratoria en het beschikken over de nodige referentiematerialen zou een belangrijke meerwaarde zijn.
Besluit Via een goed uitgekiende samplingsstrategie zijn we in staat met 200 tot 250 deelnemers per leeftijdsgroep een representatief staal van de bevolking te rekruteren waarvan de karakteristieken vrij goed overeenstemmen met die van de Vlaamse bevolking zoals beschreven in veel grotere onderzoeken. Door te rekruteren over gans Vlaanderen verkrijgen we meer homogene resultaten voor de biomerkerwaarden in vergelijking met de vroegere campagne waar we de deelnemers uit 8 aandachtsgebieden rekruteerden. Dit benadrukt het belang van een gebiedsgerichte monitoring en het belang van het bekomen van “referentiewaarden” in de algemene bevolking die als vergelijkingsbasis kunnen dienen. De huidige biomerkerwaarden liggen over het algemeen lager dan deze die in de eerste biomonitoringscampagne bekomen werden, behalve voor PAKs‐ en benzeenmerkers. De lagere waarden kunnen verband houden met een lagere milieubelasting. We kunnen echter niet uitsluiten dat de lagere waarden gedeeltelijk ook te maken hebben met de gewijzigde samplingsstrategie en analytische variabiliteit. Ondanks de kleine steekproef hebben we significante aanwijzingen gevonden dat externe milieufactoren de aanwezigheid van chemische stoffen in de mens beïnvloeden. Wonen in stedelijk gebied heeft voornamelijk impact op de aanwezigheid van zware metalen (cadmium, lood, mangaan en kwik) in sommige leeftijdsgroepen. We merken op dat het stedelijk gebied afgebakend werd als omvattende de gemeenten met meer dan 600 inwoners per km². Blootstelling aan passief roken is meetbaar via cotinine in de urine en het gehalte van de urinaire PAK metaboliet stijgt mee. Levensstijlfactoren hebben duidelijk een invloed. Rookgedrag heeft een effect op de biomerkers voor cadmium, PAKs, benzeen en cotinine die verhoogd waren, terwijl de biomerkers voor arseen verlaagd waren. Deelnemers die meer vis consumeren hebben een hogere interne belasting aan arseen en kwik. Consumptie van lokale voeding (eieren en zelfgevangen vis) heeft een invloed op de 16
Samenvatting gemeten gehaltes aan gechloreerde koolwaterstoffen (HCB, pp’‐DDE). De metingen van de nieuwere biomerkers toonden aan dat meer gebruik van verzorginsgproducten aanleiding geeft tot verhoogde interne gehaltes van triclosan, parabenen en polyclische musks. Leeftijd, geslacht, BMI, het krijgen van borstvoeding en sociale klasse werden geïdentificeerd als invloedsfactoren voor sommige van de polluenten. Globaal kunnen we stellen dat de waarden van zware metalen in bloed en urine in Vlaanderen relatief laag liggen in vergelijking met waarden die gerapporteerd werden in nationale en internationale studies. De gezondheidskundige norm voor lood werd niet overschreden; voor cadmium was er bij de jongeren en bij de volwassenen telkens 1 deelnemer met een waarde boven de richtlijn voor beroepsblootstelling. Voor de organische componenten die we gemeten hebben liggen de meeste biomerkerwaarden in dezelfde range als in vroegere nationale en internationale studies. Hiervoor zijn nog geen normen met gezondheidskundige betekenis beschikbaar. De huidige resultaten vormen een nulpunt voor opvolging van trends in de tijd. Harmonisatie van de analytische meetmethodes tussen verschillende nationale en internationale laboratoria en het beschikken over de nodige referentiematerialen is noodzakelijk voor een goede opvolging verder te verzekeren. Effectmetingen gaven aan dat het voorkomen van astma en voedselallergie bij de studiepopulatie moeders toegenomen was tegenover bevragingen die 5 jaar geleden gebeurden. Roken was een invloedsfactor voor verscheidene effectparameters. Puberteitsontwikkeling bij jongeren en sommige van de gemeten hormoongehaltes in navelstrengbloed blijken significant beïnvloed te worden door externe factoren zoals opleidingsniveau en actief roken. Onderstaande tabellen geven een overzicht van de referentiewaarden die werden bekomen in de huidige biomonitoringscampagne voor de biomerkers van blootstelling. In tabel I worden de metingen in de individuele stalen samengevat; in tabel II worden de resultaten van de mengstalen opgelijst.
17
Samenvatting Tabel I: Overzicht van gemeten biomerkers van blootstelling in drie leeftijdsgroepen –referentiebiomonitoring 2007‐2011 Polluent
Biomerker
Eenheid
lood
lood in volbloed (1) lood in volbloed (2) lood in volbloed (2) cadmium in volbloed (1) cadmium in volbloed (2) cadmium in volbloed (2) cadmium in urine cadmium in urine mangaan in volbloed (1) mangaan in volbloed (2) mangaan in volbloed (2) koper in volbloed (1) koper in volbloed (2) koper in volbloed (2) koper in volbloed (1) koper in volbloed (2)
µg/L µg/L µg/L µg/L µg/L µg/L µg/L µg/g crt µg/L µg/L µg/L µg/L µg/L µg/L µg/L µg/L µg/L µg/L µg/L µg/L µg/L µg/L µg/g crt µg/g crt
cadmium cadmium mangaan
koper
thallium arseen arseen
koper in volbloed (2) arseen in volbloed (1) arseen in volbloed (2) arseen in volbloed (2) totaal arseen in urine totaal arseen in urine totaal arseen in urine totaal arseen in urine
Leeftijdsgroep N
% >LOD/LOQ zware metalen pasgeborenen 241 100% moeders 235 100% jongeren 207 100% pasgeborenen 241 67,9% moeders 235 68,9% jongeren 207 98,6% volwassenen 194 100% volwassenen 194 100% pasgeborenen 241 100% moeders 235 100% jongeren 207 100% pasgeborenen 241 100% moeders 235 100% jongeren 207 100% pasgeborenen 241 100% moeders 235 100% jongeren 207 100% pasgeborenen 241 99,6% moeders 235 100% jongeren 207 100% jongeren 203 100% volwassenen 194 100% jongeren 203 100% volwassenen 194 100%
referentiegemiddelde referentie P90 (95% BI) (95%BI)
confounders
8,6 (8,1 – 9,2) 11,1 (10,6 – 11,7) 14,8 (14,0 – 15,6) 0,073 (0,066 – 0,081) 0,312 (0,291 – 0,334) 0,210 (0,192 – 0,230) 239 (224 – 256) 222 (208 – 237) 31,2 (29,8 – 32,8) 12,1 (11,6 – 12,7) 9,7 (9,3 – 10,1) 600 (585 – 615) 1312 (1279 – 1347) 790 (774 – 807) 0,017 (0,016 – 0,018) 0,028 (0,027 – 0,029) 0,027 (0,026 – 0,028) 0,54 (0,47 – 0,62) 0,64 (0,57 – 0,72) 0,62 (0,55 – 0,69) 12,3 (10,8 – 14,0) 17,2 (14,9 – 19,8) 9,3 (8,1 – 10,6) 15,9 (13,8 – 18,3)
a, b a, b a, b, c a, b a, b a, b, c a, b, c, d a, b, c a, b a, b a, b, c a, b a, b a, b, c a, b a, b a, b, c a, b a, b a, b, c a, b, c, d a, b, c, d a, b, c a, b, c
15,9 (13,9 – 17,9) 18,9 (17,1 – 20,7) 27,6 (23,1 – 32,1) 0,160 (0,095 – 0,226) 0,728 (0,592 – 0,864) 0,471 (0,333 – 0,609) 444 (363 – 525) 413 (358 – 468) 52,2 (47,6 – 56,8) 18,6 (16,8 – 20,5) 13,6 (12,8 – 14,4) 754 (711 ‐797) 1715 (1631 – 1799) 938 (908 ‐ 967) 0,025 (0,023 – 0,028) 0,038 (0,036 – 0,040) 0,036 (0,034 – 0,038) 2,18 (1,53 – 2,83) 2,04 (1,38 – 2,69) 2,12 (1,52 – 2,71) 90,0 (60,7 – 119,4) 85,3 (61,7 – 108,8) 49,0 (32,3 – 65,7) 71,4 (57,0 – 85,9)
18
Samenvatting Polluent arseen PCB’s p,p’‐DDE hexachloro‐ benzeen
dioxine‐achtige stoffen dioxine‐achtige stoffen dioxine‐achtige stoffen
Biomerker
Eenheid
Leeftijdsgroep N
% >LOD/LOQ TRA in urine µg/L jongeren 203 95,1% TRA in urine µg/L volwassenen 194 91,4% TRA in urine µg/g crt jongeren 203 95,1% TRA in urine µg/g crt volwassenen 194 91,4% persistente gechloreerde polluenten (1) merker PCB’s in plasma ng/L pasgeborenen 241 75,1% merker PCB’s in serum (2) ng/L jongeren 205 95,2% (1) merker PCB’s in plasma ng/g vet pasgeborenen 241 75,1% merker PCB’s in serum (2) ng/g vet jongeren 205 95,2% (1) p,p’‐DDE in plasma ng/L pasgeborenen 241 100% (2) p,p’‐DDE in serum ng/L jongeren 205 100% p,p’‐DDE in plasma (1) ng/g vet pasgeborenen 241 100% p,p’‐DDE in serum (2) ng/g vet jongeren 205 100% (1) HCB in plasma ng/L pasgeborenen 241 50,6% (2) HCB in serum ng/L jongeren 205 91,4% HCB in plasma (1) ng/g vet pasgeborenen 241 50,6% HCB in serum (2) ng/g vet jongeren 205 91,4% totaal dioxine‐achtige pg Calux pasgeborenen 225 93,6% stoffen in plasma (1) TEQ/L totaal dioxine‐achtige pg Calux pasgeborenen 225 93,6% stoffen in plasma (1) TEQ/g vet dioxines en furanen pg BEQ/ jongeren 172 100% in serum (2) g serum dioxines en furanen pg BEQ/ jongeren 173 100% (2) in serum g vet dioxine‐achtige PCB’s pg BEQ/ jongeren 171 98,8% in serum (2) g serum dioxine‐achtige PCB’s pg BEQ/ jongeren 172 98,8% in serum (2) g vet
referentiegemiddelde (95% BI) 4,8 (4,2 – 5,4) 4,0 (3,4 – 4,6) 3,6 (3,2 – 4,1) 3,7 (3,2 – 4,3)
referentie P90 (95%BI) 10,8 (8,6 – 13,0) 11,5 (8,4 – 14,7) 8,0 (6,2 – 9,8) 10,7 (8,7 – 12,7)
confounders
120 (114 – 128) 217 (203 – 233) 59 (56 – 63) 50 (46 – 53) 160 (147 – 174) 307 (277 – 341) 78 (72 – 85) 70 (63 – 78) 19,0 (17,4 – 20,8) 36,5 (34,0 – 39,2) 9,3 (8,5 – 10,2) 8,3 (7,8 – 8,9) 34,1 (32,0 – 36,4)
227 (198 – 256) 401 (330 – 472) 112 (98 – 126) 98 (83 – 115) 390 (337 – 442) 868 (580 – 1155) 192 (162‐ 221) 207 (151 – 263) 45,7 (41,1 – 50,2) 64,1 (56,4 – 71,9) 22,5 (19,9 – 25,1) 14,0 (12,4 – 15,7) 59,2 (51,5 – 66,9)
17,5 (16,4 – 18,6)
a, b, e
0,38 (0,36 – 0,40)
31,4 (28,2 – 34,5) 0,58 (0,53 – 0,64)
110 (104 – 116)
167 (145 – 189)
a, b, c, e
a, b, c, d a, b, c, d a, b, c a, b, c a, b, e, f a, b, c, e, f a, b, e a, b, c, e a, b, e, f a, b, c, e, f a, b, e a, b, c, e a, b, e, f a, b, c, e, f a, b, e a, b, c, e a, b, e, f
a, b, c, e, f
0,113 (0,106 – 0,120) 0,195 (0,170 – 0,219) a, b, c, e, f 32,7 (30,7 – 34,7)
56,3 (50,0 – 62,5)
a, b, c, e
19
Samenvatting Polluent
Biomerker
Eenheid
(1)
polygebromeerde BDE28 in plasma difenylethers BDE28 in serum (2) polygebromeerde BDE47 in plasma (1) difenylethers BDE47 in serum (2) BDE47 in serum (2) polygebromeerde BDE99 in plasma (1) difenylethers BDE99 in serum (2) polygebromeerde BDE100 in plasma (1) difenylethers BDE100 in serum (2) polygebromeerde BDE153 in plasma (1) difenylethers BDE153 in serum (2) BDE153 in serum (2) polygebromeerde BDE154 in plasma (1) difenylethers BDE154 in serum (2) polygebromeerde BDE183 in plasma (1) difenylethers BDE183 in serum (2) polygebromeerde BDE209 in plasma (1) difenylethers BDE209 in serum (2) hexabromo‐ HBCD in plasma (1) cyclododecaan HBCD in serum (2) tetrabromo‐ TBBPA in plasma (1) bisfenol A TBBPA in serum (2) bisfenol A
BPA in urine BPA in urine
Leeftijdsgroep N
% >LOD/LOQ persistente gebromeerde polluenten ng/L pasgeborenen 253 0,0% ng/L jongeren 208 1,0% ng/L pasgeborenen 253 13,9% ng/L jongeren 208 37,6% ng/g vet jongeren 208 37,6% ng/L pasgeborenen 253 3,2% ng/L jongeren 208 8,1% ng/L pasgeborenen 253 2,4% ng/L jongeren 208 13,3% ng/L pasgeborenen 253 5,5% ng/L jongeren 208 61,4% ng/g vet jongeren 208 61,4% ng/L pasgeborenen 253 0,4% ng/L jongeren 208 2,9% ng/L pasgeborenen 253 0,8% ng/L jongeren 208 0,0% ng/L pasgeborenen 253 4,7% ng/L jongeren 208 5,7% ng/L pasgeborenen 253 0,8% ng/L jongeren 208 0,0% ng/L pasgeborenen 253 3,8% ng/L jongeren 208 12,4% bisfenol A ng/L jongeren 193 99,5% ng/g crt jongeren 193 99,5%
referentiegemiddelde referentie P90 (95% BI) (95%BI)
confounders
_ _ _ 2,47 (2,23 – 2,73) 0,56 (0,51 – 0,62) _ _ _ _ _ 2,27 (2,06 – 2,51) 0,52 (0,47 – 0,57) _ _ _ _ _ _ _ _ _ _
_ _ _ 7,43 (5,65 – 9,22) 1,70 (1,92 – 2,12) _ _ _ _ _ 5,87 (4,99 – 6,73) 1,43 (1,20 – 1,65) _ _ _ _ _ _ _ _ _ _
2,21 (1,97 – 2,48) 1,66 (1,48 – 1,86)
6,60 (4,61 – 8,59) 4,80 (3,48 – 6,11)
_ _ _ a, c, e, f a, c, e _ _ _ _ _ a, c, e, f a, c, e _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ a, c, d a, c
20
Samenvatting Polluent
ftalaten ftalaten
ftalaten ftalaten
ftalaten perfluorderivaten perfluorderivaten
Biomerker
Eenheid
MEHP in urine MEHP in urine MEHP in urine MEHP in urine MEHHP in urine MEHHP in urine MEHHP in urine MEHHP in urine MEOHP in urine MEOHP in urine MEOHP in urine MEOHP in urine MnBP in urine MnBP in urine MnBP in urine MnBP in urine MBzP in urine MBzP in urine MBzP in urine MBzP in urine (1)
PFOS in plasma PFOS in serum (2) PFOA in plasma (1) PFOA in serum (2)
µg/L µg/L µg/g crt µg/g crt µg/L µg/L µg/g crt µg/g crt µg/L µg/L µg/g crt µg/g crt µg/L µg/L µg/g crt µg/g crt µg/L µg/L µg/g crt µg/g crt µg/L µg/L µg/L µg/L
Leeftijdsgroep N ftalaten jongeren 206 volwassenen 197 jongeren 206 volwassenen 197 jongeren 206 volwassenen 197 jongeren 206 volwassenen 197 jongeren 206 volwassenen 197 jongeren 206 volwassenen 197 jongeren 206 volwassenen 197 jongeren 206 volwassenen 197 jongeren 206 volwassenen 197 jongeren 206 volwassenen 197 perfluorderivaten pasgeborenen 218 volwassenen 201 pasgeborenen 218 volwassenen 201
% referentiegemiddelde referentie P90 >LOD/LOQ (95% BI) (95%BI)
confounders
90,8% 86,8% 90,8% 86,8% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 98,1% 90,9% 98,1% 90,9% 100% 100% 100% 100%
3,6 (3,2 – 4,1) 2,7 (2,4 – 3,1) 2,7 (2,4 – 3,1) 2,6 (2,3 – 2,9) 21,9 (20,1 – 23,9) 13,2 (11,7 – 14,9) 16,6 (15,2 – 18,1) 12,2 (10,8 – 13,8) 29,2 (26,3 – 32,5) 16,1 (14,0 – 18,6) 22,2 (20,0 – 24,6) 15,0 (13,1 – 17,3) 39,2 (35,8 – 42,9) 30,6 (27,4 – 34,2) 29,8 (27,2 – 32,6) 28,4 (25,4 – 31,7) 32,2 (28,7 – 36,1) 19,3 (16,9 – 22,1) 24,4 (21,7 – 27,4) 18,0 (15,8 – 20,4)
12,4 (8,7 – 16,2) 9,9 (7,5 – 12,4) 8,5 (5,1 – 11,9) 7,0 (5,1 – 8,9) 75,1 (57,8 – 92,3) 35,7 (24,3 – 47,0) 57,0 (38,1 – 75,8) 34,0 (25,7 – 42,2) 116,5 (85,7 – 147,2) 71,9 (45,0 – 98,9) 90,8 (63,4 – 118,3) 70,9 (50,3 – 91,6) 87,6 (72,7 – 102,4) 84,5 (61,9 – 107,0) 68,0 (56,0 – 80,0) 78,8 (62,9 – 94,7) 109,4 (83,4 – 135,5) 71,6 (52,6 – 90,5) 87,0 (60,4 – 113,6) 56,8 (39,5 – 74,1)
a, c, d a, c, d a, c a, c a, c, d a, c, d a, c a, c a, c, d a, c, d a, c a, c a, c, d a, c, d a, c a, c a, c, d a, c, d a, c a, c
100% 100% 100% 100%
2,64 (2,46 – 2,83) 12,6 (11,6 – 13,6) 1,50 (1,43 – 1,59) 3,2 (3,0 – 3,4)
5,10 (4,59 – 5,61) 24,8 (20,7 – 28,9) 2,56 (2,35 – 2,76) 5,7 (5,1 – 6,2)
a, e a, c, e a, e a, c, e
21
Samenvatting Polluent
PAK’s benzeen organofosfaat‐ pesticiden
organofosfaat‐ pesticiden
organofosfaat‐ pesticiden organofosfaat‐ pesticiden
organofosfaat‐ pesticiden
Biomerker
Eenheid
Leeftijdsgroep N
% referentiegemiddelde >LOD/LOQ (95% BI) polycyclische aromatische koolwaterstoffen (PAK’s) 1‐hydroxypyreen in urine µg/L jongeren 202 100% 137 (127 – 149) 1‐hydroxypyreen in urine µg/L volwassenen 191 100% 101 (91 – 111) 1‐hydroxypyreen in urine µg/L jongeren 202 100% 104 (97 – 113) 1‐hydroxypyreen in urine µg/L volwassenen 191 100% 93 (85 – 102) benzeen t,t’‐muconzuur in urine µg/L jongeren 203 100% 90 (80 – 102) t,t’‐muconzuur in urine µg/L volwassenen 194 100% 72 (63 – 83) t,t’‐muconzuur in urine µg/L jongeren 203 100% 68 (61 – 77) t,t’‐muconzuur in urine µg/L volwassenen 194 100% 67 (59 – 77) organofosfaatpesticiden DMP in urine µg/L jongeren 191 67,5% 5,0 (4,3 – 5,7) DMP in urine µg/L volwassenen 196 59,7% 4,1 (3,6 – 4,7) DMP in urine µg/g crt jongeren 191 67,5% 3,8 (3,3 – 4,4) DMP in urine µg/g crt volwassenen 196 59,7% 3,8 (3,3 – 4,3) DMTP in urine µg/L jongeren 203 94,6% 5,8 (5,1 – 6,6) DMTP in urine µg/L volwassenen 181 89,5% 5,0 (4,2 – 5,8) DMTP in urine µg/g crt jongeren 203 94,6% 4,4 (3,9 – 5,0) DMTP in urine µg/g crt volwassenen 181 89,5% 4,6 (3,9 – 5,4) DMDTP in urine µg/L jongeren 157 34,4% _ DMDTP in urine µg/L volwassenen 141 39,7% _ DEP in urine µg/L jongeren 192 54,7% 2,5 (2,2 – 2,9) DEP in urine µg/L volwassenen 190 55,8% 2,4 (2,1 – 2,6) DEP in urine µg/g crt jongeren 192 54,7% 1,9 (1,7 – 2,2) DEP in urine µg/g crt volwassenen 190 55,8% 2,2 (1,9 – 2,5) DETP in urine µg/L jongeren 206 23,3% _ DETP in urine µg/L volwassenen 197 32,0% _
referentie P90 (95%BI)
confounders
281 (216 – 347) 281 (223 – 338) 224 (170 – 279) 227 (180 – 274) 344 (241 – 448) 299 (223 – 375) 232 (172 – 291) 246 (178 – 313) 20,6 (15,4 – 25,9) 14,7 (10,6 – 18,9) 15,7 (11,6 – 19,7) 14,5 (11,1 – 17,9) 16,4 (11,3 – 21,4) 19,0 (13,2 – 24,8) 13,9 (10,3 – 17,6) 19,9 (15,6 – 24,2) _ _ 11,8 (7,7 – 15,8) 8,2 (5,8 – 10,6) 8,4 (5,8 – 11,0) 7,9 (6,2 – 9,5) _ _
a, b, c a, b, c a, b, c, d a, b, c, d a, b, c a, b, c a, b, c, d a, b, c, d a, c, d a, c, d a, c a, c a, c, d a, c, d a, c a, c _ _ a, c, d a, c, d a, c a, c _ _
22
Samenvatting Polluent
Biomerker
Eenheid
Leeftijdsgroep N
% referentiegemiddelde referentie P90 confounders >LOD/LOQ (95% BI) (95%BI) organofosfaat‐ DEDTP in urine µg/L jongeren 206 5,3% _ _ _ pesticiden DEDTP in urine µg/L volwassenen 197 6,1% _ _ _ pesticiden: para‐dichlorobenzeen p‐dichlorobenzeen 2,5‐DCP in urine µg/L jongeren 206 88,8% 1,54 (1,30 – 1,82) 8,88 (4,90 – 12,86) a, c, d 2,5‐DCP in urine µg/L volwassenen 197 80,2% 1,44 (1,18 – 1,76) 14,2 (8,2 – 20,2) a, c, d 2,5‐DCP in urine µg/g crt jongeren 206 88,8% 1,16 (0,98 – 1,37) 5,32 (2,54 – 8,11) a, c 2,5‐DCP in urine µg/g crt volwassenen 197 80,2% 1,34 (1,10 – 1,63) 13,1 (7,9 – 18,2) a, c persoonlijke hygiëne producten: musks (2) polycyclische galaxolide in volbloed ng/L jongeren 202 100% 715 (682 – 749) 1105 (1021 – 1188) a, c, f (2) musks galaxolide in volbloed ng/g vet jongeren 202 100% 163 (155 – 172) 261 (233 – 289) a, c (2) polycyclische tonalide in volbloed ng/L jongeren 202 100% 118 (108 – 128) 202 (182 – 223) a, c, f (2) musks tonalide in volbloed ng/g vet jongeren 202 100% 26,8 (24,7 – 29,2) 48,4 (43,4 – 53,5) a, c persoonlijke hygiëne producten: triclosan triclosan triclosan in urine µg/L jongeren 193 100% 2,19 (1,66 – 2,89) 91,5 (41,5 – 141,4) a, c, f triclosan in urine µg/g crt jongeren 2193 100% 1,63 (1,23 – 2,16) 72,7 (11,7 – 133,7) a, c persoonlijke hygiëne producten: parabenen p‐dichlorobenzeen HBA in urine µg/L jongeren 206 100% 1027 (970 – 1088) 1752 (1418 – 2086) a, c, d HBA in urine µg/L volwassenen 197 100% 689 (639 – 744) 1337 (932 – 1742) a, c, d HBA in urine µg/g crt jongeren 206 100% 779 (735 – 825) 1463 (1216 – 1710) a, c HBA in urine µg/g crt volwassenen 197 100% 634 (584 – 687) 1272 (1002 – 1542) a, c nicotine nicotine cotinine in urine µg/L jongeren 206 28,2% _ _ _ cotinine in urine µg/L volwassenen 197 42,1% _ _ _ (1) navelstrengbloed; (2) perifeer bloed confounders: a = leeftijd; b = roken; c = geslacht; d = creatinine; e = body‐mass index (BMI); f = bloedvet afkortingen: crt = creatinine; TRA = toxisch relevant arseen; PCB’s = polygechloreerde bifenyls (merker PCB’s = som van PCB 138, 153 en 180); p,p’‐DDE = p,p’‐dichloordifefenyldichlooretaan (= afbraakproduct van DDT); HCB = hexachlorobenzeen; TEQ = toxisch equivalenten; BEQ = biochemische equivalenten; BDE = gebromeerde difenylether; HBCD = hexabromocyclododecaan; TBBPA = tetrabromobisfenol A; BPA = bisfenol A; MEHP = mono‐2‐ethylhexyl ftalaat 23
Samenvatting (primaire metaboliet van di‐2‐ethylhexyl ftalaat of DEHP); MEHHP = mono‐2‐ethyl‐5‐hydroxyhexyl ftalaat (secundaire metaboliet van DEHP); MEOHP = mono‐2‐ethyl‐5‐oxohexyl ftalaat (secundaire metaboliet van DEHP); MnBP = mono‐n‐butyl ftalaat (metaboliet van dibutyl ftalaat of DBP); MBzP = mono‐ benzyl ftalaat (metaboliet van benzylbutyl ftalaat of BzBP); PFOS = perfluoro‐octaansulfonaat; PFOA = perfluoro‐octaanzuur; DMP = dimethylfosfaat; DMTP = dimethylthiofosfaat; DMDTP = dimethyldithiofosfaat; DEP = diethylfosfaat; DETP = diethylthiofosfaat; DEDTP = diethyldithiofosfaat; HBA = para‐ hydroxybenzoëzuur
24
Samenvatting Tabel II: Overzicht van biomerkers van blootstelling in mengstalen– referentiebiomonitoring 2007‐2011 polluent
biomerker
eenheid
PAK’s
1-naphtol in urine
µg/L µg/g crt
4/5 4/5
3,26 (0,81) 2,33 (0,77)
5/5 5/5
9,58 (6,67) 8,21 (4,96)
PAK’s
2-naphtol in urine
µg/L µg/g crt
5/5 5/5
7,49 (2,09) 5,65 (1,94)
5/5 5/5
12,27 (13,89) 9,88 (9,38)
PAK’s
BaP,c10,tetrahydrol in urine
µg/L
1/5
2,4
0/5
‐
PAK’s
BaP,t10,tetrahydrol in urine
µg/L
1/5
10,0
0/5
‐
herbiciden
2,4-D in urine
µg/L
5/5 5/5
0,27 (0,21) 0,21 (0,13)
5/5 5/5
0,21(0,21) 0,21 (0,24)
5/5 5/5
1,28 (0,43) 0,92 (0,24)
3/5 3/5
4,00 (4,11) 4,06 (4,41)
µg/g crt
5/5 5/5
0,76 (0,18) 0,57 (0,14)
5/5 5/5
1,40 (0,60) 1,32 (0,55)
µg/g crt
carbamaat pesticiden fungiciden
ETU in urine
µg/L
µg/g crt
3,5-DCA in urine
µg/L
jongeren # >LOD/LOQ gemiddelde (SD)
volwassenen # >LOD/LOQ gemiddelde (SD)
fungiciden
3,4-DCA in urine
µg/L
0/5
‐
0/5
‐
fungiciden
DCPU in urine
µg/L
0/5
‐
0/5
‐
fungiciden
DCPMU in urine
µg/L
0/5
‐
0/5
‐
pyrethroïde pesticiden
3‐PBA in urine
µg/L
4/5 4/5
0,41 (0,05) 0,31 (0,06)
2/5 2/5
0,58 (0,28) 0,53 (0,18)
FPBA in urine
µg/L µg/g crt
5/5 5/5
0,39 (0,25) 0,29 (0,18)
2/5 2/5
0,35 (0,28) 0,35 (0,31)
parabenen
methylparaben in volbloed
µg/L
4/5
1,27 (0,46)
4/5
1,13 (0,67)
parabenen
ethylparaben in volbloed
µg/L
3/5
0,80 (0,23)
0/5
parabenen
propylparaben in volbloed
µg/L
5/5
3,43 (1,42)
4/5
1,43 (0,49)
parabenen
butylparaben in volbloed
µg/L
5/5
1,93 (1,83)
2/5
1,15 (0,64)
pyrethroïde pesticiden
µg/g crt
25
Samenvatting polluent
biomerker
eenheid
# >LOD/LOQ
jongeren gemiddelde (SD)
volwassenen # >LOD/LOQ gemiddelde (SD)
parabenen
benzylparaben in volbloed
µg/L
5/5
2,70 (2,11)
2/5
0,90 (0,14)
sunscreen: benzofenon‐3
BP‐3
µg/L µg/g crt
4/4 4/4
1,72 (0,37) 1,19 (0,34)
5/5 5/5
1,11 (0,40) 1,04 (0,39)
sunscreen: benzofenon‐3
DHB
µg/L µg/g crt
4/4 4/4
3,50 (0,77) 2,44 (0,82)
5/5 5/5
3,46 (0,95) 3,24 (1,14)
sunscreen: benzofenon‐3
DHMB
µg/L µg/g crt
4/4 4/4
0,24 (0,05) 0,16 (0,04)
5/5 5/5
0,42 (0,17) 0,39 (0,19)
sunscreen: benzofenon‐3
THB
µg/L µg/g crt
4/4 4/4
1,32 (0,47) 0,93 (0,43)
5/5 5/5
0,67 (0,11) 0,63 (0,15)
sunscreen: homosalaat
HMS
µg/L µg/g crt
2/4 2/4
2,62 1,88
3/5 3/5
0,89 (0,23) 0,87 (0,30)
sunscreen: octyl dimethyl PABA
DABI
µg/L µg/g crt
4/4 4/4
0,37 (0,06) 0,25 (0,05)
5/5 5/5
0,51 (0,19) 0,47 (0,20)
sunscreen: 4‐methyl‐ benzylidenecam
4‐MBC
µg/L µg/g crt
4/4 4/4
2,80 (1,96) 2,03 (1,49)
3/5 3/5
1,65 (0,72) 1,60 (0,87)
afkortingen: LOD = level of dectection (detectielimiet); LOQ = level of quantification (kwantificatielimiet); crt = creatinine; PAK’s = polycyclische aromatische koolwaterstoffen; BaP = benzo[a]pyreen; 2,4‐D = 2,4‐dichlorofenoxy‐azijnzuur; ETU = ethyleenthioureum; 3,5‐DCA = 3,5‐dichlooraniline; 3,4‐DCA = 3,4‐ dichloroanilin; DCPU = 3,4‐dichlorophenyl urea; DCPMU = 3,4‐dichlorophenyl‐3‐methylurea; 3‐PBA = 3‐fenoxybenzoëzuur; FPBA = 4‐fluoro‐3‐ fenoxybenzoëzuur; BP‐3 = benzofenon‐3; DHB = 2,4‐dihydroxybenzofenon; DHMB = 2,2’‐dihydroxy‐4‐methoxybenzofenon; THB = 2,3,4‐ trihydroxybenzofenon; HMS = homosalaat; DABI = octyl dimethyl PABA; 4‐MBC = 4‐methylbenzylidenecamfor
26
Samenvatting
Perceptieonderzoek Samenvatting van de resultaten Bijna de helft van de volwassenen, een derde van de moeders van pasgeborenen en een kwart van de jongeren geeft een milieuprobleem in hun woonomgeving aan. Hoogopgeleiden melden vaker een milieuprobleem dan lager opgeleiden. De verkeersproblematiek wordt gepercipieerd als het belangrijkste milieuprobleem in de woonomgeving: luchtvervuiling en geluidshinder worden het vaakst gemeld, verkeer en uitlaat‐ en verbrandingsgassen zijn respectievelijk de belangrijkste sectoren of activiteiten en vervuilende stof en luchtwegproblemen zijn de vaakst gemeld klachten. Met betrekking tot informatievoorziening rond milieuproblemen stellen we vast dat de meest betrouwbaar geachte informatiekanalen (wetenschappers en huisartsen) niet dezelfde kanalen zijn waarvan respondenten aangeven vooral informatie te wensen en te krijgen (gemeentebestuur en media). Moeders van pasgeborenen en volwassenen wensen vooral van de overheden informatie te ontvangen, terwijl jongeren dit vooral verwachten van de media en de wetenschap. Hoewel dus vooral deze kanalen belangrijk geacht worden voor een goede informatievoorziening, wekken ze duidelijk minder vertrouwen bij de respondenten. De meest wenselijke manier om geïnformeerd te worden over milieuproblemen in de woonomgeving is volgens respondenten via productinformatie. Informatieoverdracht via de media of websites van de overheid komt respectievelijk op de tweede en derde plaats. De bestaande informatiecampagnes van de overheid rond milieu en gezondheid zijn voor de meeste respondenten onbekend. Bijna alle respondenten voelen zich mede verantwoordelijk voor de zorg voor het leefmilieu. Ruim drie kwart van de respondenten zegt ook daadwerkelijk rekening te houden met het leefmilieu, hoewel slechts een beperkt deel van hen vindt dat dit een positieve invloed heeft. 60% van de respondenten is bereid zijn of haar gedrag aan te passen indien dit zou helpen bij het oplossen van milieuproblemen in de leefomgeving. Afval sorteren is de populairste milieubewuste bijdrage die respondenten leveren. We stellen hier verschillen vast in leeftijdsgroep: jongeren en moeders van pasgeborenen leveren minder milieubewuste bijdragen dan volwassenen. Respondenten vinden tot slot dat de plaatselijke bevolking best via een enquête betrokken wordt om te zoeken naar oplossingen voor lokale milieuproblemen. Ze vinden dat de overheid rekening moet houden met de wensen van de bevolking, maar uiteindelijk wel zelf moet beslissen. Hoewel de meerderheid van de respondenten betrokkenheid van de bevolking bij milieubeleid belangrijk vind om betrokken te worden bij het oplossen van lokale milieuproblemen, geeft ongeveer drie kwart van de respondenten aan zelf niet bereid te zijn om actief deel te nemen. De bereidheid is in de drie leeftijdsgroepen wel wat groter bij hoogopgeleiden dan bij lager opgeleiden. De percepties rond milieuproblemen bij respondenten verspreid over heel Vlaanderen blijken in grote lijnen dezelfde als die van respondenten uit bepaalde typegebieden in de eerste biomonitoringcampagnes (er werd toen wel niet gepeild naar beoordeling van informatiecampagnes of attitudes en gedrag inzake milieuproblemen).
27
Inleiding
Hoofdstuk 1: INLEIDING Dit rapport bevat de eerste resultaten van het Vlaams Humaan Biomonitoringsprogramma van de tweede cyclus uitgevoerd door het Steunpunt Milieu en 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). Het Vlaams Humaan Biomonitoringsprogramma meet de aanwezigheid van vervuilende stoffen in het menselijk lichaam. Dit programma kadert in het preventiedecreet van de Vlaamse regering (Art. 54. §2)1 dat voorziet om op regelmatige basis de gehaltes van chemische stoffen in de mens te bepalen en trends op te volgen. Humane biomonitoring betekent het organiseren van meetcampagnes bij de mens, waarbij de blootstelling aan polluenten wordt bestudeerd aan de hand van de inwendige concentraties (blootstellingsbiomonitoring), en de biologische of gezondheidseffecten van polluenten worden onderzocht (effectgerichte biomonitoring). Hierdoor laat humane biomonitoring niet alleen toe om de risico’s op gezondheidseffecten op te sporen vooraleer er zich herkenbare ziektebeelden voordoen, maar kan het beleid ook preventief worden georiënteerd en nadien worden opgevolgd. De problematiek van de gezondheidseffecten van milieufactoren is een bevoegdheidsoverschrijdend thema en behoort tot de bevoegdheden van zowel de Vlaamse minister van Volksgezondheid als de Vlaamse minister van Leefmilieu. Het biomonitoringsprogramma wordt gesteund en gefinancierd door beide ministeries, samen metde Vlaamse minister van Wetenschap en Innovatie.De wetenschappelijke en innovatieve aanpak van het meetnetwerk vindt ook weerklank in Europa waar Vlaanderen, dank zij dit initiatief, een voortrekkersrol opneemt bij de organisatie van een Europees biomonitoringsprogramma. Dit rapport bevat referentiewaarden voor blootstelling en effect van de algemene bevolking aan goed gekarakteriseerde gevaarlijke stoffen en aan een reeks stoffen die meer recent in het milieu worden aangetroffen zoals vlamvertragers, nieuwe bestrijdingsmiddelen, perfluorverbindingen en musks die o.a. in verzorgingsproducten voorkomen. De referentiewaarden beschrijven op statistische wijze de gehaltes die gemeten worden in een representatieve steekproef van de bevolking. We hebben hiervoor drie leeftijdsgroepen geselecteerd: (1) moeders en pasgeborenen werden geselecteerd omdat het ongeboren kind door de snelle groei en aanleg van organen en weefsels gevoelig is voor de effecten van chemische stoffen die via de placenta de foetus kunnen bereiken; (2) jongeren (14‐15 jaar) werden geselecteerd omdat ze meestal blootgesteld zijn aan lokale leefmilieufactoren en de toekomstige generatie vormen; (3) jong volwassenen (20‐40 jaar) werden vooral geselecteerd voor meting van stoffen die zich met de leeftijd opstapelen. De deelnemers vulden een uitgebreide vragenlijst in. Deze informatie laat toe om de invloed van leeftijd, geslacht, maar ook van milieufactoren zoals actief en passief roken, het gebruik van lokaal geteelde voeding, verkeersblootstelling , sociale klasse op biomerkerwaarden vast te stellen. De referentiewaarden beschrijven de gehaltes zoals ze voorkomen in de algemene bevolking. Door ze met regelmaat op te volgen kunnen trends in de tijd geregistreerd worden. Toename of afname van van polluentconcentraties in de mens zijn belangrijke gegevens voor de oriëntatie en evaluatie van de impact van het milieubeleid op de mens. 1
Decreet van 21 november 2003 betreffende het preventieve gezondheidsbeleid (BS: 3/2/2004) gewijzigd door het decreet van 20 maart 2009 houdende diverse bepalingen betreffende het beleidsdomein Welzijn, Volksgezondheid en Gezin (BS: 6/4/2009)
28
Inleiding De referentiewaarden laten toe om subpopulaties met afwijkende waarden te identificeren. De eerste cyclus van het Vlaams Humaan Biomonitoringsprogramma (2002‐2006) gaf aan dat er belangrijke individuele verschillen zijn in blootstelling en effect van milieuvervuilende stoffen, maar ook de streek waar men woont heeft een significante invloed op de gehaltes die gemeten worden. De huidige bekomen referentiewaarden zullen in een latere fase vergeleken worden met de biomonitoringsresultaten van de geselecteerde hot spots van Genk‐Zuid en Menen waar ongerustheid bestaat over de lokale milieudruk. In beide hot spots worden jongeren gevraagd om deel te nemen aan een biomonitoringscampagne. Er zal worden nagegaan of de gehaltes en effecten die in de jongeren van de hot spots gemeten worden afwijken tegenover de waarden die bekomen werden in de referentiebiomonitoring. De referentiewaarden die in dit rapport beschreven worden vormen een benchmark of referentiekader voor referentiewaarden die in toekomstige campagnes worden bekomen, voor biomonitoringswaarden van regio’s of subpopulaties binnen Vlaanderen met een specifieke milieudruk en voor vergelijking met buitenlandse waarden.
29
Methode – selectie van deelnemers
Hoofdstuk 2: METHODE 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 is referentiewaarden2 te bepalen voor 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, PCBs, dioxine‐achtige stoffen, gechloreerde pesticiden. Daarnaast werden voor het eerst ook ‘nieuwe polluenten’ gemeten op grote schaal, o.a. gebromeerde vlamvertragers, bisphenol A, ftalaten, metabolieten van nieuwe pesticiden, parabenen, musks. Deze referentiewaarden hebben tot doel om:
tijdstrends in blootstelling op te volgen binnen Vlaanderen;
blootstelling in Vlaanderen te vergelijken met andere landen;
te dienen als controlewaarde voor later uit te voeren ‘case studies’.
Biomerkers van effect geven een beeld van de biologische effecten die mogelijk het gevolg zijn van blootstelling aan polluenten. In deze studie worden immunologische, endocriene, genotoxische en neurologische effecten gemeten. Het projectplan werd voorgelegd aan de ethische commissie van de Universiteit Antwerpen en werd goedgekeurd op 16 mei 2008.
1. Selectie van deelnemers Het doel van de biomonitoringsstudie was om 650 stalen te verzamelen. De stalen werden verspreid over heel Vlaanderen en over de vier seizoenen en verdeeld over de volgende drie leeftijdsgroepen: 1. Pasgeborene – moeder koppels: 250 stalen 2. Jongeren (14‐15 jaar): 200 stalen 3. Jong volwassen mannen en vrouwen (20‐40 jaar): 200 stalen Aangezien we referentiewaarden, representatief voor de Vlaamse bevolking, wilden bepalen, was iedereen die in Vlaanderen woont een mogelijke deelnemer voor de studie, op voorwaarde dat hij/zij binnen de geselecteerde leeftijdsklasse valt, en op het moment van de studie minimum 10 jaar in Vlaanderen woont. 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 (zie Tabel 1).
2
Referentiewaarden beschrijven de biomerkergehalten in een representatieve steekproef van de Vlaamse populatie. Referentiewaarden worden statistisch afgeleid voor verschillende leeftijdsgroepen. Ze laten toe om vast te stellen wanneer biomerkerwaarden verhoogd of verlaagd zijn. Op die manier kunnen hoog/laag blootgestelde populaties worden geïdentificeerd. De referentiewaarden die we in dit document afleiden hebben geen rechtstreeks gezondheidkundige betekenis.
30
Methode – selectie van deelnemers Tabel 1: Berekening van het gewenst aantal deelnemers per Vlaamse provincie
Pasgeborenen
populatie op 01.06.07 ‐ % t.o.v. Vlaamse gewest Aantal deelnemers Antwerpen 28 70 Vlaams‐Brabant 17 42 Limburg 13 32 Oost‐Vlaanderen 23 58 West‐Vlaanderen 19 48 Totaal 100 250
Jongeren / volwassenen Aantal deelnemers 56 34 26 46 38 200
Voor de pasgeborenen was het streefdoel 250 in plaats van de 200 bij de andere leeftijdsgroepen. De reden hiervoor is dat deze groep gedurende twee jaar gevolgd zal worden in een neurologische opvolgstudie. Omdat we een zekere uitval verwachten werden er in eerste instantie meer deelnemers gerekruteerd om bij het afsluiten van de studie 200 deelnemers over te houden. De 2de stap van de procedure is de selectie van primaire sampling units (PSU). Om de staalname bij de deelnemers zo vlot mogelijk te laten verlopen werd gewerkt met een random sampling van staalname‐eenheden (sampling units). Een willekeurige selectie van 650 personen uit het rijksregister zou de organisatie van het veldwerk immers belemmeren, aangezien dan op 650 adressen een staal genomen moest worden. Dit was niet uitvoerbaar. De sampling units of PSU’s waarmee werd gewerkt waren respectievelijk kraamklinieken voor de pasgeborene‐moeder koppels en scholen voor de jongeren. Voor de selectie van volwassen mannen en vrouwen werd geopteerd om via de vijf verschillende provinciebesturen te werken. Per provincie werden alle PSU’s opgelijst. De grootte van de PSU’s was evenredig met de kans op selectie. Bijvoorbeeld, de kraamkliniek met het grootst aantal bevallingen het afgelopen jaar had het meeste kans om geselecteerd te worden. Voor de selectie van de tweede PSU werden de volgende voorwaarden bepaald: - deze PSU mag niet in dezelfde stad liggen als de eerste PSU; - deze PSU mag niet op minder dan 20 km afstand van de eerste PSU liggen. Door deze voorwaarden in de selectieprocedure op te nemen werd voorkomen dat we twee keer in hetzelfde ‘gebied’ rekruteerden. In de 3de stap van de procedure werden binnen elke PSU de potentiële deelnemers op toevalsbasis geselecteerd. De geselecteerde (moeder, adolescent of volwassene) mocht aan de studie deelnemen indien hij/zij minimaal 10 jaar in Vlaanderen woonde, bereid was mee te werken (toestemmingsformulier ondertekend) en in staat was de Nederlandstalige vragenlijst in te vullen.
31
Methode – selectie van deelnemers
Tabel 2: Aantal deelnemers per groep in verschillende campagnes en verschillende provincies
Pasgeborene‐Moeder Jongeren
groepen
groepen
Antwerpen Vlaams‐Brabant Limburg Oost‐Vlaanderen West‐Vlaanderen Totaal
20+20+15+15 15+15+12 16+16 20+19+19 15+15+18 250
20+18+18 17+17 13+13 15+15+16 19+19 200
1. Spreiding over de vier seizoenen Voor deze groepen/clusters werd de staalname vervolgens, per provincie, verdeeld over de vier seizoenen. Het is duidelijk dat de effecten van seizoen en provincie niet volledig los van elkaar bestudeerd kunnen worden. Voor de kleinere provincies werden er stalen genomen op twee tijdstippen (twee seizoenen). Globaal werd een gelijke verdeling over de vier seizoenen nagestreefd. Deze verdeling werd in zoverre als mogelijk voor de drie leeftijdsgroepen gelijk gehouden. Hierdoor spelen de confounding effecten van seizoen en provincie op dezelfde manier in de drie leeftijdsgroepen. 2. Verdeling over landelijke en stedelijke gebieden Het was zeer moeilijk te voorspellen hoeveel percent van de deelnemers stedelijk of landelijk woont. Door de selectiekans van de eerste PSU evenredig te maken met de grootte van deze PSU was het de bedoeling PSU’s in de studie te hebben die deelnemers omvatten uit een ruimer geografisch gebied. Door er verder voor te zorgen dat de twee geselecteerde PSU’s binnen een provincie niet uit dezelfde stad kwamen, hoopten we geen oververtegenwoordiging van deelnemers uit stedelijk gebied te hebben. Bijsturen tijdens het veldwerk zelf was echter zeer moeilijk. Het opstarten van bijvoorbeeld het veldwerk in een kraamkliniek is zeer arbeidsintensief en kan dus niet zomaar op korte termijn gebeuren. Anderzijds was voor de pasgeborenen en de jongeren de woonplaats van de moeder of de adolescent op het moment van de steekproeftrekking niet bekend. Indien er een goede indeling in stedelijk en landelijk gebied voor Vlaanderen beschikbaar is, kan deze informatie wel gebruikt worden om de gegevens later statistisch te wegen. Samengevat gebeurde de selectie van de deelnemers via een multistage sampling plan.
De 1ste stap was een stratificatie volgens de provincie.
In de 2de stap werden de primaire sampling units (PSU) geselecteerd: kraamklinieken in geval van pasgeborenen; scholen in geval van jongeren; het provinciebestuur bij de volwassenen.
In de 3de stap werden binnen elke PSU de deelnemers in de juiste leeftijdsklasse – geselecteerd.
32
Methode – onderzoeksprotocol
2. Onderzoeksprotocol 1.1
Pasgeborenen
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). Selectie van de kraamklinieken: Er werden twee kraamklinieken geselecteerd per provincie (met telkens een reserve kraamkliniek voor het geval dat één van de geselecteerde kraamklinieken deelname weigerde). Vervolgens werd per kraamkliniek het aantal te rekruteren deelnemers bepaald. Per kraamkliniek werden stalen van meerdere deelnemers verzameld, eventueel op meerdere (staalafname) momenten (bijvoorbeeld voorjaar en najaar). Contact met de kraamklinieken: Het contact met de kraamklinieken verliep in verschillende fasen. Eerst werd aan de hoofdgeneesheer van het ziekenhuis gevraagd of het ziekenhuis bereid was om mee te werken aan de studie. Daarna werd contact opgenomen met de hoofdgynaecoloog, de hoofdvroedvrouw en eventueel het hoofd van de verpleging of de kwaliteitsmanager van het ziekenhuis. Het dossier werd voorgelegd aan de ethische commissie van het ziekenhuis. Na akkoord van al deze partijen werden praktische afspraken gemaakt met de vroedvrouwen en de verpleegkundigen. Ook Kind en Gezin werd op de hoogte gebracht van deze studie. Tabel 3: Deelnemende kraamklinieken en periode van staalafname Naam ziekenhuis AZ Sint Maria OLV ‐ Campus Asse St Vincentiusziekenhuis St Augustinus St Maarten Virga Jesse AZ St Maria AZ St Jan AZ Groeninge, Campus Sint Niklaas Maria Middelares AZ Nikolaas
Postcode 1500 1730 2000 2610 2800 3500 3900 8000 8500 9000 9100
Gemeente Halle Asse Antwerpen Antwerpen Mechelen Hasselt Overpelt Brugge Kortrijk Gent St Niklaas
Periode staalafname 12/11/2008‐17/06/2009 25/03/2009‐01/07/2009 27/10/2008‐20/03/2009 02/03/2009‐07/07/2009 08/01/2009‐24/03/2009 10/10/2008‐16/01/2009 06/01/2009‐02/03/2009 03/02/2009‐06/04/2009 01/11/2008‐26/03/2009 04/08/2008‐13/01/2009 03/02/2009‐06/04/2009 33
Methode – onderzoeksprotocol We vroegen aan de gynaecologen en de vroedvrouwen om het navelstrengbloed bij de bevalling op te vangen (zie punt 2 onderzoeksprotocol). De staalafname in de kraamklinieken startte op 4 augustus 2008 en eindigde op 7 juli 2009 (11 maanden). Rekrutering van de moeders: 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 van het Provinciaal Instituut voor Hygiëne (PIH) bezochten in de verschillende kraamklinieken de pas bevallen vrouwen. Zij vertelden de moeders dat het navelstrengbloed werd opgevangen bij de bevalling en ze gaven informatie over de biomonitoringsstudie. Zij gingen na of de moeders voldeden aan de criteria en of ze interesse hadden om deel te nemen. De moeders die wensten deel te nemen kregen een folder en een toestemmingsformulier. Door dit toestemmingsformulier te tekenen, verklaarden ze zich akkoord met de voorwaarden. In het toestemmingsformulier werd kort vermeld welke analyses op de stalen zullen uitgevoerd worden. Er werd ook vermeld dat er een vragenlijst moest worden ingevuld over onder andere levensstijl, ziekten en beroepsblootstelling en dat er in de toekomst op regelmatige tijdstippen vragenlijsten moesten ingevuld worden over de neurologische ontwikkeling van het kind. Er werd verder op gewezen dat: De privacy beschermd wordt door het gebruik van anonieme codenummers in plaats van persoonsgegevens; Deelnemers het recht hebben zich terug te trekken uit de studie; Deelnemers het recht hebben op informatie over de procedure en het onderzoeksproject in zijn geheel (via de hoofdonderzoeker) en op inzage van hun eigen gegevens; Deelnemers hun eigen resultaten en de collectieve resultaten ontvangen, indien ze dit wensen. Staalafname: Het onderzoek bestond uit de volgende stappen:
De gynaecoloog of vroedvrouw nam een staal navelstrengbloed bij de bevalling.
Het afgenomen navelstrengbloed werd bewaard tot de toestemming werd verkregen van de desbetreffende moeder. Het navelstrengbloed van de moeders die weigerden deel te nemen werd vernietigd.
Het bloedstaal van de moeder werd genomen door verpleegkundigen van de kraamkliniek.
Het haarstaal werd genomen door de veldwerkers van de biomonitoringsstudie.
De vragenlijst werd afgegeven aan de moeder. Zij mocht deze in de kraamkliniek of thuis invullen. Ze ontving een omslag om de ingevulde vragenlijst gratis terug te sturen.
De deelnemers kregen als beloning een kaphanddoek voor de baby.
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.
34
Methode – onderzoeksprotocol
Later werden de gegevens van de centra voor opsporing van metabole ziekten (hielprik) en TSH opgevraagd.
Bij Kind en Gezin werden gegevens i.v.m. groei en ontwikkeling in de maanden na de geboorte opgevraagd.
1.2
Jongeren
Selectie van de scholen: Voor de selectie van de scholen werd een lijst opgesteld van alle middelbare scholen in Vlaanderen (informatie van Ministerie van Onderwijs). Secundaire scholen met minimaal 100 leerlingen in het derde leerjaar, in een ASO, TSO of BSO richting kwamen in aanmerking voor de studie. Speciale scholen zoals Steiner school, Freinet school, joodse school, BUSO school (Buitengewoon Secundair Onderwijs) kwamen niet in aanmerking omdat het leidt tot de clustering van een bepaalde categorie leerlingen of omdat de vragenlijst voor sommige van deze leerlingen te moeilijk kon zijn. Per provincie werden twee scholen geselecteerd voor deze biomonitoringstudie. De kans op selectie van de school was enerzijds evenredig met het aantal leerlingen in het derde jaar, en anderzijds met het aanbod van de school. Een school die zowel ASO, TSO en BSO aanbiedt, had meer kans om geselecteerd te worden dan een even grote school die enkel TSO en BSO aanbiedt. Nadat de eerste school geselecteerd was, werden alle scholen uit dezelfde stad of binnen een straal van 20 km uit de lijst verwijderd. Hierdoor voorkwam men dat alle stalen uit een zelfde gebied zouden komen. Vervolgens werd uit deze gereduceerde lijst een tweede school geselecteerd; waarbij de kans op selectie evenredig was met de factor die bepaald werd door het aantal leerlingen én het aanbod (indien de eerst geselecteerde school ASO of TSO of BSO niet aanbiedt moet deze richting zeker aangeboden worden in de tweede geselecteerde school). Contact met de scholen: Het contact met de scholen verliep in verschillende fasen. Eerst werd een brief geschreven aan de schooldirectie en aan de artsen van de betrokken Centra voor leerlingenbegeleiding (CLB’s). Daarna werd telefonisch contact opgenomen met de schooldirectie met de vraag om medewerking. Er werd gevraagd naar een contactpersoon (bijv. leraar biologie, verpleegster van de school,…) die de studie wilde uitleggen, de leerlingen kan motiveren en bereid was praktische zaken te regelen (zoals het uitdelen en ophalen van brieven, enz.) De folders en toestemmingsformulieren werden via de school aan de leerlingen bezorgd en ook terug verzameld. Er werden onderzoeksdata vastgelegd en twee weken voor het onderzoek kregen de leerlingen via de school hun vragenlijst en urinepotje. De staalafname bij de jongeren startte op 27 mei 2008 en eindigde op 12 mei 2009.
35
Methode – onderzoeksprotocol Tabel 4: Deelnemende scholen en periode van staalafname bij jongeren Naam school
Postcode Gemeente
Periode staalafname
Don Bosco Technisch Instituut Kogeka 2 ‐ Sint Joris Sint Gummarusschool Vrije Technisch Instituut Leuven Sint Martinus Scholen ‐ campus d Stedelijke Humaniora K.A. 1 Sint Theresia Instituut Koninklijk Atheneum III Sint Maarten Bovenschool
1500 2440 2500 3300 3540 3650 8000 8500 9000 9150
10/03/2009 27/05/2008 – 20/01/2009 03/03/2009 – 24/04/2009 20/10/2008 14/10/2008 28/04/2009 29/05/2008 12/05/2009 18/11/2008 10/02/2008 – 21/04/2009
Halle Geel Lier Leuven Herk de Stad Dilsen Brugge Kortrijk Gent Beveren
Rekrutering van de leerlingen: Jongeren uit het derde jaar secundair onderwijs, die maximum één jaar hebben overgedaan, konden deelnemen. In iedere geselecteerde school werden klassenlijsten opgevraagd van alle leerlingen van het derde jaar en werden de leerlingen geselecteerd die geboren waren in 1992/93 (schooljaar 2007‐ 2008) of 1993/94 (schooljaar 2008‐2009). Er werd een toestemmingsformulier en een folder met uitleg over de biomonitoringsstudie bezorgd aan de jongeren en hun ouders. Dit gebeurde via de school. In het toestemmingsformulier werd kort vermeld welke analysen op bloed, urine en haar zouden worden uitgevoerd. Tevens vroegen we zowel aan de ouders als aan de jongere om een algemene vragenlijst in te vullen. Er werd verder gewezen op het feit dat: Niet alle jongeren geselecteerd worden voor de studie: de jongere mag enkel deelnemen indien wordt voldaan aan de inclusiecriteria en indien het aantal deelnemers dat gerekruteerd moest worden nog niet bereikt was. Privacy beschermd wordt door het gebruik van anonieme codenummers. Deelnemers recht hebben om zich terug te trekken uit de studie. De reststalen van bloed, urine en haar bewaard blijven voor eventuele toekomstige analyses Deelnemers recht hebben op informatie over procedures en het onderzoeksproject in zijn geheel (via hoofdonderzoeker). Er een beloning wordt voorzien voor de jongeren. Aan de jongeren die niet wensten deel te nemen werd gevraagd anoniem informatie in te vullen over de reden hiervoor. Uit de jongeren die wel wensten deel te nemen, werd een steekproef van leerlingen getrokken. Bij de selectie van de leerlingen werd rekening gehouden met de verhoudingen ASO/TSO/BSO zoals deze op Vlaams niveau voorkomen. Scholen die de drie richtingen aanbieden werden als laatste bemonsterd, om zo eventuele tekorten in één van de drie richtingen aan te kunnen vullen. Indien er in een bepaalde school meer dan 20 leerlingen onderzocht moesten worden, werd ook hier met twee staalafname‐momenten gewerkt. Er werd zo veel mogelijk getracht om de staalafname‐momenten gelijkmatig te verdelen over de vier seizoenen. De leerlingen van middelbare scholen zijn doorgaans afkomstig van een ruimere regio rondom de school. Ook voor deze leeftijdsklasse verwachtten we dat jongeren uit een ruimere geografische eenheid in de studie opgenomen werden.
36
Methode – onderzoeksprotocol Voorwaarden voor inclusie deelnemende jongeren: - Geboren zijn in het jaar 1994, 1993 of 1992; - Ten minste 10 jaar wonen in Vlaanderen; - Toestemming van de ouders én de jongere (ondertekend toestemmingsformulier) d.w.z. bereid zijn om een bloedstaal, urinestaal en haarstaal te leveren, een uitgebreide vragenlijst in te vullen en een computertest uit te voeren; - Nederlandstalige vragenlijsten kunnen invullen. Staalafname: Het onderzoek bestond uit:
Een bloedafname: 42,5 mL bloed
Urinestaal: samen met de vragenlijsten werd vooraf een potje voor urinecollectie aan de jongeren meegegeven via de school. De jongere moest op de dag van het onderzoek ochtendurine collecteren in dit potje en meebrengen naar het onderzoek. Indien er onvoldoende urine verzameld was, werd dit geregistreerd, maar er werd geen extra staal gevraagd. Indien de deelnemer zijn urinestaal vergat of niet in het juiste recipiënt had gecollecteerd, werd er gevraagd om opnieuw een urinestaal te leveren in de loop van de onderzoeksdag.
Een haarstaal werd genomen aan het onderste en bovenste deel van de nek en de zijkant van het hoofd. Voor het knippen werd een schaar van roestvrij staal gebruikt. Enkel de 2,5 cm van het haar, het dichtst tegen de schedel werd behouden voor verdere analyse (nieuwgroei). De rest van het haar werd van het staal verwijderd en weggegooid. De totale hoeveelheid haar per jongere bedroeg ongeveer 100‐150 mg.
Wegen en meten van jongeren met geijkte weegschaal en meetlat.
Er werd gevraagd aan de ouders en de jongere om samen een algemene vragenlijst in te vullen over gezinssamenstelling, gezondheid van de jongere, woning, hobby’s, voeding en perceptie over milieu en gezondheid.
Daarnaast moest de jongere tijdens het veldwerk nog een korte vragenlijst invullen over recente blootstelling (gedurende de laatste 3 dagen) via roken, alcoholgebruik, specifieke tijdsbesteding en pilgebruik bij meisjes. Er werd ook een aparte vragenlijst over mentale gezondheid afgenomen. Deze vragen werden best ingevuld zonder toezicht van de ouders en werden daarom tijdens het veldwerk in de school afgenomen.
Het afnemen van computertesten om neurologische effectmerkers te meten: aandacht (Continuous Performance test); snelheid van psychomotoriek (Symbol Digit Substitution test); oog‐hand coördinatie (NES 3 test voor visuele accuraatheid van de psycho‐motoriek).
Aanvullend werd een korte vragenlijst afgenomen die toelaat geslachtsspecifiek, apathisch pseudodepressief gedrag en antisociaal gedrag in te schatten.
De deelnemers kregen twee filmtickets of een aankoopbon voor Fnac als beloning.
Contact met de CLB’s: De voornaamste reden waarom werd gekozen voor jongeren van het derde jaar secundair onderwijs is dat deze leeftijdsgroep een uitgebreid puberteitsonderzoek krijgt van de schoolarts. Jongeren en hun ouders gaven in het informed consent toestemming om CLB‐gegevens van het medisch schoolonderzoek op te vragen. Via het CLB werden aan de schoolarts gegevens opgevraagd uit het medisch dossier. Afhankelijk van centrum tot centrum werd de informatie in de dossiers opgezocht 37
Methode – onderzoeksprotocol door onze studieverpleegsters, of werd de informatie elektronisch doorgegeven door de verpleegsters van de CLBs. Zowel voor jongens als voor meisjes werden de puberteitsstadia (schaal van Marshal & Tanner) opgevraagd. Voor jongens werd tevens informatie gevraagd over testisvolume (orchidometer) en het voorkomen van hypospadias, cryptorchidie of gynecomastie.
1.3
Volwassenen
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. Voordelen van deze aanpak: Werknemers van het provinciebestuur zijn afkomstig uit een groter geografische gebied. Er werken mensen met een verschillend opleidingsniveau (niveau A ‐ universiteit; B – hogeschool; C – hoger middelbaar; D – lager middelbaar; E – lager onderwijs of geen onderwijs) die verschillende activiteiten uitoefenen (administratie, poetspersoneel, buitendiensten,...). Het merendeel van deze werknemers heeft geen beroepsblootstelling (tenzij in het verleden). Het veldwerk vereenvoudigt sterkt als men via de provinciebesturen werkt. De deelnemers kunnen tijdens werkuren gecontacteerd worden. Bloedafname kan in het hoofdgebouw of op een paar centrale locaties en tijdens de werkuren gebeuren. Er wordt een hoge respons verwacht omdat deelname weinig extra inspanning vraagt (onderzoeken gebeuren tijdens de werkuren) en omdat de studie ondersteund wordt door het provinciebestuur. Bij de selectie kan men rekening houden met de leeftijd, geslacht en opleidingsniveau van de deelnemer. Nadelen van deze aanpak: Sommige groepen worden met deze aanpak niet bereikt, bijv. studenten, huismoeders, werklozen…. Contact met het provinciebestuur: Er werd contact opgenomen met de deputatie van iedere provincie. Alle betrokken deputés gaven hun akkoord en er werd vervolgens contact opgenomen met de personeelsverantwoordelijken. Er werd gekozen voor een uitnodiging per e‐mail. Alle besturen waren het er over eens dat er geen adressen mochten doorgegeven worden omwille van de privacy en zijzelf mailden de personeelsleden die in aanmerking kwamen. Ook de diensthoofden ontvingen een mail met uitleg over het programma en de vraag om hun medewerkers te stimuleren mee te werken, of om medewerkers die niet of zelden hun mail lezen op de hoogte te brengen van het onderzoek. Selectie van de deelnemers: 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. Bij het samenstellen van de steekproef werd getracht nauw aan te sluiten bij de leeftijdstructuur, de geslachtsverdeling en opleidingsgraad van de Vlaamse bevolking. Het onderwijzende personeel van de provinciale scholen werd niet opgenomen in de mailing. Binnen iedere provincie werd het gewenste aantal deelnemers en enkele reserve deelnemers geselecteerd. Deze personen werden allen tegelijkertijd aangeschreven om het veldwerk niet te vertragen. Personen werden gerekruteerd tot het gewenste aantal binnen de provincie werd bereikt. 38
Methode – onderzoeksprotocol Staalafname gebeurde op verschillende locaties per provincie. Elke deelnemer kon de locatie die hem het beste uitkwam kiezen. Per staalafname‐moment werden maximaal 20 deelnemers onderzocht. De staalafname‐momenten werden over de 4 seizoenen verdeeld. 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. Rekrutering van de deelnemers: De potentiële deelnemers ontvangen een folder en een geïnformeerd toestemmingsformulier met uitleg. Het toestemmingsformulier vermeldt welke analysen 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. Er werd verder gewezen op het feit dat: Niet iedereen geselecteerd werd voor de studie: men kon enkel deelnemen indien werd voldaan aan de inclusiecriteria en tot het gewenst aantal deelnemers bereikt was. Privacy wordt beschermd door het gebruik van anonieme codenummers. Deelnemers recht hebben om zich terug te trekken uit de studie. De reststalen van bloed en urine bewaard blijven voor eventuele toekomstige analyses. Deelnemers recht hebben op informatie over procedures en het onderzoeksproject in zijn geheel (via hoofdonderzoeker). Tabel 5: Onderzoeksdagen bij volwassenen
onderzoeksdagen
Antwerpen Vlaams‐Brabant Limburg Oost‐Vlaanderen West‐Vlaanderen
26/06/2008 – 27/04/2009 02/09/2008 – 29/01/2009 19/06/2008 – 08/12/2008 24/06/2008 – 07/04/2009 04/09/2008 – 02/02/2009 ‐ 31/03/2009
39
Methode – biomerkers
3. Biomerkers
Allereerst zijn er de biomerkers van blootstelling die worden gemeten in individuele stalen. In moeder‐kind cohorte worden polluenten gemeten in navelstrengbloed, in perifeer bloed van de moeder (enkel zware metalen) en in haar van de moeder (kwik). Bij de jongeren wordt zowel gemeten in bloed, als in urine en in haarstalen. Bij de volwassenen worden de meeste metingen uitgevoerd in urine. Er wordt tevens een extra bloedstaal gevraagd dat vooral bestemd is voor latere analyses (biobank), maar waarop in de huidige campagne reeds perfluormetingen worden uitgevoerd.
Daarnaast worden ook biomerkers van blootstelling gemeten in mengstalen. Mogelijke redenen waarom een meting werd uitgevoerd in een mengstaal in plaats van een individueel staal zijn: o budgettaire redenen: sommige metingen zijn (voorlopig) te duur om in een grote groep van individuele stalen uit te voeren; o onvoldoende validatie: sommige metingen werden specifiek ontwikkeld voor deze biomonitoringstudie, en zijn dus nog niet gevalideerd om reeds op grote schaal uit te voeren; o onvoldoende kennis over de niveaus: voor sommige blootstellingsmerkers is er nog geen informatie over te verwachten niveaus in de Vlaamse bevolking, of zelfs maar beperkte informatie over blootstelling in de mens in het algemeen. Door te meten in mengstalen krijgen we een eerste idee over de waarden voor de biomerker in Vlaanderen en of de niveaus in Vlaanderen detecteerbaar zijn. o de aanmaak van de gemengde mengstalen gebeurde als volgt: er werden 5 mengstalen gemaakt voor jongeren en 5 mengstalen voor volwassenen. Ieder mengstaal was samengesteld op basis van eenzelfde volume urine of bloed van 6 geselecteerde personen uit eenzelfde provincie. Bij jongeren en volwassenen werden de 6 personen geselecteerd volgens een evenredige geslachtsverdeling (3 mannen; 3 vrouwen). Bij de volwassenen werd ook de leeftijdsklasse in rekening gebracht (telkens 2 personen uit klasse 20‐26,9; 27‐32,9; 33‐40 jaar).
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; het medisch dossier van het Centrum voor Leerlingenbegeleiding (CLB) bij de jongeren).
Voor de berekening van referentiewaarden en interpretatie van de blootstellings‐ en effectmerkers zijn invloedsfactoren nodig. Sommige van deze data worden gemeten in bloed of urine (bijv. urinair creatinine of bloedvet); andere worden bekomen via de vragenlijsten.
40
Methode – biomerkers
Tabel 6: Overzicht van biomerkers van blootstelling in drie leeftijdsgroepen – individuele en mengstalen Deelstudie
Pasgeborenen / moeders
Jongeren (14‐15 jaar)
Volwassenen (20‐40 jaar)
Blootstellings‐ merkers – individuele stalen
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)
Bloed: - 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) - persoonlijke hygiëne producten (derivaten van musks)
Urine: - zware metalen (Cd, As, TRA) - PAK’s (1‐hydroxypyreen) - benzeen (t,t’‐muconzuur) - weekmakers (ftalaten) - pesticiden (derivaten van organo‐ fosfaatpesticiden, 2,5‐DCP) - tabakrook (cotinine)
Urine: - zware metalen (As, TRA) - PAK’s (1‐hydroxypyreen) - benzeen (t,t’‐muconzuur) - weekmakers (ftalaten, bisfenol A) - pesticiden (derivaten van organo‐ fosfaatpesticiden, 2,5‐DCP) - persoonlijke hygiëne producten (triclosan, metaboliet van parabenen) - tabakrook (cotinine)
Bloed: - perfluorderivaten (PFOS, PFOA)
Bloed van de moeder: - zware metalen (Pb, Cd, Mn, Cu, Tl, As) Haar van de moeder: - zware metalen (Hg, MeHg)
Haar: - zware metalen (Hg, MeHg) Blootstellings‐ merkers – mengstalen
Urine: - PAK’s (BaP‐tetrol, 1‐ en 2‐naftol) - pesticiden (ETU, 2,4‐D, derivaten van pyrethroide pesticiden, fungiciden)
Urine: - PAK’s (BaP‐tetrol, 1‐ en 2‐naftol) - pesticiden (ETU, 2,4‐D, derivaten van pyrethroide pesticiden, fungiciden)
Bloed: - persoonlijke hygiëne producten (parabenen, UV‐screens)
Bloed: - persoonlijke hygiëne producten (parabenen, UV‐screens) 41
Methode – biomerkers
Effectmerkers
Pasgeborene Groei en ontwikkeling: - zwangerschapsduur, lengte, gewicht, schedelomtrek - schildklierhormonen (TSH, fT3, fT4) - metabole hormonen (insuline, leptine) - sex hormonen (testosteron, oestradiol, SHBG, LH, FSH) Moeder Fertiliteit: - vruchtbaarheidsbehandeling, tijd tot zwangerschap, miskraam (vragenlijst) Immunologie: - astma en allergie (vragenlijst)
Groei en ontwikkeling: - schildklierhormonen (TSH, fT3, fT4) - sex hormonen (testosteron, oestradiol, SHBG, LH, FSH) – enkel jongens - puberteitsstadia (CLB) - leeftijd menarche (vragenlijst) Genotoxiciteit: - komeettest - urinair 8‐hydroxydeoxyguanosine Immunologie: - astma en allergie (vragenlijst)
Cardiovasculair: - bloedplaatjesaggregatie Fertiliteit: - vruchtbaarheidsbehandeling, tijd tot zwangerschap, miskraam (vragenlijst) - inhibine B – enkel mannen Immunologie: - astma en allergie (vragenlijst)
Neurologie: - score voor ADHD (vragenlijst) - NES test Genexpressie
Invloedsfactoren (confounders)
Biochemie: - bloedvetten: cholesterol en triglyceriden in navelstrengbloed - serum ferritine in navelstrengbloed Vragenlijst: levensstijl, beroep, voeding, woonomgeving,…
Biochemie: - bloedvetten: serum cholesterol en triglyceriden - serum ferritine - urinair creatinine, densiteit Vragenlijst: levensstijl, hobby’s, voeding, woonomgeving,…
Biochemie: - HDL cholesterol, bloedplaatjes, hematocriet - urinair creatinine, densiteit Vragenlijst: levensstijl, hobby’s, voeding, woonomgeving,…
Afkortingen: Pb: lood; Cd: cadmium; Mn: mangaan; Cu: koper; Tl: thallium; As: arseen; PCB’s: polygechloreerde biphenyls; p,p’‐DDE: p,p’‐dichloordiphenyldichloor‐ethaan; HCB: hexachlorobenzeen; PBDE’s: polygebromeerde diphenylethers; HBCD: hexabromocyclododecaan; TBBPA: tetrabromo bisphenol A; PFOS: perfluoroctaansulfonzuur; PFOA: perfluoroctaanzuur; Hg: kwik; MeHg: methylkwik; As: arseen; TRA: toxisch relevant arseen; PAK’s: polycyclische aromatische koolwaterstoffen; 2,5‐DCP: 2,5‐ dichlorophenol; ETU: ethyleenthioureum; 2,4‐D: 2,4‐dichlorofenoxy‐azijnzuur; BaP‐tetrol: benzo[a]pyreen tetrol; TSH: thyroid stimulerend hormoon; fT3: vrij triiodothyronine; fT4: vrij thyroxine; SHBG: sex hormone binding globuline; LH: luteïniserend hormoon; FSH: follikel stimulerend hormoon; CLB: centrum voor leerlingenbegeleiding; ADHD: Attention‐Deficit/Hyperactivity Disorder; NES‐test: neurobehaviour examination survey.
42
Methode – biomerkers
2.1
Biomerkers van blootstelling
Een schematisch overzicht van meetmethode, kwaliteitscriteria en uitvoerend lab wordt gegeven in Tabel 7. Voor een gedetailleerde beschrijving van de toxicologische metingen wordt verwezen naar bijlage 1. De uitvoerende laboratoria en verantwoordelijke contactpersonen die meewerkten in deze studie zijn:
Algemeen Medisch Laboratorium (AML), Desguinlaan 88, 2018 Antwerpen. Contactpersoon: Dhr. Michel Stalpaert (michel.stalpaert@aml‐lab.be): meting van urinair cadmium, arseen, toxisch relevant arseen en cotinine.
Research Institute for Chromatography (RIC), President Kennedypark 26, 8500 Kortrijk. Contactpersoon: Dhr. Frank David (
[email protected]): meting van musk derivaten, parabenen en UV filters in volbloed; meting van para‐hydroxy‐benzoëzuur, ETU, metabolieten van pyrethroïde pesticiden en metabolieten van fungiciden in urine.
RWTA Aachen University (UAachen) ‐ Institute of Occupational and Social Medicine, Pauwelsstrasse 30, D52074 Aachen, Germany. Contactpersoon: Dr. Thomas Schettgen (
[email protected]): meting van perfluorderivaten in serum/plasma.
Universiteit Antwerpen ‐ Toxicologisch Centrum (UA – TOX), Universiteitsplein 1, 2610 Wilrijk. Contactpersoon: Dr. Adrian Covaci (
[email protected]): meting van PCB’s, p,p’‐DDE, hexachloorbenzeen, PBDE’s, totaal hexabromocyclododecaan en tetrabromo‐bisfenol A in serum/plasma; bisfenol A en triclosan in urine.
Vlaamse Instelling voor Technologische Onderzoek – Milieuanalyse en –techniek (VITO – MANT), Boeretang 200, 2400 Mol. Contactpersoon: Dr. Mai Wevers (
[email protected]): meting van metabolieten van ftalaten, metabolieten van organofosfaatpesticiden, 2,5‐DCP en 2,4‐D in urine.
Vlaamse Instelling voor Technologische Onderzoek – Milieutoxicologie (VITO – TOX), Boeretang 200, 2400 Mol. Contactpersonen: ‐ Mevr. Griet Jacobs (
[email protected]): meting van 1‐hydroxypyreen, 1‐ en 2‐naftol, B[a]‐ pyreen tetrol en t,t’‐muconzuur in urine. ‐ Dr. Gudrun Koppen (
[email protected]): DR rat Calux assay op serum/plasma.
Vrije Universiteit Brussel – Departement Analytische en Milieuchemie (VUB – ANCH), Pleinlaan 2, 1050 Brussel. Contactpersonen: ‐ Drs. Jan Vrijens (
[email protected]): meting van zware metalen in bloed. ‐ Drs. Kim Croes (
[email protected]): UCD muis Calux assay op serum/plasma. ‐ Prof. dr. Willy Baeyens (
[email protected]): kwik en methylkwik in haar.
43
Methode – biomerkers
Tabel 7: Biomerkers van blootstelling: overzicht van gebruikte meetmethoden, kwaliteitscriteria en uitvoerend laboratorium Biomerker
Uitvoerend laboratorium
Methode
bloed lood
VUB ‐ ANCH
ICP‐MS
bloed cadmium
VUB ‐ ANCH
ICP‐MS
bloed mangaan
VUB ‐ ANCH
ICP‐MS
bloed koper
VUB ‐ ANCH
ICP‐MS
bloed thallium
VUB ‐ ANCH
ICP‐MS
bloed arseen
VUB ‐ ANCH
ICP‐MS
urinair cadmium urinair arseen
AML AML
ICP‐DRC‐MS ICP‐DRC‐MS
toxisch relevant arseen (TRA) in urine kwik in haar
AML
Hydride AAS
VUB ‐ ANCH
AFS
Doelgroep / matrix Zware metalen pasgeborenen / volbloed moeders / volbloed jongeren / volbloed pasgeborenen / volbloed moeders / volbloed jongeren / volbloed pasgeborenen / volbloed moeders / volbloed jongeren / volbloed pasgeborenen / volbloed moeders / volbloed jongeren / volbloed pasgeborenen / volbloed moeders / volbloed jongeren / volbloed pasgeborenen / volbloed moeders / volbloed jongeren / volbloed volwassenen / urine jongeren / urine volwassenen / urine jongeren / urine volwassenen / urine moeders / haar jongeren / haar
LOD
LOQ
Rapporteer‐grens
1,9 µg/L 3
6,2 µg/L 4
>1,9 µg/L
0,06 µg/L3
0,201 µg/L4
>0,06 µg/L
0,86 µg/L3
2,9 µg/L4
>0,86 µg/L
2,04 µg/L3
6,8 µg/L4
>2,04 µg/L
0,001 µg/L3
0,005 µg/L4
>0,001 µg/L
0,028 µg/L3
0,093 µg/L4
>0,028 µg/L
10 ng/L 0,04 µg/L
100 ng/L 0,1 µg/L
> 50 ng/L > 1 µg/L
0,7 µg/L
1,0 µg/L
> 0,7 µg/L
0,0015 µg/g3
0,005 µg/g4
> 0,0015 µg/g
3 4
SD blanco * 3 SD blanco * 10
44
Methode – biomerkers Biomerker methylkwik in haar
Uitvoerend laboratorium VUB ‐ ANCH
som merker PCB’s (138, 153 & 180) hexachlorobenzeen (HCB)
UA – TOX
p,p’‐DDE
UA – TOX
totaal dioxine‐achtige stoffen dioxines en furanen
VITO – TOX VUB ‐ ANCH
dioxine‐achtige PCB’s
VUB ‐ ANCH
gebromeerde diphenyl‐ ether: BDE 28 gebromeerde diphenyl‐ ether: BDE 47 gebromeerde diphenyl‐ ether: BDE 99 gebromeerde diphenyl‐ ether: BDE 100 gebromeerde diphenyl‐ ether: BDE 153 gebromeerde diphenyl‐ ether: BDE 154 gebromeerde diphenyl‐ ether: BDE 183
UA – TOX
UA – TOX
UA – TOX UA – TOX UA – TOX UA – TOX UA – TOX UA – TOX
Methode
Doelgroep / matrix
LOD
moeders / haar 0,00004 µg/g3 jongeren / haar Persistente gechloreerde polluenten GC‐MS pasgeborenen / plasma 10 ng/L voor elk jongeren / serum congeneer GC‐MS pasgeborenen / plasma 20 ng/L jongeren / serum GC‐MS pasgeborenen / plasma 20 ng/L jongeren / serum DR rat Calux pasgeborenen / plasma 9,7 pg Calux TEQ/g vet UCD muis Calux jongeren / serum ‐ UCD muis Calux jongeren / serum ‐ Gebromeerde vlamvertragers GC‐MS pasgeborenen / plasma 1 ng/L jongeren / serum GC‐MS pasgeborenen / plasma 1 ng/L jongeren / serum GC‐MS pasgeborenen / plasma 1 ng/L jongeren / serum GC‐MS pasgeborenen / plasma 1 ng/L jongeren / serum GC‐MS pasgeborenen / plasma 1 ng/L jongeren / serum GC‐MS pasgeborenen / plasma 1 ng/L jongeren / serum GC‐MS pasgeborenen / plasma 1 ng/L jongeren / serum AFS
LOQ
Rapporteer‐grens
0,0001 µg/g4
> 0,00004 µg/g
20 ng/L voor elk congeneer 3 20 ng/L 3
> 20 ng/L > 20 ng/L
20 ng/L 3
> 20 ng/L
‐ 30,3 pg BEQ/g vet
>0,0128 pg Calux TEQ/well >0,1 pg BEQ/well
14,5 pg BEQ/g vet
>0,1 pg BEQ/well
2 ng/L 3
> 2 ng/L
3 ng/L 3
> 3 ng/L > 3 ng/L > 2 ng/L > 2 ng/L > 2 ng/L > 2 ng/L
3 ng/L 3 2 ng/L 3 2 ng/L 3 2 ng/L 3 2 ng/L 3
45
Methode – biomerkers Biomerker
Uitvoerend laboratorium UA – TOX
Methode
Doelgroep / matrix
LOD
LOQ
Rapporteer‐grens
gebromeerde diphenyl‐ ether: BDE 209 hexabromocyclo‐dodecaan UA – TOX (HBCD) tetrabromo bisfenol A UA – TOX (TBBPA)
GC‐MS
10 ng/L
40 ng/L 3
> 40 ng/L
5 ng/L
20 ng/L 3
3 ng/L
10 ng/L 3
> 20 ng/L > 10 ng/L
bisfenol A (BPA)
UA – TOX
GC‐MS
pasgeborenen / plasma jongeren / serum pasgeborenen / plasma jongeren / serum pasgeborenen / plasma jongeren / serum Plastic componenten jongeren / urine
0,1 µg/L
0,2 µg/L 3
ftalaat metaboliet: MeHP ftalaat metaboliet: 5‐OH‐MeHP ftalaat metaboliet: 5‐oxo‐MeHP ftalaat metaboliet: MnBP ftalaat metaboliet: MBzP
VITO – MANT
jongeren / urine 0,014 µg/L 3 volwassenen / urine LC‐MS/MS jongeren / urine 0,044 µg/L 3 volwassenen / urine LC‐MS/MS jongeren / urine 0,030 µg/L 3 volwassenen / urine LC‐MS/MS jongeren / urine 0,021 µg/L 3 volwassenen / urine LC‐MS/MS jongeren / urine 0,074 µg/L 3 volwassenen / urine Perfluorderivaten HPLC‐MS/MS pasgeborenen / plasma ‐ volwassenen / serum HPLC‐MS/MS pasgeborenen / plasma ‐ volwassenen / serum Polycyclische aromatische koolwaterstoffen (PAK’s) HPLC ‐ jongeren / urine 6 ng/L 5 fluorescentie volwassenen / urine HPLC ‐ mengstalen urine jongeren, 1,6 µg/L 5
VITO – MANT VITO – MANT VITO – MANT VITO – MANT
PFOS
UAachen
PFOA
UAachen
1‐hydroxypyreen
VITO – TOX
1‐naftol
VITO – TOX
GC‐MS GC‐MS
LC‐MS/MS
0,029 µg/L 4
> 0,2 µg/L > 1,0 µg/L
0,087 µg/L 4
> 0,1 µg/L
0,060 µg/L 4
> 0,1 µg/L
0,041 µg/L 4
> 10 µg/L
0,149 µg/L 4
> 0,2 µg/L
0,3 µg/L 4
> 0,3 µg/L
0,3 µg/L 4
> 0,3 µg/L
12 ng/L 6
> 6 ng/L
4,7 µg/L 6
> 1,6 µg/L
5 6
Calibratiecurve: SE / slope Calibratiecurve
46
Methode – biomerkers Biomerker
Uitvoerend laboratorium
Methode
Doelgroep / matrix
2‐naftol
VITO – TOX
fluorescentie HPLC ‐ fluorescentie HPLC ‐ fluorescentie
volwassenen mengstalen urine jongeren, volwassenen mengstalen urine jongeren, volwassenen Benzeen jongeren / urine volwassenen / urine Pesticiden jongeren / urine volwassenen / urine jongeren / urine volwassenen / urine jongeren / urine volwassenen / urine jongeren / urine volwassenen / urine jongeren / urine volwassenen / urine jongeren / urine volwassenen / urine jongeren / urine volwassenen / urine mengstalen urine jongeren, volwassenen mengstalen urine jongeren, volwassenen mengstalen urine jongeren, volwassenen mengstalen urine jongeren, volwassenen
B(a) pyreen tetrolen
VITO – TOX
t,t’‐muconzuur
VITO – TOX
HPLC‐UV
metaboliet organo‐ fosfaatpesticiden: DMP metaboliet organo‐ fosfaatpesticiden: DMTP metaboliet OP‐pesticiden: DMDTP metaboliet organo‐ fosfaatpesticiden: DEP metaboliet organo‐ fosfaatpesticiden: DETP metaboliet OP‐pesticiden: DEDTP para‐dichlorofenol (2,5‐DCP) 2,4 dichlorofenoxy‐ azijnzuur (2,4‐D) ethyleenthioureum (ETU) Metaboliet fungiciden: 3,4‐DCA Metaboliet fungiciden: 3,5‐DCA
VITO – MANT
GC‐MS
VITO – MANT
GC‐MS
VITO – MANT
GC‐MS
VITO – MANT
GC‐MS
VITO – MANT
GC‐MS
VITO – MANT
GC‐MS
VITO – MANT
GC‐MS
VITO – MANT
LC‐MS/MS
RIC RIC RIC
LC‐MS/MS LC‐MS/MS LC‐MS/MS
LOD
LOQ
Rapporteer‐grens
0,9 µg/L 5
2,8 µg/L 6
> 0,9 µg/L
1,4 – 2,3 ng/L 5 (vr. 4,1 – 6,9 ng/L 6 (vr. afzond. tetrolen) afzond. tetrolen)
6 µg/L 5
17 µg/L 6
> 6 µg/L
0,79 µg/L 3
0,94 µg/L 4
> 3 µg/L
0,25 µg/L 3
0,50 µg/L 4
> 1 µg/L
0,26 µg/L 3
0,52 µg/L 4
> 1 µg/L
0,86 µg/L 3
1,72 µg/L 4
> 2 µg/L
0,49 µg/L 3
0,97 µg/L 4
> 1 µg/L
0,70 µg/L 3
1,39 µg/L 4
> 2 µg/L
0,18 µg/L 3
0,10 µg/L 4
> 0,4 µg/L
0,028 µg/L 3
0,056 µg/L 4
> 0,03 µg/L
0,1 ng/mL
0,5 ng/mL
> 0,5 ng/mL
0,25 ng/mL
1 ng/mL
> 0,5 ng/mL
0,25 ng/mL
1 ng/mL
> 1 ng/mL 47
Methode – biomerkers Biomerker
Uitvoerend laboratorium RIC RIC RIC
Methode
RIC
GC‐MS
Musk derivaat: galaxolide (HHCB) Musk derivaat: tonalide (AHTN) Musk derivaat: musk xylene (MX) Musk derivaat: musk ketone (MK) Triclosan
RIC RIC RIC RIC UA – TOX
GC‐MS
Metaboliet parabenen: para‐hydroxy‐benzoëzuur Methyl paraben
RIC RIC RIC RIC RIC RIC
LC‐MS/MS
Metaboliet fungiciden: DCPMU Metaboliet fungiciden: DCPU Metaboliet pyrethroïde pesticiden: 3‐PBA Metaboliet pyrethroïde pesticiden: FPBA
Ethyl paraben Propyl paraben Butyl paraben Benzyl paraben
LC‐MS/MS LC‐MS/MS GC‐MS
Doelgroep / matrix mengstalen urine jongeren, volwassenen mengstalen urine jongeren, volwassenen mengstalen urine jongeren, volwassenen mengstalen urine jongeren, volwassenen Persoonlijke hygiëne producten jongeren / volbloed
LOD
LOQ
Rapporteer‐grens
0,25 ng/mL
1 ng/mL
> 0,25 ng/mL
0,50 ng/mL
2 ng/mL
> 0,5 ng/mL
0,12 µg/L
0,24 µg/L
> 0,24 µg/L
0,06 µg/L
0,12 µg/L
> 0,12 µg/L
20 ng/L
40 ng/L
> 20 ng/L
GC‐MS
jongeren / volbloed
20 ng/L
40 ng/L
> 20 ng/L
GC‐MS
jongeren / volbloed – subset van stalen jongeren / volbloed – subset van stalen jongeren / urine jongeren / urine volwassenen / urine mengstalen bloed jongeren, volwassenen mengstalen bloed jongeren, volwassenen mengstalen bloed jongeren, volwassenen mengstalen bloed jongeren, volwassenen mengstalen bloed jongeren, volwassenen
40 ng/L
80 ng/L
> 40 ng/L
20 ng/L
40 ng/L
> 20 ng/L
0,1 µg/L
0,05 µg/L
> 0,05 µg/L
50 µg/L
100 µg/L
> 100 µg/L
0,3 ng/mL
0,5 ng/mL
> 0,5 ng/mL
0,2 ng/mL
0,5 ng/mL
> 0,5 ng/mL
0,3 ng/mL
0,5 ng/mL
> 0,5 ng/mL
0,1 ng/mL
0,5 ng/mL
> 0,5 ng/mL
0,1 ng/mL
0,5 ng/mL
> 0,5 ng/mL
GC‐MS GC‐MS
LC‐MS/MS LC‐MS/MS LC‐MS/MS LC‐MS/MS LC‐MS/MS
48
Methode – biomerkers Biomerker sunscreens in bloed: BP‐3 sunscreens in bloed: DHB sunscreens in bloed: DHMB sunscreens in bloed: THB sunscreens in bloed: 4‐MBC sunscreens in bloed: HMS sunscreens in bloed: DABI
Uitvoerend laboratorium RIC RIC RIC RIC RIC RIC RIC
Cotinine
AML
Methode LC‐MS/MS
Doelgroep / matrix
mengstalen bloed jongeren, volwassenen LC‐MS/MS mengstalen bloed jongeren, volwassenen LC‐MS/MS mengstalen bloed jongeren, volwassenen LC‐MS/MS mengstalen bloed jongeren, volwassenen LC‐MS/MS mengstalen bloed jongeren, volwassenen LC‐MS/MS mengstalen bloed jongeren, volwassenen LC‐MS/MS mengstalen bloed jongeren, volwassenen Tabaksrook Chemoluminiscent jongeren / urine immunoassay volwassenen / urine
LOD
LOQ
Rapporteer‐grens
0,02 ng/mL 0,02 ng/mL 0,07 ng/mL 0,25 ng/mL 0,17 ng/mL 0,10 ng/mL 0,03 ng/mL
0,05 ng/mL 0,05 ng/mL 0,14 ng/mL 0,50 ng/mL 0,34 ng/mL 0,21 ng/mL 0,06 ng/mL
> 0,05 ng/mL > 0,05 ng/mL > 0,14 ng/mL > 0,50 ng/mL > 0,34 ng/mL > 0,21 ng/mL > 0,06 ng/mL
5 µg/L
10 µg/L
> 10 µg/L
49
Methode – biomerkers
2.1
Biomerkers van effect
Als vroegtijdige gezondheidseffecten worden verschillende parameters gemeten. In sommige gevallen gaat het om chemische metingen in bloed of urine. Daarnaast wordt gebruik gemaakt van vragenlijstgegevens of gegevens die routinematig verzameld worden. Een overzicht van de biomerkers van effect wordt gegeven in Tabel 8. Een gedetailleerde beschrijving van de biomerkers van effect wordt gegeven in bijlage 2.
50
Methode – biomerkers Tabel 8: Biomerkers van effect: overzicht van definities en meetmethoden Biomerker Astma en allergie Astma
Eenheid
Doelgroep
Herkomst data
Definitie/methode
ja/neen
vragenlijst
Astma, vastgesteld door arts
ja/neen
Astma, ‘current asthma’ volgens definitie van ECHRS Astma, diagnose door arts
Astma, laatste 12 maanden
ja/neen
Hooikoorts
ja/neen
Hooikoorts, vastgesteld door arts
ja/neen
Eczeem
ja/neen
Allergie voor voeding, insecten of geneesmiddelen (laatste 5 jaar)
ja/neen
moeders pasgeborenen, jongeren & volwassenen moeders pasgeborenen, jongeren & volwassenen moeders pasgeborenen, jongeren & volwassenen moeders pasgeborenen, jongeren & volwassenen moeders pasgeborenen, jongeren & volwassenen moeders pasgeborenen, jongeren & volwassenen moeders pasgeborenen, jongeren & volwassenen
Allergie voor metaal of chemische producten (laatste 5 jaar)
ja/neen
moeders pasgeborenen, jongeren & volwassenen
vragenlijst
Allergie voor dieren (laatste 5 jaar)
ja/neen
moeders pasgeborenen, jongeren & volwassenen
vragenlijst
Genotoxiciteitsmerkers Komeettest,
% DNA migratie
jongeren
Komeettest, fpg enzymes
% DNA migratie
jongeren
analyse op volbloed lab: Vito‐toxicologie analyse op volbloed lab: Vito‐toxicologie
vragenlijst vragenlijst vragenlijst vragenlijst vragenlijst vragenlijst
Astma, volgens definitie ECHRS of diagnose door arts of op basis van symptomen hooikoorts, diagnose door arts of op basis van medicatie of symptomen hooikoorts, diagnose door arts eczeem, op basis van medicatie of symptomen allergie of huiduitslag na contact met voedingsmiddelen, insecten of geneesmiddelen allergie of huiduitslag na contact met metaal, verzorgings‐, huishoud‐ of onderhoudsproducten allergie of huiduitslag na contact met dieren of ooit een huisdier weggedaan omwille van allergie ‘klassieke’ komeettest: maat voor DNA‐ schade t.g.v. normale replicatieproces specifieke komeettest: maat voor DNA‐ schade ter hoogte van geoxideerde purinebasen
51
Methode – biomerkers Biomerker Eenheid 8‐hydroxydeoxyguanosine in urine µg/L
Doelgroep jongeren
8‐hydroxydeoxyguanosine in urine µg/g crt
jongeren
Groei en ontwikkeling geboortegewicht
kg
pasgeborenen
geboortelengte
cm
pasgeborenen
schedelomtrek
cm
pasgeborenen
zwangerschapsduur
weken
pasgeborenen
mIU/L
pasgeborenen, jongeren
ng/dL
pasgeborenen, jongeren
Triiodothyronine (fT3)
pg/mL
pasgeborenen, jongeren
Sex hormonen Totaal testosteron (T)
ng/dL
Vrij testosteron (fT)
ng/dL
pasgeborenen, jongeren (enkel jongens) jongeren (enkel jongens)
Totaal oestradiol (E2)
pg/mL
Vrij oestradiol (fE2)
pg/mL
Aromatase index Sex Hormone Binding Globuline (SHBG)
_ nmol/L
Schildklierhormonen Thyroid Stimulerend Hormoon (TSH) Thyroxine (fT4)
pasgeborenen, jongeren (enkel jongens) jongeren (enkel jongens) jongeren (enkel jongens) pasgeborenen, jongeren (enkel jongens)
Herkomst data analyse op urine lab: Vito‐toxiclogie analyse op urine lab: Vito‐toxiclogie
Definitie/methode ELISA kit (Gentaur‐Belgium)
patiëntendossier kraamkliniek patiëntendossier kraamkliniek patiëntendossier kraamkliniek patiëntendossier kraamkliniek
gewicht bij de geboorte (kg)
ELISA kit (Gentaur‐Belgium) – correctie voor urinair creatinine
lengte bij de geboorte (cm) schedelomtrek bij de geboorte (cm) duur van de zwangerschap in weken
analyse op plasma/serum lab: UGent, andrologie analyse op plasma/serum lab: UGent, andrologie analyse op plasma/serum lab: UGent, andrologie
competitieive immuno‐assay met TSH‐ specifiek antilichaam competitieive immuno‐assay met T4‐ specifiek antilichaam competitieive immuno‐assay met T3‐ specifiek antilichaam
analyse op plasma/serum lab: UGent, andrologie berekend lab: UGent, andrologie analyse op plasma/serum lab: UGent, andrologie berekend lab: UGent, andrologie berekend analyse op plasma/serum lab: UGent, andrologie
radioimmuno‐assay (RIA) van Orion Diagnostics evenwichtsberekening vanuit totaal testosteron en SHBG competitieive immuno‐assay met E2‐ specifiek antilichaam evenwichtsberekening vanuit totaal oestradiol en SHBG aromatase index = ratio T / E2 niet‐competitieve immunoradiometric assay (IRMA) van Orion Diagnostics 52
Methode – biomerkers Biomerker Luteïniserend hormoon (LH)
Eenheid IU/mL
Doelgroep pasgeborenen, jongeren (enkel jongens) pasgeborenen, jongeren (enkel jongens)
Herkomst data analyse op plasma/serum lab: UGent, andrologie analyse op plasma/serum lab: UGent, andrologie
Definitie/methode competitieive immuno‐assay met LH‐ specifiek antilichaam competitieive immuno‐assay met FSH‐ specifiek antilichaam
Follicle Stimulerend Hormone (FSH) Metabole hormonen Leptine
ng/mL
pasgeborenen
ELISA (DSLabs)
Insuline
nmol/L
pasgeborenen
analyse op plasma lab: AML analyse op plasma lab: AML
Puberteitsontwikkeling borstontwikkeling meisjes
score 1 tot 5
jongeren, meisjes
databank CLB
pubisbeharing meisjes
score 1 tot 5
jongeren, meisjes
databank CLB
genitale ontwikkeling jongens
score 1 tot 5
jongeren, jongens
databank CLB
pubisbeharing jongens
score 1 tot 5
jongeren, jongens
databank CLB
leeftijd menarche
jaar
jongeren, meisjes
vragenlijst (zelfrapportering)
Fertiliteit miskramen
ja/neen
moeders pasgeborenen
vragenlijsten (zelfrapportering)
vruchtbaarheidsbehandeling
ja/neen
moeders pasgeborenen
hormonale stimulatie
ja/neen
moeders pasgeborenen
IVF/ICSI
ja/neen
moeders pasgeborenen
inhibine B
pg/mL
volwassenen, mannen
vragenlijsten (zelfrapportering) vragenlijsten (zelfrapportering) vragenlijsten (zelfrapportering) analyse op serum lab: UGent, andrologie
RIA
Borstontwikkeling volgens Marshall & Tanner (score B1 – B5) Pubisbeharing volgens Marshall & Tanner (score P1 – P5) Genitale ontwikkeling volgens Marshall & Tanner (score G1 – G5) Pubisbeharing volgens Marshall & Tanner (score P1 – P5) Leeftijd eerste maandstonden
resultaat van zwangerschap: ‘spontane miskraam’ of ‘abortus om medische redenen’ ontstaan van de zwangerschap na medische begeleiding ontstaan van de zwangerschap na hormonale stimulatie ontstaan van de zwangerschap na IVF of na ICSI ELISA (Serotec Limited Oxford) 53
Methode – statistische analyse
4. Statistische analyse
4.1 Beschrijving van de onderzoekspopulatie De steekproef werd beschreven naar o.a. leeftijd van de deelnemer, geslacht, rookgedrag, socio‐ economische status, voedingsgewoonten, verkeersblootstelling, …. Het is belangrijk om een zicht te hebben op de samenstelling van de steekproef omdat eventuele verschillen met andere onderzoekspopulaties (zoals de hotspots) aan de basis kunnen liggen van verschillen waargenomen in effectmerkers en blootstellingmerkers. Voor de categorische parameters (bijv. hoogste opleidingsniveau) worden frequentietabellen gepresenteerd, voor continue parameters (bijv. leeftijd) worden gemiddelde, standaard deviatie, minimum, mediaan en maximum gegeven.
4.2 Ruwe gegevens Voor elke biomerker en effectmerker worden een aantal samenvattende ruwe statistieken gepresenteerd. Voor de continue merkers worden volgende gegevens weergegeven: steekproefgrootte, het percentage van de deelnemers met een waarde boven de LOD/LOQ (indien van toepassing), het gemiddelde, standaard fout, minimum, P10, P25, mediaan, P75, P90, maximum en het geometrisch gemiddelde met een 95% betrouwbaarheidsinterval. Het geometrisch gemiddelde wordt verkregen na terugtransformatie van de gemiddelden van de natuurlijke logaritmische getransformeerde data. Voor de binaire merkers worden de steekproefgrootte en de proportie van voorkomen (bijv. van astma) weergegeven. Deze statistieken worden berekend voor de referentie‐populatie in zijn geheel en anderzijds voor subgroepen gedefinieerd op basis van kenmerken van de deelnemers. Zo worden de samenvattende ruwe statistieken bijvoorbeeld afzonderlijk weergegeven voor rokers, ex‐rokers en nooit rokers. Merk op dat het aantal deelnemers per groep soms klein is; waardoor de spreiding op de bekomen statistische waarden groot wordt. De verschillen tussen de subgroepen werden getoetst op hun statistische significantie (p<0.05). Verschillen tussen subgroepen voor wat betreft de geometrisch gemiddelde gehalten voor de continue merkers, werden onderzocht door middel van een variantie‐analyse (ANOVA). Verschillen voor proporties van voorkomen werd nagegaan door middel van een chi‐kwadraat toets. De interpretatie van deze vergelijking van subgroepen moet op kritische wijze gebeuren. Het statistisch vermogen van deze vergelijking is soms laag door het kleine aantal deelnemers per groep. Anderzijds kunnen statistisch significante verschillen tussen subgroepen mogelijks verklaard worden door verschillen in de samenstelling van de subgroepen (bijv. rokers die ouder zijn dan niet rokers, jongens die meer roken dan meisjes,… ).
4.3 Gecorrigeerde gegevens Tal van factoren waaronder leeftijd, geslacht, levensstijlfactoren, beroep, sociaaleconomische status,... kunnen een invloed hebben op de gezondheid en op de biomerkerwaarden. Wanneer we een bepaald gebied willen vergelijken met Vlaanderen is het belangrijk hier rekening mee te houden. De hotspots kunnen immers verschillen van de referentie‐biomonitoring voor deze factoren. Zo kan 54
Methode – statistische analyse het voedingspatroon, het rookgedrag, … van de deelnemers van Genk‐Zuid verschillen van dit van de referentie‐populatie. Bij vergelijking van de merkers tussen de gebieden evenals bij de blootstelling‐ effectrelaties moet rekening gehouden worden met deze confounding factoren. Een vlot haalbare vorm van correctie is stratificatie. Per gebied (hotspot, Vlaanderen) worden de gegevens dan apart voorgesteld voor verschillende strata (subgroepen) bijvoorbeeld de leeftijd van de deelnemer in klassen van 5 jaar. Maar een grondiger correctie voor verscheidene parameters gelijktijdig, (o.a. leeftijd en roken) kan uitgevoerd worden via een meervoudige regressie analyse. Meervoudige regressie technieken werden gebruikt worden om de afhankelijkheid van de merkers met twee of meer verklarende parameters gelijktijdig te onderzoeken. Voor de continue merkers (blootstelling‐ of effectmerker) werd gebruik gemaakt van lineaire regressie modellen. Voor de binaire merkers werden logistische regressie modellen gebruikt. De continue blootstellingmerkers worden volgens de natuurlijke logaritmische functie getransformeerd. Deze getransformeerde gegevens worden in de regressie modellen als response variabelen gebruikt. De reden hiervoor is dat de oorspronkelijke gegevens niet normaal verdeeld zijn. Met meervoudige regressie heeft men de mogelijkheid om het effect van één onafhankelijke variabele op een afhankelijke variabele Y te bestuderen, terwijl men de andere variabelen gefixeerd (constant) houdt. De algemene vergelijking voor de meervoudige regressie luidt: E(Y ) = α+β x + β x +β x x
1 1
2 2
3 3
log(p/(1 − p) =α+β x + β x +β x 1 1
2 2
3 3
2 2
voor logistische regressie
voor regressie de τde quantiel
Q(τ) =α(τ) +β(τ) x + β(τ) x +β(τ) x 1 1
voor lineaire regressie
3 3
β geeft het effect van X op Y (op p indien logistische regressie en op de P90 indien quantiel regressie 1
1
met τ =0.90), na correctie voor X en X . 2
3
Uiteraard is het niet mogelijk om de relatie tussen de merkers en alle opgemeten/bevraagde parameters te bestuderen. Voorafgaand aan de verwerkingen dient men voor elke merker te specificeren welke onafhankelijke variabelen nog in het model worden opgenomen. Deze keuze is gebaseerd op literatuuronderzoek en discussies tijdens de veldwerkcommitévergaderingen. De factoren waarvoor we corrigeren verschillen van merker tot merker. Bovenstaande modellen kunnen gebruikt worden om gemiddelden, kansen en P90 te voorspellen. Op basis van de verzamelde data schat men de parameters in het model (α, β β β ,…). Vervolgens 1, 2, 3
kan men door middel van deze parameter‐schatters een voorspelling doen voor de gemiddelde waarden van Y (of de kans p of P90) voor specifieke waarden van x , x en x . Indien bijvoorbeeld x 1
2
3
1
de leeftijd van de deelnemer is, x het geslacht van de deelnemer en x het rookgedrag weergeeft, 2
3
dan kan men voor elke combinatie van x , x en x de gemiddelde verwachtte waarde van Y 1
2
3
berekenen. (Geometrische) gemiddelden voor de blootstellingmerkers die zo bekomen worden op basis van een meervoudige regressie model noemen we gecorrigeerde gemiddelden. De gecorrigeerde gemiddelden die gepresenteerd werden, zijn de waarden die op basis van het regressie model voorspeld worden voor een gemiddelde deelnemer aan de referentie‐biomonitoring. Deze gecorrigeerde waarde zal weinig verschillen van de ruwe waarde voor de referentie‐ biomonitoring. De gecorrigeerde waarde is immers de waarde voor een gemiddelde deelnemer van de huidige studie. De gecorrigeerde waarden is maar interessant wanneer verschillende gebieden vergeleken gaan worden. Voor de hotspots zullen we het gemiddelde (de proportie) berekenen die we in dat gebied verwachten voor een gemiddelde deelnemer van de referentie‐biomonitoring. Verschillen die we dan nog tussen de hotspot en Vlaanderen zien, kunnen niet te wijten zijn aan 55
Methode – statistische analyse verschillen in de populaties van de gebieden. Merk op dat dit niet helemaal correct is; we corrigeren immers slecht voor enkele populatiekenmerken.
56
Resultaten ‐ rekrutering
Hoofdstuk 3: RESULTATEN 1. Rekrutering 1.1
Pasgeborenen
Respons: De verwerking van de navelstrengbloedstalen en de korte tijdspanne waarin dit diende te gebeuren legde een zware belasting op het veldwerk. In de verschillende kraamklinieken namen de vroedvrouwen enkel van maandag tot vrijdag tussen 8u en 16u stalen. Het labo had minstens een uur werk met de verwerking van de stalen en is na de openingsuren onderbemand. Er stond ook geen degelijke financiële vergoeding tegenover de inspanningen van het labo. Dit had dus tot gevolg dat er veel stalen niet konden genomen worden. Van de 168 uren van de week zijn er maar 40 uren (± 24 %) waarop stalen werden genomen. Bij 83% van de bevallingen werd naar schatting geen staal genomen omwille van het uur van bevalling (buiten de periode tussen 8 en 16 uur). Er werd in een aantal kraamklinieken nagekeken hoeveel staalnames er gemist waren en de redenen daarvoor. De gegevens zijn niet exhaustief omdat dit soort informatie nogal gevoelig lag en omdat we niet altijd een zicht hadden op alle bevallingen. Op een totaal van 1174 bevallingen werden er 146 stalen genomen. 636 stalen werden niet genomen omdat de bevalling plaats vond buiten de openingsuren van het labo. 88 moeders waren niet Nederlandstalig en 13 moeders woonden geen 10 jaar in Vlaanderen. Bij 84 bevallingen was de kraamkliniek vergeten een staal te nemen. Er is geen continuïteit waardoor de vroedvrouwen soms vergeten om het staal te nemen. Tabel 9: Overzicht van de staalname bij pasgeborenen (tussentijdse evaluatie)
N
%
staal genomen
146
19,16
bevalling buiten de uren van het lab
636
83,46
geen Nederlands spreken
88
11,55
geen 10 jaar wonen in Vlaanderen andere exclusiecriteria: complicaties, …
13
1,71
201
26,38
niet gevraagd
84
11,02
geen reden gekend
6
0,79
Totaal aantal bevallingen
1174
sectio,
Berekening respons: Het is moeilijk om de respons rate te berekenen. We weten niet precies hoeveel bevallingen er geweest zijn binnen de onderzoeksperiode. In sommige kraamklinieken kregen de veldwerkers inzage in het bevallingsboek. In andere zochten de vroedvrouwen de informatie op die we nodig hadden. Ook de methode van rekrutering verschilde. Sommige kraamklinieken vroegen toestemming aan de moeders alvorens een staal te nemen. Als de moeder weigerde werd dit niet genoteerd, het 57
Resultaten ‐ rekrutering staal werd gewoon niet genomen. In andere ziekenhuizen werd het staal genomen en de veldwerkers vroegen achteraf toestemming. Indien de moeder weigerde werd dit geregistreerd en werd het staal vernietigd. Een steekproef in de loop van het programma leverde de volgende gegevens op over de redenen waarop moeders weigerden (zie Tabel 10): van de 170 moeders waarvan een staal navelstrengbloed genomen gaven er 131 toestemming; 21 moeders weigeren deelname; 3 moeders wilden aanvankelijk deelnemen maar weigerden alsnog omwille van de lengte van de vragenlijst; bij 2 moeders was er onvoldoende staal en werd het staal gebruikt als mengstaal. Tabel 10: Overzicht van deelnemers en niet‐deelnemers en redenen voor weigering bij pasgeborenen (gebaseerd op een steekproef) Categorie
N
Effectieve deelnemers
131
Weigeraars Reden: ‐ vragenlijst te zwaar - geen interesse - geen tijd - wil geen haarstaal geven - wel toestemming mengstaal
21 2 12 3 3 1
gestopt *
3
mengstaal
2
andere reden voor niet‐deelname **
13
* omwille van vragenlijst; ** andere redenen: geen 10 jaar wonen, geen Nederlands, te weinig staal
Deelnemers: Het doel was 250 moeders te rekruteren met een volledig dossier d.w.z. al de stalen en een ingevulde vragenlijst. Tabel 11 geeft een overzicht van het aantal deelnemers per provincie. Tabel 11: Aantal deelnemers per provincie: pasgeborenen provincie
streefdoel
volledig staal
mengstaal
Antwerpen Limburg Oost‐Vlaanderen Vlaams‐Brabant West‐Vlaanderen
70 32 58 42 48
64 34 60 48 49
13 14 13 12 12
Totaal
250
255
64
58
Resultaten ‐ rekrutering
1.2
Jongeren
Respons: Aanvankelijk kregen alle leerlingen van het derde jaar binnen een bepaalde school via de school een toestemmingsformulier en folder. Door steeds veel meer jongeren aan te schrijven dan we nodig hadden was de respons laag. Daarom werd beslist om per school slechts enkele klassen te selecteren en die jongeren aan te schrijven. Er werden steeds 3 maal meer jongeren aangeschreven dan we wilden onderzoeken. De respons bedroeg 51,85%. Tabel 12: Respons bij jongeren School n°
Totaal aantal
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Totaal
Gereageerd*
Toestemmingen
Weigeringen
N
%
N
%
N
%
258 122 120 71 37 60 63 87 116 148 79 108
180 9 49 28 37 24 19 32 72 41 66 101
69,77 7,38 40,83 39,44 100,00 40,00 30,16 36,78 62,07 27,70 83,54 93,52
50 3 12 22 14 20 6 12 65 22 21 34
19,38 2,46 10,00 30,99 37,84 33,33 9,52 13,79 56,03 14,86 26,58 31,48
130 6 37 6 23 4 23 20 7 19 45 67
50,39 4,92 30,83 8,45 62,16 6,67 36,51 22,99 6,03 12,84 56,96 62,04
1269
658
51,85
281
22,14
387
30,50
* formulier teruggestuurd: positief + negatief
Deelnemers: Niet alle jongeren die hun toestemming gaven werden uitgenodigd om deel te nemen aan het onderzoek. Er werd gelet op de verdeling per provincie, het geslacht en de studierichting van de jongeren. Tabel 13 geeft aan hoeveel deelnemers per school werden gerekruteerd.
59
Resultaten ‐ rekrutering
Tabel 13: Aantal toestemmingen en aantal deelnemers per school School n°
Aantal toestemmingen
Aantal deelnemers
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
50 3 12 22 14 20 6 27 65 39 21 34
21 0 12 19 13 15 6 16 36 31 13 28
Totaal
281
210
Naast de 210 deelnemers waren er 7 jongeren waar we niet alle stalen of voldoende stalen van konden verzamelen. Problemen met de bloedname, niet voldoende urine… De stalen van deze jongeren werden bewaard in de biobank. Tabel 14: Aantal deelnemers per provincie bij jongeren Provincie
Streefdoel
Volledig staal
Staal biobank
Antwerpen Limburg Oost‐Vlaanderen Vlaams‐Brabant West‐Vlaanderen
56 26 46 34 38
60 27 47 36 40
2 1 1 2 1
Totaal
200
210
7
1.3
Volwassenen
De volwassenen werden aangeschreven via e‐mail door de personeelsdienst van het bestuur van hun eigen provincie. Na drie weken kregen ze een rappel. Ook hun diensthoofd moedigde hen aan om deel te nemen. De respons bedroeg 30,36%
60
Resultaten ‐ rekrutering
Tabel 15: Respons per provincie bij volwassenen Provincie
Totaal
Gereageerd* N %
Toestemmingen N %
Weigeringen N %
Antwerpen Limburg Oost‐Vlaanderen Vlaams‐Brabant West‐Vlaanderen onbekend
593 351 424 326 404
120 106 156 76 178
20,40 30,20 38,92 23,31 44,06
109 74 122 53 115
18,38 21,08 28,77 16,26 28,47
11 32 34 23 63 19
1,85 9,17 8,01 7,06 15,60
Totaal
2098
636
30,36
473
22,55
182
7,77
* formulier teruggestuurd: positief + negatief
Tabel 16: Aantal toestemmingen per geslacht en per provincie bij volwassenen Provincie
Totaal aangeschreven
Toestemming mannen
Toestemming vrouwen
Toestemming totaal
Antwerpen Limburg Oost‐Vlaanderen Vlaams‐Brabant West‐Vlaanderen
593 351 424 326 404
33 24 42 19 45
76 50 80 34 70
109 74 122 53 115
Totaal
2098
163
310
473
Tabel 17: % toestemmingen per geslacht en per tewerkstellingsniveau opgedeeld per provincie Provincie
Geslacht
Tewerkstellingsniveau A ‐ B C D ‐ E
Antwerpen Limburg
man vrouw man
20,93 29,38 24,29
7,50 12,05 36,36
3,17 2,99 13,64
13,79 20,50 23,30
vrouw
24,69
13,89
10,00
20,16
Oost‐Vlaanderen Vlaams‐Brabant West‐Vlaanderen
man vrouw man vrouw man vrouw
16,48 23,53 30,34 42,57
12,50 10,64 27,27 27,66
5,00 7,69 16,28 9,09
12,93 18,99 26,06 30,54
TOTAAL
man vrouw
22,69 29,17
18,00 17,69
8,33 6,90
18,24 22,49
TOTAAL
61
Resultaten ‐ rekrutering Respons: Tabel 18: Aantal weigeringen per geslacht en niveau, opgedeeld per provincie. Provincie
Geslacht
A + B
Tewerkstellingsniveau C D + E onbekend
Totaal
Antwerpen
man vrouw onbekend Totaal
2 2 ‐ 4
‐ 1 ‐ 1
1 1 ‐ 2
1 2 1 4
4 6 1 11
Limburg
man vrouw Totaal
5 16 21
‐ 3 3
2 3 5
1 2 3
8 24 32
Oost‐Vlaanderen
man vrouw onbekend Totaal
4 9 1 14
3 7 1 11
2 2 ‐ 4
1 2 2 5
10 20 4 34
Vlaams‐Brabant
man vrouw onbekend Totaal
4 6 ‐ 10
1 7 ‐ 8
3 1 ‐ 4
‐ ‐ 1 1
8 14 1 23
West‐Vlaanderen
man vrouw onbekend Totaal
7 12 3 22
3 16 1 20
4 12 ‐ 16
1 4 ‐ 5
15 44 4 63
onbekend
man vrouw onbekend Totaal
5 3 ‐ 8
‐ 3 ‐ 3
‐ ‐ ‐ 0
1 2 5 8
6 8 5 19
Alle provincies 79 46 31 26 182 Er waren 182 personen die weigerden deel te nemen. De redenen daarvoor staan in Tabel 19. Men kon meer dan één reden aankruisen.
62
Resultaten ‐ rekrutering
Tabel 19: Redenen voor weigering bij volwassenen Reden weigering
N
geen tijd niet geïnteresseerd in studies niet geïnteresseerd in studies in het algemeen uitleg is te moeilijk weigering bloedafname weigering urinecollectie schending van de privacy gezondheidsredenen andere reden: zwangerschap, te ver…
81 4 14 8 28 12 19 23 18
Totaal 207 Deelnemers: Niet iedereen kon deelnemen aan het onderzoek. Er werd rekening gehouden met geslacht en niveau van tewerkstelling. Uit de 473 kandidaten selecteerden we 204 deelnemers. Tabel 20: Aantal volwassen deelnemers per geslacht en per provincie Provincie
Streefdoel
Antwerpen Limburg Oost‐Vlaanderen Vlaams‐Brabant West‐Vlaanderen Totaal
56 26 46 34 38 200
Aantal mannen 26 16 26 10 18 96
Aantal vrouwen 30 11 22 24 21 108
Totaal aantal 56 27 48 34 39 204
Tabel 21 : Aantal volwassen deelnemers per geslacht en tewerkstellingsniveau Geslacht man vrouw Totaal
A 35 22 57
Tewerkstellingsniveau B C D 26 21 12 32 37 14 58 58 26
E 2 3 5
Totaal aantal 96 108 204
63
Resultaten – beschrijving onderzoekspopulatie
2. Beschrijving van onderzoekspopulatie
2.1
Pasgeborenen
In totaal werden 255 moeders en hun pasgeborenen gerekruteerd. De voornaamste karakteristieken van de moeders en hun pasgeborenen worden weergegeven in Tabel 22. De leeftijd van de moeders schommelde tussen 18,2 en 42,4 jaar en bedroeg gemiddeld 30,3 (SD: 4,4) jaar. De gemiddelde zwangerschapsduur bedroeg 39,3 weken (SD: 1,4) en varieerde tussen 34 en 42 weken. Acht baby’s (3,2%) waren prematuur (zwangerschapsduur < 37 weken). Dit is minder dan de helft van de frequentie van prematuriteit in Vlaanderen (7,4%), vermoedelijk omdat er bij risicobevallingen geen deelname van de moeder aan de biomonitoringstudie werd gevraagd. De gemiddelde body‐mass index (BMI) vóór de zwangerschap bedroeg 23,5 (SD: 4,6) kg/m² met een minimum‐maximum range van 16,0 tot 47,4 kg/m². Van de pas bevallen moeders had 96,1% ooit de klassieke pil gebruikt. De gemiddelde duur van het pilgebruik was 106 (SD: 57) maanden met een range van 0 tot 276 maanden. Daarnaast vermeldden 60 vrouwen (28,4%) ook andere vormen van anticonceptie die enkel progestageen bevat, nl. minipil, prikpil, hormonenspiraaltje of hormonenimplantaat. De gemiddelde duur van deze andere vormen van anticonceptie bedroeg 6,2 (SD: 17,2) maanden (min.‐max. = 0 – 120 maanden). Het serum cholesterol van het navelstrengbloed bedroeg gemiddeld 74 mg/dL (SD: 24; min.‐max.: 34 ‐ 205 mg/dL). Serum triglyceriden waren gemiddeld 46 mg/dL (SD: 22; min.‐max.: 18 – 175 mg/dL). Vanuit serum cholesterol en serum triglyceriden werd het totaal vetgehalte in het serum berekend op basis van de regressievergelijking voor berekening van totaal bloedvet in navelstrengbloed die werd opgesteld in het 1e Steunpunt. Het bloedvetgehalte van het navelstrengbloed bedroeg gemiddeld 208,6 (SD: 53,2) mg/dL en varieerde tussen 136,3 en 544,2 mg/dL. Serum ferritine in navelstrengbloed was gemiddeld 186 µg/L (SD: 109; range: 25 – 767 µg/L). De geografische verdeling van de woonplaats van de moeders en hun pasgeborenen wordt gegeven in Figuur 1.
64
Resultaten – beschrijving onderzoekspopulatie Tabel 22: Beschrijvende statistiek – moeders en pasgeborenen Parameter Leeftijd moeder ≤ 25 jaar 25 – 30 jaar 30 – 35 jaar > 35 jaar Opleidingsniveau moeder geen diploma of lager secund. hoger secundair hoger onderwijs Provincies Antwerpen Oost‐Vlaanderen West‐Vlaanderen Limburg Vlaams‐Brabant Urbanisatie niet‐stedelijk (≤600 inw./km²) stedelijk (>600 inwoners/km²) Seizoen lente zomer herfst zomer Geslacht baby jongen meisje Meerlingzwangerschap eenling tweeling Complicaties tijdens zwangerschap neen ja Duur zwangerschap ≥ 37 weken < 37 weken Aard bevalling spontaan ingeleid keizersnede
N (%) 27 (10,6%) 95 (37,2%) 97 (38,0%) 36 (14,1%) 22 ( 8,7%) 75 (29,8%) 155 (61,5%) 64 (25,1%) 60 (23,5%) 49 (19,2%) 34 (13,3%) 48 (18,8%) 98 (38,4%) 157 (61,6%) 122 (47,8%) 44 (17,2%) 25 ( 9,8%) 64 (25,1%) 130 (51,0%) 125 (49,0%) 248 (97,6%) 6 ( 2,4%)
Vergelijking met 1e Steunpunt 14% 39% 37% 10% 78%
22% 26% 21% 28% 25% 52% 48% 98,9% 1,1% 156 (62,1%) 92% 95 (37,8%)9 8%10 242 (96,8%) 95,7% 8 ( 3,2%) 4,3% 136 (53,5%) 95% 105 (41,3%) 13 ( 5,1%) 5%
Vergelijking met Vlaanderen Jaarrapport SPE, 20087 16,0% 37,9% 31,9% 14,3% SILC‐enquête, 20078 10,9% 48,6% 40,1% Vlaams Gewest 1‐6‐07 28% 23% 19% 13% 17% Vlaams Gewest 25‐8‐08 53,3% (≤600 inw./km²) 46,7% (>600 inw./km²) Jaarrapport SPE, 20087 51,4% 48,6% Jaarrapport SPE, 20087 eenling: 98,1% tweeling: 1,8% Jaarrapport SPE, 20087 92,6% 7,4% Jaarrapport SPE, 20087 inleiding baring: 25,3% sectio: 20,2%
7 H. Cammu, G. Martens, E. Martens, K. De Coen, P. Defoort. Perinatale activiteiten in Vlaanderen 2008. Studiecentrum voor Perinatale Epidemiologie (SPE). 8 Hoogste opleidingsniveau Vlaamse vrouwen tussen 18 en 43 jaar (n=996) (SILC-enquête, 2007, bewerking CSB, Universiteit Antwerpen) 9 Op basis van vragenlijst van de moeder 10 Op basis van kindfiche van de materniteit
65
Resultaten – beschrijving onderzoekspopulatie
Parameter
N (%)
Pariteit eerste kind 101 (39,8%) tweede kind 85 (33,5%) derde kind of later 68 (26,8%) BMI moeder vóór zwangerschap ondergewicht (< 18,5 kg/m²) 15 ( 5,9%) normaal (18,5 – 25 kg/m²) 175 (69,2%) overgewicht (25 – 30 kg/m²) 40 (15,8%) zwaarlijvigheid (≥ 30 kg/m²) 23 ( 9,1%) Rookgewoonte vóór zwangerschap nooit gerookt 139 (55,4%) ex‐roker 37 (14,7%) minder dan dagelijks roken 17 ( 6,8%) dagelijks roken 58 (23,1%) Rookgewoonte tijdens zwangerschap niet‐roker 220 (88,3%) roker 29 (11,6%) Alcohol vóór zwangerschap (1 of meer glazen) nooit alcohol 37 (14,6%) minder dan maandelijks 62 (24,4%) minder dan wekelijks 58 (22,8%) wekelijks 97 (38,2%) Alcohol tijdens zwangerschap (1 glas/week of meer) neen 141 (55,5%) ja 113 (44,5%) Pilgebruik vóór zwangerschap neen 10 ( 3,9%) ja 244 (96,1%) Consumptie van lokale voeding lokaal gekweekte groenten 92 (36,4%) lokaal gekweekt fruit 31 (12,2%) lokaal gekweekte eieren 92 (36,1%) zelfgevangen vis 16 ( 6,4%) Groenten consumptie laag (≤4 porties/week) 29 (11,5%) gemiddeld (5‐7 porties/week) 161 (63,6%) hoog (>1 portie/dag) 63 (24,9%) Fruit consumptie laag (≤4 porties/week) 64 (25,3%) gemiddeld (5‐7 porties/week) 116 (45,8%) hoog (>1 portie/dag) 73 (28,8%) Consumptie van melk en melkproducten laag (<140 g/dag) 98 (39,0%) gemiddeld (140‐175 g/dag) 19 ( 7,6%) hoog (≥175 g/dag) 134 (53,4%)
Vergelijking met 1e Steunpunt 61% 27% 12% Gemiddelde BMI: 23,3 kg/m² (min.‐max. = 15,4 – 44,6) 64% 36% 84% 16% Vóór zwangerschap regelmatig alcoholgebruik: 32,2% 92% 8% 8,2% 91,8% 36,0% 29,8% ‐ 7,0% gemiddelde = 238 g/dag gemiddelde = 227 g/dag gemiddelde = 173 g/dag
Vergelijking met Vlaanderen Jaarrapport SPE, 20087 primiparti: 46,9% multiparti: 53,1% VCP, 2004 (15+)11 gemidd. = 138,3 g/dag (5 ‐ 7 porties/week) VCP, 2004 (15+)11 gemidd. = 118,2 g/dag (5 ‐ 7 porties/week) VCP, 2004 (15+)11 gemidd = 153,7 g/dag
11 VCP: Nationale Voedselconsumptiepeiling 2004. De Vriese S, De Backer G, De Henauw S, Huybrechts I, Kornitzer R, Leveque A, Moreau M, Van Oyen H. The Belgian food consumption survey: aims, design and methods. Archives of Public Health 2005; 63:1-16. http://www.iph.fgov.be/epidemio/epinl/foodnl/table04.htm
66
Resultaten – beschrijving onderzoekspopulatie
Parameter Kaas consumptie laag (<1 boterham/dag) gemiddeld (1‐3 boterhammen/d) Vlees consumptie laag (<100 g/dag) gemiddeld (100‐150 g/dag) hoog (≥150 g/dag) Vis consumptie laag (≤12 g/dag) gemiddeld (12‐25 g/dag) hoog (>25 g/dag) Ei consumptie laag (<1 ei/week) gemiddeld (1‐4 ei/week) hoog (>4 eieren/week)
N (%) 166 (65,6%) 87 (34,4%) 75 (29,6%) 48 (19,0%) 130 (51,4%) 88 (35,2%) 80 (32,0%) 82 (32,8%) 102 (40,5%) 145 (57,5%) 5 (2,0%)
Vergelijking met 1e Steunpunt gemiddelde = 101 g/dag gemiddelde = 20,2 g/dag gemiddelde = 1,5 ei/week
Vergelijking met Vlaanderen VCP, 2004 (15+)11 gemidd.= 30,2 g/dag (1 – 3 sneden/dag) VCP, 2004 (15+)11 gemidd. = 120,7 g/dag VCP, 2004 (15+)11 gemidd. = 23,9 g/dag VCP, 2004 (15+)11 gemidd. = 1,4 ei/week
67
Resultaten – beschrijving onderzoekspopulatie
Figuur 1: Geografische verdeling van deelnemers in moeder / pasgeborenen cohorte
68
Resultaten – beschrijving onderzoekspopulatie
2.2
Jongeren
In totaal namen er 210 jongeren deel aan het onderzoek. De voornaamste karakteristieken van de jongeren worden weergegeven in Tabel 23. De gemiddelde leeftijd bedroeg 14,8 (SD: 0,5) jaar, met een spreiding tussen 13,8 en 16,3 jaar. Bij 18 jongeren waren beide ouders of één van de ouders niet‐Belgisch. Volgende nationaliteiten kwamen voor bij de moeder: Nederland (n=3), Marokko (n=2), Duitsland, Filipijnen, Hongkong, Verenigd Koningrijk en Zaïre. Bij de vader kwamen volgende nationaliteiten voor: Nederland (n=5), Marokko (n=3), Duitsland (n=2), Verenigd Koningrijk (n=2), Canada, Hongkong en Italië. De rekruteringsperiode liep van 27 mei 2008 tot 12 mei 2009. Aangezien er via scholen werd gewerkt, waren er geen onderzoeken tijdens de 2e helft van juni (examens) of tijdens de maanden juli en augustus (zomervakantie), waardoor er geen deelnemers werden onderzocht in het zomerseizoen. De gemiddelde body‐mass index (BMI) in de onderzoeksgroep was 20,1 kg/m² (SD: 2,7; min.‐max.: 15,1 ‐ 33,0 kg/m²). Ongeveer twee derde van de jongeren had als baby borstvoeding gekregen. De gemiddelde duur van de borstvoeding bedroeg 11 (SD: 14) weken. De mediaan was 6 weken (minimum – maximum: 0 – 99 weken). Voor de bloedafname was het niet vereist om nuchter te zijn. Bij jongens werd de bloedafname vόόr 11 a.m. ingepland omdat er testosteron gemeten werd in het serum (varieert in de loop van de dag). Het serum cholesterol bedroeg gemiddeld 160 mg/dL (SD: 29; range: 84 ‐ 285 mg/dL). Serum triglyceriden waren gemiddeld 87 mg/dL (SD: 38; min.‐max.: 22 – 212 mg/dL). Vanuit serum cholesterol en serum triglyceriden werd het totaal vetgehalte in het serum berekend (Covaci, 2006). Het bloedvetgehalte bedroeg gemiddeld 444 mg/dL (SD: 66; min.‐max.: 313 – 649 mg/dL). Serum ferritine was gemiddeld 32,6 µg/L (SD: 16,8; min.‐max.: 2,0 – 100,0 µg/L). Alle jongeren verzamelden een staal ochtendurine. Het creatinine gehalte van de spot urine bedroeg gemiddeld 143 mg/dL (SD: 60; range: 30 – 308 mg/dL). De geografische verdeling van de deelnemers in de jongerenstudie wordt gegeven in Figuur 2.
69
Resultaten – beschrijving onderzoekspopulatie Tabel 23: Beschrijvende statistiek – onderzoeksgroep jongeren Parameter
N (%)
Geslacht jongens 121 (57,6%) meisjes 89 (42,4%) Leeftijd ≤ 14,5 jaar 67 (31,9%) 14,5 – 15,5 jaar 123 (58,6%) > 15,5 jaar 20 ( 9,5%) Opleidingsniveau jongere BSO 20 ( 9,7%) TSO 86 (41,5%) ASO 101 (48,8%) Hoogste opleidingsniveau in het gezin geen diploma of lager sec. 25 (12,1%) hoger secundair 66 (31,9%) hoger onderwijs 116 (56,0%) Geboorteland ouders beide ouders Belg 189 (90,4%) één van de ouders niet‐Belg 15 ( 7,2%) beide ouders niet‐Belg 5 ( 2,4%) Provincies Antwerpen 60 (28,6%) Oost‐Vlaanderen 47 (22,4%) West‐Vlaanderen 40 (19,0%) Limburg 27 (12,9%) Vlaams‐Brabant 36 (17,1%) Urbanisatie niet‐stedelijk (≤600 inw./km²) 133 (63,3%) stedelijk (>600 inwoners/km²) 77 (36,7%) Seizoen herfst 47 (22,4%) winter 62 (29,5%) lente 101 (48,1%) zomer 0 ( 0,0%) Body‐mass index (BMI) bij jongens15 ondergewicht 7 ( 5,8%) normaal 101 (83,5%) overgewicht 13 (10,7%)
Vergelijking met 1e Steunpunt 53,1% 46,9% 23,7% 63,8% 12,8% 11,7% 33,1% 55,2% 15,4% 34,9% 49,6% 19% 38% 35% 8% 5,3% 81,7% 13,0%
Vergelijking met Vlaanderen Vl. bevolking, 2008 12 50,8% 49,2% 3de jaar SO, 200813 21,8% 31,7% 46,5% SILC‐enquête, 200714 21,4% 41,9% 36,8% Vlaamse Gewest 1‐6‐07 28% 23% 19% 13% 17% Vlaams Gewest 25‐8‐08 53,3% (≤600 inw./km²) 46,7% (>600 inw./km²) 25% 25% 25% 25% HBSC 200616 2,6% 85,4% 11,9%
12
Bevolking volgens het Rijksregister, Vlaamse Gewest, 2008, 14 jaar. Jongens: n=36543; meisjes: n=35387 Schoolbevolking derde jaar secundair onderwijs (n= 72221), Vlaanderen, schooljaar 2007-2008 (Onderwijsstatistieken, O&V) 14 Hoogste opleidingsniveau Vlaamse mannen en vrouwen tussen 18 en 43 jaar (n=2520) (SILC-enquête, 2007, bewerking CSB, Universiteit Antwerpen) 15 http://www.zorg-en-gezondheid.be/uitleg_bmi.aspx 16 HBSC: Health Behaviour of School-Aged Children, 2006 (http://www.hbsc.org/ ) 13
70
Resultaten – beschrijving onderzoekspopulatie
Parameter
N (%)
Body‐mass index (BMI) bij meisjes15 ondergewicht 8 ( 9,0%) normaal 68 (76,4%) overgewicht 13 (14,6%) Rookgewoonte niet‐roker 189 (91,3%) minder dan dagelijks roken 9 ( 4,3%) dagelijks roken 9 ( 4,3%) Passief roker ja 50 (35,5%) nee 91 (64,5%) Alcohol consumptie (1 of meer glazen) nooit alcohol gedronken 30 (14,6%) minder dan maandelijks 126 (61,2%) minder dan wekelijks 42 (20,4%) wekelijks 8 (3,9%) Alcohol: >6 glazen bij 1 gelegenheid neen 162 (78,3%) ja 45 (21,7%) Pilgebruik bij meisjes neen 80 (90,9%) ja 8 (9,1%) Borstvoeding als baby neen 69 (33,5%) ja 137 (66,5%) Consumptie van lokale voeding lokaal gekweekte groenten 81 (39,3%) lokaal gekweekt fruit 48 (23,5%) lokaal gekweekte eieren 89 (45,0%) zelfgevangen vis 16 ( 8,1%) Groenten consumptie laag (≤4 porties/week) 23 (11,2%) gemiddeld (5‐7 porties/wk) 147 (71,7%) hoog (>1 portie/dag) 35 (17,1%) Fruit consumptie laag (≤4 porties/week) 85 (41,9%) gemiddeld (5‐7 porties/wk) 78 (38,4%) hoog (>1 portie/dag) 40 (19,7%) Consumptie van melk en melkproducten laag (<140 g/dag) 95 (46,6%) gemiddeld (140‐175 g/dag) 24 (11,8%) hoog (≥175 g/dag) 85 (41,7%)
Vergelijking met 1e Steunpunt
Vergelijking met Vlaanderen
7,5% 75,6% 16,9% 86,4% 5,6% 8,0% 25,2% 40,9% 19,8% 14,2% 90,8% 9,2% 39,7% 60,1% 50,6% 44,5% 36,5% 8,2% Groenten+fruit: gemiddelde = 305 g/dag Groenten+fruit: gemiddelde = 305 g/dag gemiddelde = 172 g/dag
HBSC 200616 4,4% 86,9% 8.6% HBSC, 2006 16 80,6% 4,6% 8,3% HBSC, 2006 16 87,6% 12,4% VCP, 2004 (België, 15+)17 gemiddelde = 138,3 g/dag (5 ‐ 7 porties per week) VCP, 2004 (België, 15+)17 gemiddelde = 118,2 g/dag (5 ‐ 7 porties per week) VCP, 2004 (België, 15+)17 gemiddelde = 135,7 g/dag
17 VCP: Nationale Voedselconsumptiepeiling 2004. De Vriese S, De Backer G, De Henauw S, Huybrechts I, Kornitzer R, Leveque A, Moreau M, Van Oyen H. The Belgian food consumption survey: aims, design and methods. Archives of Public Health 2005; 63:1-16. http://www.iph.fgov.be/epidemio/epinl/foodnl/table04.htm
71
Resultaten – beschrijving onderzoekspopulatie
Parameter Kaas consumptie laag (<1 boterham/dag) gemiddeld (1‐3 boterh./d) hoog (≥4 boterh./d) Vlees consumptie laag (<100 g/dag) gemiddeld (100‐150 g/dag) hoog (≥150 g/dag) Vis consumptie laag (≤12 g/dag) gemiddeld (12‐25 g/dag) hoog (>25 g/dag) Ei consumptie laag (<1 ei/week) gemiddeld (1‐4 eieren/wk) hoog (>4 eieren/week)
N (%) 161 (77,4%) 41 (19,7%) 6 ( 2,9%) 45 (21,7%) 28 (13,5%) 134 (64,7%) 83 (39,9%) 75 (36,1%) 50 (24,0%) 78 (38,2%) 121 (59,3%) 5 (2,4%)
Vergelijking met 1e Steunpunt gemiddelde = 108 g/dag gemiddelde = 18,4 g/dag gemiddelde = 1,5 ei/week
Vergelijking met Vlaanderen VCP, 2004 (België, 15+)17 gemiddelde = 30,2 g/dag (1 – 3 boterhammen/dag) VCP, 2004 (België, 15+)17 gemiddelde = 120,7 g/dag VCP, 2004 (België, 15+)17 gemiddelde = 23,9 g/dag VCP, 2004 (België, 15+)17 gemiddelde = 1,4 eieren/week
72
Resultaten – beschrijving onderzoekspopulatie
Figuur 2: Geografische verdeling van deelnemers in jongerenstudie
73
Resultaten – beschrijving onderzoekspopulatie
2.3
Volwassenen
In de onderzoeksgroep van de volwassenen werden 96 mannen en 108 vrouwen gerekruteerd. De voornaamste karakteristieken van de deelnemers worden weergegeven in Tabel 24. Aangezien de leeftijdgroepen tussen het 1e (50‐65 jaar) en het 2e (20‐40 jaar) Steunpunt aanzienlijk verschilden, werd er geen vergelijking gemaakt tussen de deelnemers van beide campagnes. De gemiddelde leeftijd van de 204 deelnemers bedroeg 33,9 (SD: 4,6) jaar en schommelde tussen 21,4 en 40,6 jaar. De verdeling volgens leeftijdscategorie (Tabel 24) toont aan dat er proportioneel minder jongere deelnemers waren; de helft van de onderzoeksgroep was ouder dan 35 jaar. Slechts bij 2 deelnemers waren beide ouders of één van de ouders niet‐Belgisch. Moeder en/of vader waren afkomstig van Spanje of Nederland. De gemiddelde body‐mass index (BMI) bedroeg 24,2 (SD: 3,8) kg/m², met een min.‐max. range van 16,9 tot 44,4 kg/m². Bij de vrouwen had 96,2% ooit de klassieke pil gebruikt. De gemiddelde duur van het pilgebruik was 127 (SD: 68) maanden met een range van 0 tot 301 maanden. Daarnaast vermeldden 32 vrouwen ook andere vormen van anticonceptie die enkel progestageen bevat, nl. minipil, prikpil, hormonenspiraaltje of hormonenimplantaat. De gemiddelde duur van deze andere vormen van anticonceptie bedroeg 13,1 (SD: 25,3) maanden (min.‐max. = 0 – 132 maanden). Alle volwassenen verzamelden een staal ochtendurine. Het creatinine gehalte van de spot urine bedroeg gemiddeld 118 mg/dL (SD: 54; min.‐max.: 9 – 258 mg/dL). De geografische verdeling van de deelnemers in de volwassenenstudie wordt gegeven in Figuur 3.
74
Resultaten – beschrijving onderzoekspopulatie Tabel 24: Beschrijvende statistiek – onderzoeksgroep volwassenen Parameter Geslacht mannen vrouwen Leeftijd 20 – 25 jaar 25 – 30 jaar 30 – 35 jaar ≥ 35 jaar Opleidingsniveau geen diploma of lager secundair hoger secundair hoger onderwijs Provincies Antwerpen Oost‐Vlaanderen West‐Vlaanderen Limburg Vlaams‐Brabant Urbanisatie niet‐stedelijk (≤600 inwoners/km²) stedelijk (>600 inwoners/km²) Seizoen lente zomer herfst winter Body‐mass index (BMI) ondergewicht (< 18,5 kg/m²) normaal (18,5 – 25 kg/m²) overgewicht (25 – 30 kg/m²) zwaarlijvigheid (≥ 30 kg/m²) Rookgewoonte nooit gerookt ex‐roker minder dan dagelijks roken dagelijks roken Passief roker ja nee Drug gebruik nooit drugs gebruikt vroeger, niet afgelopen 2 jaar
N (%) 96 (47,1%) 108 (52,9%) 8 ( 3,9%) 44 (21,6%) 61 (29,9%) 99 (48,5%) 3 ( 1,5%) 42 (21,0%) 155 (77,5%) 56 (27,4%) 48 (23,5%) 39 (19,2%) 27 (13,2%) 34 (16,7%) 105 (51,5%) 99 (48,5%) 43 (21,1%) 99 (48,5%) 33 (16,2% 29 (14,2%) 3 ( 1,5%) 137 (67,2%) 46 (22,6%) 18 ( 8,8%) 112 (55,7%) 42 (20,9%) 20 ( 9,9%) 27 (13,4%) 22 (17,2%) 106 (82,8%) 158 (77,8%) 32 (15,8%)
Vergelijking met Vlaanderen Vl. bevolking, 2008 (20‐40 j.)18 50,5% 49,5% SILC‐enquête, 200719 11,7% 42,9% 45,4% Vlaamse Gewest 01‐06‐‘07 28% 23% 19% 13% 17% Vlaamse Gewest 25‐08‐‘08 53,3% (≤600 inwoners/km²) 46,7% (>600 inwoners/km²) 25% 25% 25% 25% Gezondheidsenquête ‘04 (35‐34 jr)20 nooit gerookt: M: 57%; V: 50% huidig roker: M: 37%; V:29%
18
Bevolking volgens het Rijksregister, Vlaamse Gewest, 2008, 21-40 jaar. Mannen: n=796.858; vrouwen: n=779.999 19 Hoogste opleidingsniveau Vlaamse mannen en vrouwen tussen 20 en 40 jaar (n=913) (SILC-enquête, 2007, bewerking CSB, Universiteit Antwerpen) 20 Gezondheidsenquête door middel van Interview, België, 2004. WIV, afdeling epidemiologie, Brussel (EPI REPORTS N° 2006 – 035)
75
Resultaten – beschrijving onderzoekspopulatie (af en toe) gebruiker Pil gebruik (enkel vrouwen, n=105) neen ja Alcohol consumptie (1 of meer glazen) nooit alcohol gedronken minder dan maandelijks minder dan wekelijks wekelijks Alcohol: >6 glazen bij 1 gelegenheid neen ja Consumptie van lokale voeding lokaal gekweekte groenten lokaal gekweekt fruit lokaal gekweekte eieren zelfgevangen vis Groenten consumptie laag (≤4 porties/week) gemiddeld (5‐7 porties/week) hoog (>1 portie/dag) Fruit consumptie laag (≤4 porties/week) gemiddeld (5‐7 porties/week) hoog (>1 portie/dag) Consumptie van melk en melkproducten laag (<140 g/dag) gemiddeld (140‐175 g/dag) hoog (≥175 g/dag) Kaas consumptie laag (<1 boterham/dag) gemiddeld (1‐3 boterhammen/dag) hoog (≥4 boterhammen/dag) Vlees consumptie laag (<100 g/dag) gemiddeld (100‐150 g/dag) hoog (≥150 g/dag) Vis consumptie laag (≤12 g/dag) gemiddeld (12‐25 g/dag) hoog (>25 g/dag) Ei consumptie laag (<1 ei/week) gemiddeld (1‐4 eieren/week) hoog (>4 eieren/week)
13 ( 6,4%) 4 ( 3,8%) 101 (96,2%) 9 ( 4,5%) 33 (16,3%) 47 (23,3%) 113 (55,9%) 58 (28,7%) 144 (71,3%) 85 (42,1%) 47 (23,5%) 85 (42,3%) 17 ( 8,6%) 17 ( 8,5%) 135 (67,5%) 48 (24,0%) 80 (39,6%) 64 (31,7%) 58 (28,7%) 122 (60,7%) 10 ( 5,0%) 69 (34,3%) 137 (67,5%) 62 (30,5%) 4 ( 2,0%) 79 (39,5%) 26 (13,0%) 95 (47,5%) 82 (41,0%) 61 (30,5%) 57 (28,5%) 89 (43,8%) 112 (55,2%) 2 ( 1,0%)
VCP, 2004 (België, 15+)21 gemiddelde = 138,3 g/dag (5 ‐ 7 porties per week) VCP, 2004 (België, 15+)17 gemiddelde = 118,2 g/dag (5 ‐ 7 porties per week) VCP, 2004 (België, 15+)17 gemiddelde = 153,7 g/dag VCP, 2004 (België, 15+)17 gemiddelde = 30,2 g/dag (1 – 3 boterhammen/dag) VCP, 2004 (België, 15+)17 gemiddelde = 120,7 g/dag VCP, 2004 (België, 15+)17 gemiddelde = 23,9 g/dag VCP, 2004 (België, 15+)17 gemiddelde = 1,4 eieren/week
21
VCP: Nationale Voedselconsumptiepeiling 2004. De Vriese S, De Backer G, De Henauw S, Huybrechts I, Kornitzer R, Leveque A, Moreau M, Van Oyen H. The Belgian food consumption survey: aims, design and methods. Archives of Public Health 2005; 63:1-16. http://www.iph.fgov.be/epidemio/epinl/foodnl/table04.htm
76
Resultaten – beschrijving onderzoekspopulatie Figuur 3: Geografische verdeling van de deelnemers in de volwassenstudie
77
Resultaten – blootstelling
3. Biomerkers van blootstelling 3.1 Bespreking van polluenten Leeswijzer: De resultaten van de biomerkers van blootstelling worden besproken per categorie van polluent. Belangrijke achtergronddocumenten: Bijlage 3: biomerkerfiches: per polluent wordt een beschrijving gegeven van de bronnen, blootstellingsroutes, het metabolisme bij de mens, de biomerker(s) van blootstelling en de gezondheidseffecten. Bijlage 4: resultaten per biomerker. Voor iedere polluent wordt de beschrijvende statistiek van de biomerkers gegeven per leeftijdsgroep (pasgeborenen, jongeren, volwassenen). De waarden voor de biomerker worden gegeven voor de totale onderzoeksgroep en per relevante subklasse (bijv. volgens rookgewoonte, leeftijdsklasse, geslacht, urbanisatie, ….). Urinaire merkers worden telkens gegeven 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.
Voor polluenten in serum die vetgerelateerd zijn, worden de resultaten eveneens uitgedrukt in twee eenheden: per hoeveelheid serum (ng/L) en per hoeveelheid bloedvet (ng/g bloedvet).
Bijlage 5: vergelijking met de internationale literatuur. Enkel studies met metingen in de algemene bevolking worden beschouwd (m.a.w. studies over beroepsblootstelling worden uitgesloten). Aangezien veel biomerkers leeftijdsafhankelijk zijn, wordt vanuit de literatuur zoveel mogelijk de relevante leeftijdsklasse overgenomen; de leeftijdsrange wordt in ieder geval vermeld. Er wordt zoveel mogelijk gewerkt met vergelijkbare eenheden (volume‐ gerelateerd of gecorrigeerd voor creatinine of bloedvet). Er wordt vermeld welke statistiek (mediaan, gemiddelde, …) gerapporteerd wordt. Al deze factoren (selectie van populatie, gebruikte eenheid, gehanteerde statistische methoden) zorgen voor variatie in de beschrijving van de gegevens. De vergelijking van studies onderling moet dus met de nodige voorzichtigheid gebeuren.
Informatie in dit rapport: Per polluent wordt een korte beschrijving gegeven van de betekenis van de biomerker(s). Per biomerker worden de voornaamste beïnvloedende factoren besproken, nl. de meest markante conclusie van de informatie die wordt weergegeven in de tabellen in bijlage 6 . Voor urinaire merkers worden de resultaten besproken in creatinine‐gecorrigeerde eenheid (µg/g creatinine); voor vetgerelateerde polluenten worden de resultaten besproken per hoeveelheid bloedvet (ng/g vet). Leeftijd, geslacht en roken zijn belangrijke confounders; voor sommige polluenten zijn er specifieke confounders (bijv. visconsumptie voor blootstelling aan kwik). Indien er belangrijke variatie is van de biomerker volgens confounder (cfr. bijlage 6), wordt deze informatie grafisch weergegeven. Resultaten van pasgeborenen zijn telkens weergegeven in het blauw, resultaten van jongeren in het groen en resultaten van volwassenen in het rood.
78
Resultaten – blootstelling Leeswijzer, vervolg: Per polluent wordt een overzichtstabel gegeven met de Vlaamse referentiewaarden voor de verschillende biomerkers in de verschillende leeftijdsgroepen. Er wordt telkens een gemiddelde en een 90e percentiel gegeven. De Vlaamse referentiewaarden zijn gecorrigeerd voor a priori gedefinieerde confounders.
Per polluent worden de Vlaamse referentiewaarden gekaderd t.o.v. nationale en Leeswijzer, vervolg: internationale waarden uit de literatuur.
79
Resultaten – blootstelling – zware metalen
3.1.1 Zware metalen In alle leeftijdsgroepen werden zware metalen gemeten: ‐
Een aantal zware metalen, namelijk cadmium (Cd), lood (Pb), mangaan (Mn), koper (Cu), thallium (Tl) en arseen (As) werd gemeten in navelstrengbloed, in perifeer bloed van de moeder en in bloed van de jongeren;
‐
Totaal arseen (As) en toxisch relevant arseen (TRA) werden gemeten in de urine van de jongeren en de volwassenen;
‐
Cadmium (Cd) werd gemeten in de urine van de volwassenen;
‐
Kwik (Hg) en methylkwik (MeHg) werden gemeten in het haar van de pas bevallen moeders en van de jongeren.
In bijlage 3 wordt per polluent een beschrijving gegeven van de toxicologische relevantie van de polluent en de gebruikte biomerkers. De betekenis van de biomerkers kan in het kort worden samengevat als volgt: urinair cadmium weerspiegelt de levenslange blootstelling aan cadmium; bloed cadmium en bloed lood geven een maat voor de blootstelling gedurende de laatste 2 tot 3 maanden; bloed mangaan weerspiegelt recente blootstelling (1‐2 dagen). Koper en thallium concentraties in volbloed weerspiegelen recente blootstelling (grootte‐orde: uren tot dagen). Arseen in bloed en in urine weerspiegelen beiden recente blootstelling (1‐2 dagen), en worden sterk beïnvloed door de niet‐toxische vorm van arseen via visinname. De som van anorganisch arseen (As3 en As5) en de gemethyleerde vormen van arseen (MMA, monomethylarsonic acid en DMA, dimethylarsinic acid) worden in de literatuur benoemd als toxisch relevant arseen (TRA) en geven een maat voor de blootstelling aan arseen via milieu (inhalatie, bodem en water) en minder door visconsumptie (Apostoli 1999). Methylkwik in haar geeft een maat voor de lichaamsbelasting aan methylkwik, een neurotoxische vorm van kwik waaraan de mens voornamelijk is blootgesteld via visconsumptie. Totaal kwik in haar geeft een maat voor de blootstelling aan totaal kwik. In bijlage 4 worden de ruwe data van de biomerkers gegeven voor de totale groep, en wordt er ook een beschrijvende statistiek gegeven voor relevante subgroepen zoals leeftijdsklassen, geslacht, roken, urbanisatie, enz... De voornaamste trends worden hier per polluent samengevat. Voor bloed cadmium werden waarden boven de detectielimiet (LOD = 0,6 µg/L) waargenomen bij 67,9% van de stalen navelstrengbloed, 68,3% van de stalen perifeer bloed van de moeders en 98,6% van de jongeren. Bloed cadmium wordt sterk beïnvloed door roken: bloed cadmium bij rokers lag gemiddeld 3 tot 4 maal hoger dan bij niet‐rokers, zowel bij jongeren als bij de moeders van pasgeborenen (Figuur 4). Waarden in navelstrengbloed waren niet significant verschillend tussen moeders die roken tijdens de zwangerschap en moeders die niet roken.
Cadmium en roken ‐ pasgeborenen
Cadmium en roken ‐ jongeren
bloed moeder 1,0
0,814
0,8 0,6 0,4 0,2
p<0,001
p<0,001
navelstrengbloed 0,278
p=0,09 0,071
0,087
1,0
Bloed Cd (µg/L)
bloed Cd (µg/L)
1,2
0,74 0,8 0,6 0,4
0,35 0,19
0,2 0,0
0,0
niet‐roker
niet‐roker roker
niet‐roker roker
sporadisch dagelijks roker roker
Figuur 4: Effect van roken op bloed cadmium bij pasgeborenen/moeders en bij jongeren
80
Resultaten – blootstelling – zware metalen Moeders uit stedelijke gebieden hadden significant hogere cadmiumgehaltes in navelstrengbloed (0,079 vs. 0,064 µg/L; p=0,036) dan moeders uit niet‐stedelijke gebieden. De waarden in perifeer bloed vertoonden dezelfde trend, maar de resultaten waren borderline non‐significant (71,7 vs. 63,0 µg/L; p=0,053). Bij jongeren waren er geen verschillen volgens urbanisatie. In de jongerengroep werd een significante (p=0,01) graduele afname in concentratie bloed cadmium waargenomen per toenemende categorie van serum ferritine. Dit werd niet vastgesteld bij pasgeborenen: de concentratie serum ferritine was niet geassocieerd met cadmium in navelstrengbloed. Serum ferritine in het bloed van de moeder werd niet gemeten. Tot slot, bloed cadmium was niet verschillend tussen jongens en meisjes, er was geen duidelijk effect van leeftijd en er was ook geen effect van het eten van lokale groenten of fruit, noch bij moeders, noch bij jongeren. Urinair cadmium bij volwassenen was significant hoger bij vrouwen dan bij mannen (261 vs. 184 ng/g creatinine; p<0,001) en was significant positief geassocieerd met leeftijd (in leeftijdsklasse <30 jaar; 30‐35 jaar en ≥35 jaar was de gemiddelde waarde respectievelijk 186, 206 en 248 ng/g creatinine; p=0,006). Er was geen duidelijk effect van roken; gemiddelde waarden waren het hoogst in ex‐rokers (Figuur 5). Dit is opmerkelijk aangezien roken een belangrijke bron van cadmium is. Indien de gegevens worden opgesplitst voor mannen en vrouwen (Figuur 5), zien we voor mannen een hogere waarde bij rokers maar de verschillen zijn niet significant (p=0,68). Bij vrouwen is er duidelijk een vertekende relatie. Verder exploitatie van de data toont dat een aantal factoren mogelijk een rol speelt bij de interpretatie van de gegevens: (1) het aantal sigaretten dat gerookt wordt varieert tussen 0 en 42 sigaretten per week bij de sporadische rokers en tussen 5 en 170 sigaretten per week voor de dagelijkse rokers. Er is dus een overlap in rookfrequentie tussen de groepen van sporadische en dagelijkse rokers. (2) in de groep van ex‐rokers komen twee outliers voor met hoge waarden voor urinair cadmium (>1000 ng/g creatinine). Via de vragenlijsten kan geen duidelijke verklaring gevonden worden voor de hoge waarden (beroepsblootstelling, hobby’s, woonplaats), dus er is geen gegronde reden om de waarden weg te laten. De gemiddelde urinaire cadmium concentratie zonder deze 2 outliers bedraagt 245 ng/g creatinine. De outliers verstoren dus de relatie tussen roken en cadmium.
250
p=0,20
259
300
210
Cadmium en roken ‐ volwassenen
200
Urinair Cd (ng/g crt)
Urinair Cd (ng/g crt)
Cadmium en roken ‐ volwassenen 222
200 150 100 50 0
nooit gerookt
ex‐roker
sporadisch dagelijks roker roker
350
mannen vrouwen
325
322
300
240
218 227
250 200
183
171
nooit gerookt
ex‐roker
168
150 100 50 0
sporadisch dagelijks roker roker
Figuur 5: Effect van roken op urinair cadmium bij volwassenen voor totale onderzoeksgroep (links) en voor mannen en vrouwen apart (rechts) Bloed lood stijgt met de leeftijd (Figuur 6). Zowel lood in navelstrengbloed als lood in perifeer bloed van de moeder stijgen significant met de leeftijd van de moeder. Ook bij de jongeren werd ondanks de beperkte leeftijdsrange (13,8‐16,3 jaar) een significante stijging vastgesteld van de bloed lood concentratie met de leeftijd.
81
Resultaten – blootstelling – zware metalen
Lood en leeftijd ‐ pasgeborenen navelstrengbloed p=0,007
p=0,047
p=0,002 14,0
15
11,3 10
7,2
8,6
8,3
10,0
10,3
16,9
20,0
Bloed Pb (µg/L)
bloed Pb (µg/L)
20
Lood en leeftijd ‐ jongeren
bloed moeder
11,5
5
0
15,3 13,3
15,0
10,0
5,0
0,0
≤ 14,5 jaar
14,5 ‐ 15,5 jaar
> 15,5 jaar
Figuur 6: Effect van leeftijd op bloed lood bij pasgeborenen/moeders en bij jongeren Bij jongeren werden significant hogere waarden gemeten bij jongens in vergelijking met meisjes voor bloed lood (16,8 vs. 12,3 µg/L; p<0,001). Roken tijdens de zwangerschap was geassocieerd met significant verhoogde lood concentraties in het bloed van de moeder; eenzelfde trend werd geobserveerd voor lood in navelstrengbloed, maar de verschillen waren niet significant (Figuur 7). Ook bij jongeren was er een trend maar de verschillen waren niet significant, vermoedelijk omwille van de kleine proportie rokers (Figuur 7). Bij moeders in stedelijke gebieden werden significant hogere bloed lood waarden geobserveerd in vergelijking met moeders van niet‐stedelijke gebied, zowel in perifeer bloed (12,0 vs. 10,0 µg/L; p<0,001) als in navelstrengbloed (9,2 vs. 7,9 µg/L; p=0,02). Bij jongeren was er een analoge trend, maar de verschillen waren niet significant (15,8 µg/L in stedelijk gebied vs. 14,2 µg/L in niet‐stedelijk gebied; p=0,06).
Lood en roken ‐ jongeren
Lood en roken ‐ pasgeborenen bloed moeder 20
10
10,9
8,5
5
Bloed Pb (µg/L)
bloed Pb (µg/L)
10,0
17,1
20,0
13,7
p=0,11
15
p=0,28
p<0,01
navelstrengbloed
17,1
14,6 15,0
10,0
5,0
0,0 0
niet‐roker
niet‐roker roker
niet‐roker roker
sporadisch dagelijks roker roker
Figuur 7: Effect van roken op bloed lood bij pasgeborenen/moeders en bij jongeren
Bloed mangaan, bloed koper en bloed thallium varieerden weinig voor de onderzochte subgroepen. Bij jongeren was er een borderline effect van roken op bloed mangaan (p=0,055) en bloed koper (p=0,042), maar dit laatste steeg niet lineair tussen de 3 categorieën van rokers (laagste waarde in sporadische rokers). Roken was geen significante predictor voor bloed Mn of bloed Cu bij moeders van pasgeborenen. Bij jongeren werden significant hogere waarden voor bloed thallium gemeten bij jongens in vergelijking met meisjes (0,0281 vs. 0,0256 µg/L; p=0,004). In perifeer bloed van moeders werden significant hogere waarden voor mangaan geobserveerd in het stedelijk gebied t.o.v. het niet‐stedelijke gebied (12,7 vs. 11,3 µg/L; p=0,005) en werden significant hogere Mn‐gehaltes waargenomen bij een hogere pariteit (11,1 µg/L bij pariteit=1; 12,7 µg/L bij pariteit=2 en 13,1 µg/L bij pariteit=3 of meer; p=0,004).
82
Resultaten – blootstelling – zware metalen Bloed arseen neemt toe met de leeftijd (Figuur 8). Moeders die roken tijdens de zwangerschap hadden significant lagere waarden voor arseen in perifeer bloed (0,45 vs. 0,66 µg/L; p=0,03) en in navelstrengbloed (0,33 vs. 0,57 µg/L; p=0,004).
Arseen en leeftijd ‐ pasgeborenen
Arseen en leeftijd ‐ jongeren
bloed moeder
p=0,002
p=0,22
p=0,008 1,02
1,00
1
0,5
0,49
0,41
0,54
0,68
0,58
0,87
1,0
Bloed As (µg/L)
bloed As (µg/L)
1,5
navelstrengbloed
0,44
0
0,8
0,55
0,62
0,6 0,4 0,2 0,0
≤ 14,5 jaar
14,5 ‐ 15,5 jaar
> 15,5 jaar
Figuur 8: Effect van leeftijd op bloed arseen bij pasgeborenen/moeders en bij jongeren Bij jongeren en volwassenen werden totaal arseen en toxisch relevant arseen (TRA) in de urine gemeten. Totaal urinair arseen was duidelijk in verband te brengen met recente visconsumptie (Figuur 9). Bij jongeren die in de laatste 3 dagen vis of zeevruchten hadden gegeten, was de gemiddelde urinaire arseen concentratie significant hoger dan bij jongeren die geen vis of zeevruchten hadden gegeten (p<0,001). Toxisch relevant arseen (TRA), daarentegen, was niet significant verschillend tussen viseters en niet‐viseters. Bij volwassenen was er wel een significant verschil voor beide parameters, maar het verschil in TRA tussen viseters en niet‐viseters was minder uitgesproken dan voor totaal arseen. TRA in urine was significant hoger bij meisjes dan bij jongens, respectievelijk 4,4 vs. 3,1 µg/g creatinine (p=0,004). Totaal arseen bij volwassenen was significant lager in rokers (p=0,02).
Arseen & visconsumptie ‐ jongeren
Arseen & visconsumptie ‐ volwass.
toxisch relevant arseen 35
p=0,23
p<0,001 15,1
Urinair As (µg/g crt)
Urinair As (µg/g crt)
20
totaal arseen
15
10
6,5 3,4
5
4,0
0
totaal arseen
toxisch relevant arseen p<0,001
p<0,001 25,0
30 25 20 15
9,1
10
2,6
5
4,8
0
Geen vis
Vis
Geen vis
Vis
Geen vis
Vis
Geen vis
Vis
Figuur 9: Effect van recente visconsumptie (laatste drie dagen) op urinair arseen (totaal arseen en toxisch relevant arseen, TRA) bij jongeren en bij volwassenen Jongeren die in stedelijke gebieden woonden hadden significant hogere waarden voor totaal kwik in haar in vergelijking met jongeren uit niet‐stedelijke regio’s (0,23 vs. 0.17 µg/g haar; p=0,012). De concentratie kwik en methylkwik in haar werden in verband gebracht met de gemiddelde visconsumptie van de deelnemer. Om de ‘gemiddelde’ visconsumptie in te schatten werd gevraagd naar de eetgewoonten van het afgelopen jaar. Zowel bij jongeren als bij de moeders van de pasgeborenen was er een significante toename van totaal kwik en methylkwik in haar volgens gemiddelde visinname. Er werd geen relatie gevonden tussen (methyl)kwik in haar en de aanwezigheid van amalgaamvullingen (informatie uit vragenlijst) of tussen (methyl)kwik in haar en het gebruik van haarkleurproducten of haarverzorgingsproducten (gel, conditioner, ...). 83
Resultaten – blootstelling – zware metalen
Kwik & visconsumptie ‐ moeders
methylkwik
totaal kwik
0,50
p<0,001
p<0,001 0,345
0,40
0,30
0,213 0,20
0,201
0,127
0,130 0,079
0,10
0,00
laag matig hoog
laag matig hoog
Hg en MeHg in haar (µg/g)
Hg en MeHg in haar (µg/g)
Kwik & visconsumptie ‐ jongeren
0,70
totaal kwik
methylkwik
p<0,001
p<0,001
0,60
0,495
0,50
0,381
0,344
0,40 0,30 0,20
0,283
0,242 0,138
0,10 0,00
laag matig hoog laag matig hoog Figuur 10: Effect van gemiddelde visconsumptie of gehalte kwik (Hg) en methylkwik (MeHg) in haar bij jongeren en moeders van pasgeborenen ‐0,10
Vlaamse referentiewaarden De Vlaamse referentiewaarden voor de metalen in de verschillende leeftijdsgroepen worden weergegeven in Tabel 25. Deze waarden werden gecorrigeerd voor vooraf gedefinieerde confounders.
84
Resultaten – blootstelling – zware metalen
Tabel 25: Vlaamse referentiewaarden (gemiddelde en 90e percentiel) voor zware metalen Leeftijdsgroep Lood (Pb) pasgeborenen moeders pasgeborenen jongeren Cadmium (Cd) pasgeborenen
Biomerker
Eenheid
N
% Confounders >LOD/LOQ 100% leeftijd moeder, roken 100% leeftijd, roken 100% leeftijd, geslacht, roken
bloed Pb ‐ navelstrengbloed bloed Pb – bloed van moeder bloed Pb
µg/L
241
µg/L
235
µg/L
207
µg/L
241
67,9%
moeders pasgeborenen jongeren
bloed Cd ‐ navelstrengbloed bloed Cd – bloed van moeder bloed Cd
µg/L
235
68,9%
µg/L
207
98,6%
volwassenen
urinair Cd
ng/L
194
100%
volwassenen
urinair Cd
ng/g creatinine
194
100%
bloed Mn ‐ navelstrengbloed bloed Mn – bloed van moeder bloed Mn
µg/L
241
100%
µg/L
235
100%
µg/L
207
100%
µg/L
241
100%
Mangaan (Mn) pasgeborenen moeders pasgeborenen jongeren Koper (Cu) pasgeborenen
bloed Cu ‐ navelstrengbloed
leeftijd moeder, roken leeftijd, roken leeftijd, geslacht, roken leeftijd, geslacht, roken, creatinine leeftijd, geslacht, roken
Geom. gemiddelde (95% BI) 8,6 (8,1 – 9,2)
90e percentiel (95%BI) 15,9 (13,9 – 17,9)
11,1 (10,6 – 11,7)
18,9 (17,1 – 20,7)
14,8 (14,0 – 15,6)
27,6 (23,1 – 32,1)
0,073 (0,066 – 0,081) 0,160 (0,095 – 0,226) 0,312 (0,291 – 0,334)
0,728 (0,592 – 0,864)
0,210 (0,192 – 0,230)
0,471 (0,333 – 0,609)
239 (224 – 256)
444 (363 – 525)
222 (208 – 237)
413 (358 – 468)
leeftijd moeder, roken 31,2 (29,8 – 32,8) leeftijd, roken 12,1 (11,6 – 12,7) leeftijd, geslacht, roken 9,7 (9,3 – 10,1) leeftijd moeder, roken
600 (585 – 615)
52,2 (47,6 – 56,8) 18,6 (16,8 – 20,5) 13,6 (12,8 – 14,4)
754 (711 ‐797)
85
Resultaten – blootstelling – zware metalen Leeftijdsgroep
Biomerker
Eenheid
N
moeders pasgeborenen jongeren
bloed Cu – bloed van moeder bloed Cu
µg/L
235
µg/L
207
µg/L
241
100%
µg/L
235
100%
µg/L
207
100%
µg/L
241
99,6%
Thallium (Tl) pasgeborenen moeders pasgeborenen jongeren Arseen (As) pasgeborenen
bloed Tl ‐ navelstrengbloed bloed Tl – bloed van moeder bloed Tl
% Confounders >LOD/LOQ 100% leeftijd, roken 100% leeftijd, geslacht, roken
moeders pasgeborenen jongeren
bloed As ‐ navelstrengbloed bloed As – bloed van moeder bloed As
µg/L
235
100%
µg/L
207
100%
jongeren
urinair As
µg/L
203
100%
volwassenen
urinair As
µg/L
194
100%
jongeren
urinair As
203
100%
volwassenen
urinair As
194
100%
jongeren
urinair TRA
µg/g creatinine µg/g creatinine µg/L
203
95,1%
volwassenen
urinair TRA
µg/L
194
91,4%
leeftijd moeder, roken leeftijd, roken leeftijd, geslacht, roken leeftijd moeder, roken leeftijd, roken leeftijd, geslacht, roken leeftijd, geslacht, roken, creatinine leeftijd, geslacht, roken, creatinine leeftijd, geslacht, roken leeftijd, geslacht, roken leeftijd, geslacht, roken, creatinine leeftijd, geslacht, roken, creatinine
Geom. gemiddelde (95% BI) 1312 (1279 – 1347)
90e percentiel (95%BI) 1715 (1631 – 1799)
790 (774 – 807)
938 (908 ‐ 967)
0,017 (0,016 – 0,018)
0,025 (0,023 – 0,028)
0,028 (0,027 – 0,029)
0,038 (0,036 – 0,040)
0,027 (0,026 – 0,028)
0,036 (0,034 – 0,038)
0,54 (0,47 – 0,62)
2,18 (1,53 – 2,83)
0,64 (0,57 – 0,72)
2,04 (1,38 – 2,69)
0,62 (0,55 – 0,69)
2,12 (1,52 – 2,71)
12,3 (10,8 – 14,0)
90,0 (60,7 – 119,4)
17,2 (14,9 – 19,8)
85,3 (61,7 – 108,8)
9,3 (8,1 – 10,6)
49,0 (32,3 – 65,7)
15,9 (13,8 – 18,3)
71,4 (57,0 – 85,9)
4,8 (4,2 – 5,4)
10,8 (8,6 – 13,0)
4,0 (3,4 – 4,6)
11,5 (8,4 – 14,7)
86
Resultaten – blootstelling – zware metalen Leeftijdsgroep
Biomerker
Eenheid
N
jongeren
urinair TRA
203
volwassenen
urinair TRA
Kwik (Hg) moeders pasgeborenen jongeren moeders pasgeborenen jongeren
Hg in haar
µg/g creatinine µg/g creatinine µg/g haar
Hg in haar
µg/g haar
206
MeHg in haar
µg/g haar
243
MeHg in haar
µg/g haar
201
194 242
% Confounders >LOD/LOQ 95,1% leeftijd, geslacht, roken 91,4% leeftijd, geslacht, roken 100% leeftijd, roken 100% leeftijd, geslacht, roken 100% leeftijd, roken 100% leeftijd, geslacht, roken
Geom. gemiddelde (95% BI) 3,6 (3,2 – 4,1)
90e percentiel (95%BI) 8,0 (6,2 – 9,8)
3,7 (3,2 – 4,3)
10,7 (8,7 – 12,7)
0,349 (0,318 – 0,383)
0,821 (0,676 – 0,965)
0,193 (0,172 – 0,217)
0,468 (0,363 – 0,573)
0,256 (0,231 – 0,283)
0,653 (0,526 – 0,780)
0,118 (0,105 – 0,134)
0,352 (0,252 – 0,452)
87
Resultaten – blootstelling – zware metalen
Vergelijking met de literatuur De Vlaamse referentiewaarden worden vergeleken met de internationale literatuur in bijlage 5. Er werden geen vergelijkingswaarden gevonden voor thallium in navelstrengbloed en koper in navelstrengbloed. Globaal kunnen we stellen dat de waarden van zware metalen in bloed en urine in Vlaanderen relatief laag liggen in vergelijking met de literatuur. Voor lood is de huidige gerapporteerde waarden laag in vergelijking met waarden uit de literatuur, zowel in navelstrengbloed als in perifeer bloed (jongeren, moeders). Mogelijk is dit toe te schrijven aan de dalende tijdstrend die reeds gedurende verschillende decennia in Europa wordt gerapporteerd (Smolders, 2010), en die zich mogelijk nog steeds verderzet. Dit is o.m. ook te merken in de opeenvolgende campagnes van de CDC in de U.S.: de waarden in de periode 2003‐04 zijn lichtjes gedaald tegenover de campagne 1999‐2000. Eenzelfde tijdstrend speelt mogelijk ook een rol voor cadmium. Ook hier zien we relatief lage waarden anno 2008‐09 in Vlaanderen, zowel voor navelstrengbloed als voor perifeer bloed. Een daling van de cadmiumconcentraties wordt inderdaad waargenomen in de opeenvolgende campagnes van de CDC, zowel in bloed als in urine. De lagere waarden voor lood en cadmium in het tweede Steunpunt in vergelijking met het eerste Steunpunt kunnen mogelijk mede worden verklaard door het feit dat de deelnemers in het eerste Steunpunt gerekruteerd werden in typegebieden. In sommige van deze regio’s was er een historische vervuiling van zware metalen, en dus een grotere kans op outliers (zie ook verder in het rapport: § 3.2 Vergelijking eerste en tweede Steunpunt). De waarden voor bloed cadmium bij de moeders van de pasgeborenen en voor urinair cadmium bij de volwassenen liggen iets lager dan de gemiddelde waarden van vergelijkbare leeftijdsgroepen (uit vervuild en controlegebied) in de BONK studie, een blootstellingsonderzoek in de buurt van de non‐ ferro industrie in de Noorderkempen. Voor bloed cadmium werden in de Noorderkempen geometrische gemiddelden gerapporteerd van 0,327 µg/L voor de klasse 20‐29 jaar en 0,383 µg/L voor de klasse 30‐39 jaar. De referentiewaarde in de huidige studie bedraagt 0,312 µg/L. Voor urinair cadmium zijn de respectievelijke waarden 226 µg/g creatinine en 303 µg/g creatinine in de Noorderkempen en 222 µg/g creatinine bij de volwassenen in de huidige studie. De gemiddelde waarden voor mangaan (navelstrengbloed en perifeer bloed), koper (perifeer bloed) en thallium (perifeer bloed), arseen (perifeer bloed, urine) en toxisch relevant arseen (urine) situeerden zich in de normale range van waarden die terug te vinden zijn in de literatuur. Ook voor kwik en methylkwik situeert Vlaanderen zich in de midden tot lage range van buitenlandse studie. Bij kwik valt wel op dat de gemiddelde waarden ver uit elkaar liggen (> factor 10), vermoedelijk door de hoge visconsumptie in sommige landen (bijv. zeer hoge waarden in Japan, Maleisië). Zelfs indien we deze studies buiten beschouwing laten, liggen de Vlaamse waarden nog relatief laag t.o.v. het buitenland. De waarde voor toxicolische relevant arseen in de BONK studie bedroeg gemiddeld 3,45 µg/g creatinine bij 20‐29‐jarigen en 3,57 µg/g creatinine bij 30‐39‐jarigen. Deze waarden zijn vergelijkbaar met de referentiewaarde van 3,7 µg/g creatinine bij volwassenen. Vergelijking met internationale advieswaarden Voor de zware metalen die in de huidige studie gemeten worden, bestaat er enkel een gezondheidskundige advieswaarde voor bloed lood. De wereldgezondheidsorganisatie (WHO) stelt de waarden onder de 100 µg/L bloed lood veilig zijn voor de gezondheid van kinderen en volwassenen. Noch bij de onderzochte jongeren, noch bij de deelnemende moeders waren er deelnemers met een waarde boven de 100 µg/L. Bij de jongeren bedroeg de hoogst gemeten waarde 76,9 µg/L; bij de moeders was de maximum geobserveerde waarde 69,9 µg/L. De WHO norm geldt niet voor navelstrengbloed. De WHO norm staat momenteel ter discussie en wordt mogelijk nog verlaagd. Daarom werd nagegaan wat de frequentieverdeling van de deelnemers is voor verschillende afkapwaarden voor bloed lood (Tabel 26). 88
Resultaten – blootstelling – zware metalen Voor bloed cadmium en urinair cadmium bestaan er referentiewaarden voor beroepsblootstelling, namelijk 5 µg/L voor bloed cadmium en 2 µg/g creatinine voor urinair cadmium (Lauwereys & Hoët, 2000). Bij de 210 jongeren was er 1 persoon (0,48% van de populatie) met een waarde boven de 5 µg cadmium/L. Deze waarde bedroeg 22,9 µg/L. Bij de 243 moeders was er eveneens 1 deelnemer (0,41%) met een bloed cadmium waarde boven de 5 µg/L, maar hier was de waarde slechts licht verhoogd t.o.v. de referentie, nl. 5,2 µg/L. Urinair cadmium werd enkel gemeten bij volwassenen (n = 203). Hier was geen enkele waarden hoger dan de referentiewaarde van 2 µg/g creatinine. Recente studies uit België en Zweden suggereren dat voor effecten op het bot een afkapwaarde van 2 µg/g creatinine te hoog zou zijn en men eerder in de richting van 1 µg/g creatinine moet gaan. Daarnaast wordt cadmium in urine in sommige studies ook getoetst aan de NOAEL van 660 ng/g creatinine. Ook voor bloed cadmium vinden experten dat de afkapwaarde van 5 µg/g creatinine te hoog is voor de algemene bevolking. Experten stellen daarom voor om de metingen ook te toetsen aan een waarde van 2 µg/L. De voorgestelde toetsingswaarden worden toegepast op de huidige populatie in Tabel 26. Tabel 26: Percentage deelnemers met meetwaarden onder de toetsingswaarden voor bloed lood, bloed cadmium en urinair cadmium Biomerker
Toetsingswaarde
Moeders
Jongeren
Volwassenen
Bloed lood
< 100 µg/L (WHO)
100% (243/243)
100% (210/210)
‐
Bloed lood
< 50 µg/L
99,6% (242/243) 98,1% (206/210) ‐
Bloed lood
< 250 µg/L
95,9% (233/243) 91,7% (189/210) ‐
Bloed lood
< 10 µg/L
42,4% (103/243) 17,6% (37/210)
Bloed cadmium
< 5 µg/L (arbeiders)
100% (243/243)
Bloed cadmium
< 2 µg/L (arbeiders)
98,4% (239/243) 98,6% (207/210) ‐
Urinair cadmium
< 2 µg/g creatinine ‐ (arbeiders)
‐
100% (203/203)
Urinair cadmium
< 1 µg/g creatinine
‐
‐
100% (203/203)
Urinair cadmium
< 0,66 µg/g creatinine ‐
‐
97,0% (197/203)
‐
99,5% (209/210) ‐
Vergelijking navelstrengbloed – perifeer bloed In de moeder‐kind cohorte werden de zware metalen zowel in navelstrengbloed als in perifeer bloed van de moeder gemeten. De bloedafname bij de moeder gebeurde 1 tot 4 dagen na de bevalling. De analyse van beide bloedstalen gebeurde door hetzelfde laboratorium. Voor cadmium lagen de waarden in navelstrengbloed gemiddeld vier keer lager dan de waarden in bloed van de moeder. Er was geen verband tussen de niveaus in navelstrengbloed en in perifeer bloed: een stijging in het bloed van de moeder had weinig of geen effect op de niveaus in het navelstrengbloed. Voor lood waren de niveaus in beide matrices vergelijkbaar, en ook sterk gecorreleerd (R²=0,43). Mangaan in navelstrengbloed was gemiddeld ongeveer drie maal hoger dan mangaan in perifeer bloed van de moeder. De waarden in navelstrengbloed varieerden van 7 tot 80 µg/L, terwijl de waarden bij de moeder in de range van 4 tot 40 µg/L lagen. De hogere concentraties aan mangaan in navelstrengbloed ten opzichte van perifeer bloed kan waarschijnlijk voor een deel verklaard worden door het feit dat mangaan zich voornamelijk in rode bloedcellen opstapelt, en de fractie aan rode 89
Resultaten – blootstelling – zware metalen bloedcellen groter is in navelstrengbloed dan in perifeer bloed (ref. Takser 2004). Er was slechts een zeer zwakke correlatie tussen de niveaus van mangaan in navelstrengbloed en in het bloed van de moeder (R²=0,02). Koper lag gemiddeld ongeveer twee maal lager in navelstrengbloed in vergelijking met bloed van de moeder. De minimum‐maximum range bedroeg 300 ‐ 1000 µg/L in navelstrengbloed en 730 – 2300 µg/L in perifeer bloed. Er was slechts een zeer zwakke correlatie tussen beide metingen (R²=0,02). Voor thallium bestond er een goede correlatie tussen de gehaltes in navelstrengbloed en die in het bloed van de moeder (R²=0,33), maar de waarden in navelstrengbloed lagen gemiddeld ongeveer op de helft van de waarden bij de moeder. Arseen in navelstrengbloed en in perifeer bloed waren zeer sterk gecorreleerd (R²=0,55) en de niveaus waren ook zeer vergelijkbaar.
90
Resultaten – blootstelling – zware metalen Tabel 27 geeft de gemiddelde waarden voor de zes metalen in beide matrices. Figuur 11 geeft voor de zes metalen de correlatie tussen de waarden in navelstrengbloed en de waarde in perifeer bloed. De bevindingen voor de afzonderlijke metalen verschillen duidelijk, zowel wat betreft de correlatie tussen navelstrengbloed en bloed van de moeder, als wat betreft de vergelijking van de niveaus in beide matrices. Dit betekent dat ieder metaal zich anders gedraagt in de passage van de placenta, en mogelijk ook in metabolisme bij de moeder en/of bij de baby. Voor cadmium lagen de waarden in navelstrengbloed gemiddeld vier keer lager dan de waarden in bloed van de moeder. Er was geen verband tussen de niveaus in navelstrengbloed en in perifeer bloed: een stijging in het bloed van de moeder had weinig of geen effect op de niveaus in het navelstrengbloed. Voor lood waren de niveaus in beide matrices vergelijkbaar, en ook sterk gecorreleerd (R²=0,43). Mangaan in navelstrengbloed was gemiddeld ongeveer drie maal hoger dan mangaan in perifeer bloed van de moeder. De waarden in navelstrengbloed varieerden van 7 tot 80 µg/L, terwijl de waarden bij de moeder in de range van 4 tot 40 µg/L lagen. De hogere concentraties aan mangaan in navelstrengbloed ten opzichte van perifeer bloed kan waarschijnlijk voor een deel verklaard worden door het feit dat mangaan zich voornamelijk in rode bloedcellen opstapelt, en de fractie aan rode bloedcellen groter is in navelstrengbloed dan in perifeer bloed (ref. Takser 2004). Er was slechts een zeer zwakke correlatie tussen de niveaus van mangaan in navelstrengbloed en in het bloed van de moeder (R²=0,02). Koper lag gemiddeld ongeveer twee maal lager in navelstrengbloed in vergelijking met bloed van de moeder. De minimum‐maximum range bedroeg 300 ‐ 1000 µg/L in navelstrengbloed en 730 – 2300 µg/L in perifeer bloed. Er was slechts een zeer zwakke correlatie tussen beide metingen (R²=0,02). Voor thallium bestond er een goede correlatie tussen de gehaltes in navelstrengbloed en die in het bloed van de moeder (R²=0,33), maar de waarden in navelstrengbloed lagen gemiddeld ongeveer op de helft van de waarden bij de moeder. Arseen in navelstrengbloed en in perifeer bloed waren zeer sterk gecorreleerd (R²=0,55) en de niveaus waren ook zeer vergelijkbaar.
91
Resultaten – blootstelling – zware metalen Tabel 27: Vergelijking van concentratie zware metalen in navelstrengbloed en concentratie zware metalen in perifeer bloed van de moeder (mediaan en interquartiel range)
Cadmium Lood Mangaan Koper Thallium Arseen
Zware metalen in navelstrengbloed (µg/L)
Zware metalen in perifeer bloed van de moeder (µg/L)
mediaan (p25 ‐ p75)
mediaan (p25 ‐ p75)
0,075 (0,030 – 0,104)
0,288 (0,210 – 0,434)
8,4 (6,6 – 11,4)
10,9 (8,4 – 14,4)
31,9 (25,0 – 39,7)
12,0 (9,8 – 14,9)
607 (535 – 679)
1323 (1154 – 1499)
0,017 (0,014 – 0,021)
0,028 (0,024 – 0,033)
0,54 (0,26 – 1,19)
0,62 (0,33 – 1,21)
92
Resultaten – blootstelling – zware metalen
Lood in navelstrengbloed vs. lood in perifeer bloed van de moeder
Pb in navelstrengbloed (µg/L)
Cd in navelstrengbloed (µg/L)
Cadmium in navelstrengbloed vs. cadmium in perifeer bloed van de moeder 2,5
y = ‐0,0105x + 0,1057 R² = 0,0005
2
1,5
1
0,5
0 0
0,5
1
1,5
2
2,5
Cd in bloed van moeder (µg/L)
40
20
0 40
60
80
Mn in bloed van moeder (µg/L)
0,06
0,04
0,02
0 0,06
0,08
Tl in bloed van moeder (µg/L)
20
40
60
80
2500
y = 0,0626x + 528,24 R² = 0,0211
2000
1500
1000
500
0 0
500
1000
1500
2000
2500
Cu in bloed van moeder (µg/L)
As in navelstrengbloed (µg/L)
Tl in navelstrengbloed (µg/L)
y = 0,4378x + 0,005 R² = 0,3279
0,04
0
Arseen in navelstrengbloed vs. arseen in perifeer bloed van de moeder
0,08
0,02
0
Thallium in navelstrengbloed vs. thallium in perifeer bloed van de moeder
0
20
Pb in bloed van moeder (µg/L)
Cu in navelstrengbloed (µg/L)
Mn in navelstrengbloed (µg/L)
60
20
40
Koper in navelstrengbloed vs. koper in perifeer bloed van de moeder
y = 0,4297x + 28,195 R² = 0,0238
0
y = 0,5932x + 2,4268 R² = 0,4324 60
Mangaan in navelstrengbloed vs. mangaan in perifeer bloed van de moeder 80
80
20
y = 0,867x + 0,1426 R² = 0,6466 15
10
5
0 0
5
10
15
20
As in bloed van moeder (µg/L)
Figuur 11: Relaties tussen waarden in navelstrengbloed en waarden in perifeer bloed van de moeder voor bloed lood (Pb), bloed cadmium (Cd), bloed mangaan (Mn), bloed koper (Cu), bloed thallium (Tl) en bloed arseen (As)
93
Resultaten – blootstelling – persistente gechloreerde polluenten
3.1.2 Persistente gechloreerde polluenten Blootstelling aan persistente gechloreerde polluenten werd gemeten bij pasgeborenen en bij jongeren: ‐
de chemische meting van de merker PCB’s 138, 153 en 180 en van de gechloreerde pesticiden p,p’‐DDE en hexachlorobenzeen (HCB) gebeurde in plasma van navelstrengbloed en in serum van jongeren22;
‐
de Calux meting is een bio‐assay en werd uitgevoerd op plasma van navelstrengbloed (BDS‐ DR rat Calux) en op serum van de jongeren (UCD muis Calux).
In bijlage 3 wordt per polluent een beschrijving gegeven van de toxicologische relevantie van de polluent en de gebruikte biomerkers. Alle polluenten van deze groep zijn persistent, d.w.z. dat ze zich opstapelen in het menselijk lichaam (vetweefsel) en dat ze daar zeer moeilijk afgebroken worden. De meting van deze stoffen in de mens geeft dus een beeld van de gecumuleerde blootstelling. De merker PCB’s 138, 153 en 180 in serum (of plasma) vertegenwoordigen kwantitatief ongeveer 40 à 60% van de totale serum PCB’s en geven dus een goede maat voor de totale gecumuleerde lichaamsbelasting aan PCB’s (halfwaardetijd: 2‐6 jaar). P,p’‐DDE is een afbraakproduct van DDT en de hoeveelheid p,p’‐DDE in serum (of plasma) is een maat voor de gecumuleerde belasting aan DDT (halfwaardetijd: 9‐10 jaar). HCB in serum (of plasma) weerspiegelt de gecumuleerde blootstelling aan dit gechloreerde pesticide (halfwaardetijd: 6 jaar). De Calux‐meting bepaalt de binding van dioxine‐ achtige stoffen met de aryl hydorcarbon (Ah) receptor. De uitkomst van de test is dus geen concentratie van een polluent maar een biologische activiteit. De BDS‐DR‐Calux (ratcellijn) die werd uitgevoerd op navelstrengbloed, geeft een maat voor de activiteit van alle dioxine‐achtige stoffen in het plasma. Het perifeer bloed van de jongeren werd geanalyseerd met een ander type van Calux, namelijk met de UCD‐Calux (muiscellijn). Bij het uitvoeren van de Calux bij de jongeren werden twee aparte fracties gemeten, namelijk de dioxines en furanen (PCDD’s en PCDF’s) enerzijds, en de dioxine‐achtige PCB’s anderzijds. In bijlage 4 worden de ruwe data van de biomerkers gegeven voor de totale groep en per subgroep van relevante covariaten. De voornaamste trends voor de merker PCB’s, p,p’‐DDE, HCB en Calux worden hieronder samengevat. Figuur 12 geeft de detectiefrequentie van de PCB’s en gechloreerde pesticiden. De detectielimiet (LOD) bedroeg 20 ng/L voor HCB, voor p,p’‐DDE en voor de afzonderlijke PCB congeneren (138, 153 en 180). De LOD voor alle dioxine‐achtige stoffen bij pasgeborenen bedroeg 9,7 pg Calux TEQ/g vet (BDS‐DR‐Calux) De LOQ bedroeg 30,3 pg BEQ/g vet voor dioxines en furanen bij jongeren en 14,5Calux pg BEQ/g vet voor dioxine‐achtige PCB’s bij jongeren (UCD Calux). In navelstrengbloed lag de meting voor p,p’‐DDE boven de detectielimiet bij alle deelnemers, terwijl PCB’s, HCB en dioxine‐ achtige stoffen gedetecteerd werden in respectievelijk 75%, 51% en 94% van de stalen. Bij jongeren werden alle stoffen gedetecteerd bij meer dan 90% van de deelnemers.
22
Plasma wordt bereid door onstolbaar gemaakt bloed te centrifugeren zodat de bloedcellen naar de bodem zakken. De overblijvende bovenstaande vloeistof is het plasma. Serum is de vloeistof die overblijft als men bloed laat stollen en het stolsel centrifugeert. De samenstelling is in grote trekken vergelijkbaar met die van bloedplasma, behalve dat de stollingseiwitten (zoals fibrinogeen) grotendeels verwijderd zijn.
94
Resultaten – blootstelling – persistente gechloreerde polluenten
% deelnemers met waarden >LOD/LOQ 75
PCB's
95 100 100
p,p'‐DDE 51
91
HCB
94
totaal dioxine‐achtige stoffen (DR rat Calux)
Calux
100 99
dioxines & furanen (UCD muis Calux) dioxine‐achtige PCB's (UCD muis Calux)
0 pasgeborenen
25 jongeren
50
75
100
% deelnemers
Figuur 12: Percentage deelnemers met waarden boven detectielimiet voor PCB’s, p,p’‐DDE, HCB en Calux assay in navelstrengbloed en in perifeer bloed van jongeren Merker PCB’s, p,p’‐DDE en HCB. Merker PCB’s en p,p’‐DDE in navelstrengbloed zijn sterk geassocieerd met de leeftijd van de moeder (Figuur 13). Voor HCB is er een trend maar de verschillen zijn niet significant (Figuur 13). De stijging van de polluenten met de leeftijd is vermoedelijk toe te schrijven aan twee eigenschappen: (1) aangezien het gecumuleerde polluenten zijn, worden ze in de loop van het leven opgestapeld in het lichaam en is er dus een toename met de leeftijd; (2) aangezien er in de loop der jaren maatregelen genomen werden om de POP’s in ons milieu te reduceren, zijn oudere mensen blootgesteld geweest aan hogere concentraties in het milieu, er is dus sprake van een cohorte‐effect. Bij de jongeren was er geen effect van leeftijd op de serum concentratie van PCB’s of gechloreerde pesticiden. De leeftijdsrange van ongeveer 3 jaar is vermoedelijk te klein om een effect van persistente stoffen vast te stellen. Bij jongeren was er een duidelijk effect van geslacht: de serum waarden voor PCB’s, p,p’‐DDE en HCB waren significant hoger bij jongens dan bij meisjes (Figuur 14). Bij jongeren waren alle persistente gechloreerde polluenten significant en negatief geassocieerd met de body‐mass index (BMI) (Figuur 15). Deze resultaten zijn in overeenstemming met de bevindingen bij de jongeren uit het eerste Steunpunt en met bevindingen in de literatuur (Den Hond, 2009). Een mogelijke verklaring is dat serum waarden van deze persistente polluenten in evenwicht staan met de polluentconcentratie in het vetweefsel. Bij een hogere BMI worden de vetoplosbare polluenten verdeeld over een grotere vetmassa, met andere woorden er is sprake van een ‘verdunningseffect’. PCB’s in navelstrengbloed waren eveneens negatief geassocieerd met de BMI van de moeder (p<0,001), maar bij p,p’‐DDE en HCB werd er geen relatie gevonden tussen de serum concentratie in navelstrengbloed en de BMI van de moeder. Voeding is een belangrijke blootstellingsroute voor persistente polluenten. Dit was ook waar te nemen in de resultaten.
95
Resultaten – blootstelling – persistente gechloreerde polluenten Jongeren die als baby borstvoeding hadden gekregen, hadden significant hogere gehaltes aan serum PCB’s (55 vs. 39 ng/g vet; p<0,001). Voor de gechloreerde pesticiden was er een analoge trend, maar de verschillen waren slechts marginaal en niet significant: voor p,p’‐DDE was de gemiddelde waarde bij jongeren met borstvoeding 76 ng/g vet en bij jongeren zonder borstvoeding 61 ng/g vet (p=0,06); voor HCB waren de respectievelijke waarden 8,6 en 7,8 ng/g vet (p=0,22). Er werd ook gekeken naar het effect van lokale vetrijke voeding. Voor twee parameters waren de resultaten significant, nl. lokaal gekweekte eieren en. Bij jongeren werden hogere waarden geobserveerd bij de deelnemers die lokale eieren of zelfgevangen vis consumeerden voor alle persistente gechloreerde polluenten. De verschillen waren significant voor het effect van ei en vis op p,p’‐DDE en voor het effect van vis op HCB (Figuur 16). Bij moeders was de relatie tussen persistente gechloreerde polluenten en lokale voeding minder duidelijk. Er werd enkel een significant (p=0,002) verhoogd p,p’‐DDE gehalte in navelstrengbloed gevonden bij moeders die lokale eieren eten, nl. 93,4 ng/g vet tegenover 69,9 ng/g vet bij moeders die geen lokale eieren eten.
DDE in navelstrengbloed en leeftijd van de moeder
112
p<0,001
p,p'‐DDE in plasma (ng/g vet)
Plasma PCB's (ng/g vet)
PCB's in navelstrengbloed en leeftijd van de moeder 120 100
67
80
49
60 40
29
20 0
140
88
100 80 60
66 48
40 20 0
≤ 25 jaar
≤ 25 jaar
25‐30 jaar 30‐35 jaar
>35 jaar
126
p<0,001
120
25‐30 jaar
30‐35 jaar
>35 jaar
Plasma HCB (ng/g vet)
HCB in navelstrengbloed en leeftijd van de moeder p=0,14
12,2
14 12
9,0
10
9,5 8,6
8 6 4 2 0
≤ 25 jaar
25‐30 jaar 30‐35 jaar
>35 jaar
Figuur 13: Effect van leeftijd van de moeder op de concentratie plasma PCB’s, p,p’‐DDE en HCB in navelstrengbloed
96
Resultaten – blootstelling – persistente gechloreerde polluenten
58
DDE en sex ‐ jongeren p,p'‐DDE in serum (ng/g vet)
Serum PCB's (ng/g vet)
PCB's en sex ‐ jongeren p<0,001
60
40
50 40 30 20 10 0
jongens
meisjes
77
p=0,08
80
63
70 60 50 40 30 20 10 0
jongens
meisjes
Serum HCB (ng/g vet)
HCB en sex ‐ jongeren p<0,001
9,3 10
7,1 8 6 4 2 0
jongens
meisjes
Figuur 14: Effect van geslacht op serum concentratie PCB’s, p,p’‐DDE en HCB bij jongeren
70
DDE en BMI ‐ jongeren
p<0,001
62 48
60 50
26
40 30 20 10 0
<18 kg/m²
18‐25 kg/m²
≥25 kg/m²
p,p'‐DDE in serum (ng/g vet)
Serum PCB's (ng/g vet)
PCB's en BMI ‐ jongeren
p=0,07
84 90
68
80 70
50
60 50 40 30 20 10 0
<18 kg/m²
18‐25 kg/m²
≥25 kg/m²
Serum HCB (ng/g vet)
HCB en BMI ‐ jongeren 9,1 10
p=0,02 8,3
9 8
5,7
7 6 5 4 3 2 1 0
<18 kg/m²
18‐25 kg/m²
≥25 kg/m²
Figuur 15: Effect van body‐mass index (BMI) op serum concentratie serum PCB’s, p,p’‐DDE en HCB bij jongeren.
97
PCB's en lokale voeding ‐ jongeren
DDE en lokale voeding ‐ jongeren
Serum PCB's (ng/g vet)
p,p'‐DDE in serum (ng/g vet)
Resultaten – blootstelling – persistente gechloreerde polluenten
100
lokaal ei
zelfgevangen vis
p=0,08
p=0,11
80
63 60
46
53
48
40 20 0
neen
ja
neen
ja
lokaal ei 150
p<0,001
zelfgevangen vis p=0,02
125
89
100
66
56 50
0
neen
ja
neen
ja
Serum HCB (ng/g vet)
HCB en lokale voeding ‐ jongeren lokaal ei 15
10
p=0,24
8,0
8,8
zelfgevangen vis p=0,002
12,2
8,1
5
0
neen
ja
neen
ja
Figuur 16: Effect van lokale voeding op serum concentratie van PCB’s, p,p’‐DDE en HCB bij jongeren.
98
Resultaten – blootstelling – persistente gechloreerde polluenten
Totaal dioxine‐achtige stoffen bij pasgeborenen; dioxines + furanen en dioxine‐achtige PCB’s bij jongeren (Calux assay). Bij de pasgeborenen was er geen uitgesproken effect van eigenschappen van de moeder (leeftijd, pariteit, opleiding, e.d.) op de hoeveelheid dioxine‐achtige stoffen in navelstrengbloed. Er was een niet‐significante toename met de leeftijd van de moeder (van 16,3 pg CaluxTEQ/g vet bij ≤25‐jarigen tegenover 20,2 pg Calux TEQ/g vet bij >35‐jarige moeders) en een lichte afname met de pariteit. Indien de moeder rapporteerde dat buiten wordt gestookt (open vuren, zowel stoken van hout, papier als afval) (n= 13 op 234) werden significant hogere waarden van dioxine‐achtige stoffen in navelstrengbloed (24,8 vs. 17,0 pg Calux TEQ/g vet; p<0,001). Binnen stoken of het gebruik van een kachel of open haard gaf geen signficante verhoging van de dioxine‐achtige stoffen in navelstrengbloed. Bij de jongeren waren de waarden voor dioxines + furanen en voor dioxine‐achtige PCB’s hoger bij jongens dan bij meisjes (Figuur 17). Voor dioxines + furanen was er een effect van opleidingsniveau van de jongeren (Figuur 18). Jongeren die zelf gevangen vis aten hadden significant hogere waarden voor dioxines en furanen, en er was een (niet‐significante) trend voor dioxine‐achtige PCB’s (Figuur 19). Voor de dioxine‐achtige PCB’s waren ook andere voedingsfactoren borderline non‐significant, namelijk het eten van lokale eieren (33,9 vs. 31,1; p=0,17) en het krijgen van borstvoeding als baby (33,5 vs. 29,4 pg BEQ/G vet; p=0,07).
Calux en sex ‐ jongeren
pg BEQ/g vet
150
dioxines + furanen
dioxine‐achtige PCB's
p<0,001
p<0,001
125 93
100
37
50
28
0
jongens meisjes
jongens meisjes
Figuur 17: Effect van sex op dioxines + furanen en dioxine‐achtige PCB’s in serum bij jongeren (gemeten met UCD muis Calux)
Calux en opleiding ‐ jongeren p=0,02
133
pg BEQ/g vet
150
102
112
100
50
0
ASO
TSO
BSO
Figuur 18: Effect van opleiding op dioxines + furanen en dioxine‐achtige PCB’s in serum bij jongeren (gemeten met UCD muis Calux)
99
Resultaten – blootstelling – persistente gechloreerde polluenten Calux en zelfgevangen vis ‐ jongeren dioxines + furanen
pg BEQ/g vet
150
p=0,02
dioxine‐achtige PCB's p=0,12
135
107 100
32
50
38
0
neen
ja
neen
ja
Figuur 19: Effect van eten van zelfgevangen vis op dioxines + furanen en dioxine‐achtige PCB’s in serum bij jongeren (gemeten met UCD muis Calux) De Vlaamse referentiewaarden voor de persistente gechloreerden polluenten in de verschillende leeftijdsgroepen worden weergegeven in Tabel 28. Deze waarden werden gecorrigeerd voor vooraf gedefinieerde confounders. Deze Vlaamse referentiewaarden worden vergeleken met de literatuur in bijlage 5. Voor de interpretatie van de gegevens van PCB’s, p,p’‐DDE en HCB moet rekening worden gehouden met het feit dat sommige studies zijn uitgevoerd bij bevolkingsgroepen met verhoogde blootstelling aan persistente polluenten (bijv. Inuits, bewoners van Disco bay area), ook al gaat het wel steeds om algemene bevolking. De waarden in van pasgeborenen en jongeren in het tweede Steunpunt (2008‐ 09) zijn laag in vergelijking met deze populaties. De waarden van de jongeren in het tweede Steunpunt zijn goed vergelijkbaar met andere algemene populatie studies zoals het Amerikaanse NHANES (CDC, 2009) en het Duitse GerES (Becker, 2008). In NHANES worden de waarden gerapporteerd van jongeren tussen de leeftijd van 12 tot 19 jaar (dus gemiddeld iets ouder dan de Vlaamse jongeren); in GerES zijn waarden beschikbaar voor jongeren van 12 tot 14 jaar (dus iets jonger dan de Vlaamse studie). Serum PCB’s in Vlaanderen (geometrisch gemiddelde: 217 ng/L) lagen in de dezelfde grootte‐orde als in Duitsland in de periode 2003‐06 (geometrisch gemiddelde: 266 ng/L). In de U.S. werden voor serum PCB’s in de periode 2003‐04 lagere waarden geregistreerd (mediaan: 12,9 ng/g vet tegenover geometrisch gemiddelde: 50 ng/g vet in Vlaanderen). Voor p,p’‐DDE waren de waarden dan weer lager in Duitsland (190 µg/L vs. 307 µg/L in Vlaanderen) en hoger in de U.S. (105 ng/g vet vs. 70 ng/g vet in Vlaanderen). Voor HCB lagen de waarden hoger in Duitsland (91 ng/L vs. 36,5 ng/L in Vlaanderen) en in de U.S. (13,3 ng/g vet vs. 8,3 ng/g vet in Vlaanderen). Indien we de waarden van de huidige campagne vergelijken met vorige campagnes in Vlaanderen (eerste Steunpunt en pilootstudie), zien we een lagere gemiddelde waarde voor PCB’s, p,p’‐DDE en HCB, zowel in navelstrengbloed als in perifeer bloed van de jongeren. Dit is in overeenstemming met de algemene trend in Europa, nl. een daling van de gehaltes aan persisitente gechloreerde polluenten in de mens dank zij de doorgedreven inspanningen van overheid, industrie en andere instanties om de uitstoot van PCB’s en gechloreerde pesticiden
100
Resultaten – blootstelling – persistente gechloreerde polluenten
Tabel 28 : Vlaamse referentiewaarden (gemiddelde en 90e percentiel) voor persistente gechloreerde polluenten Leeftijdsgroep
Biomerker
Eenheid
N
% Confounders >LOD/LOQ
Geom. gemiddelde (95% BI)
90e percentiel (95%BI)
75,1%
120 (114 – 128)
227 (198 – 256)
59 (56 – 63)
112 (98 – 126)
217 (203 – 233)
401 (330 – 472)
50 (46 – 53)
98 (83 – 115)
160 (147 – 174)
390 (337 – 442)
78 (72 – 85)
192 (162‐ 221)
307 (277 – 341)
868 (580 – 1155)
70 (63 – 78)
207 (151 – 263)
19,0 (17,4 – 20,8)
45,7 (41,1 – 50,2)
9,3 (8,5 – 10,2) 36,5 (34,0 – 39,2)
22,5 (19,9 – 25,1) 64,1 (56,4 – 71,9)
8,3 (7,8 – 8,9)
14,0 (12,4 – 15,7)
Som van merker PCB’s (PCB 138, 153 en 180) pasgeborenen PCB’s in plasma ng/L 241 navelstrengbloed pasgeborenen PCB’s in plasma ng/g bloedvet 241 navelstrengbloed jongeren PCB’s in serum ng/L 205
95,2%
jongeren
PCB’s in serum
ng/g bloedvet 205
95,2%
p,p’‐DDE pasgeborenen
ng/L
241
100%
ng/g bloedvet 241
100%
jongeren
p,p’‐DDE in plasma navelstrengbloed p,p’‐DDE in plasma navelstrengbloed p,p’‐DDE in serum
ng/L
205
100%
jongeren
p,p’‐DDE in serum ng/g bloedvet 205
100%
pasgeborenen
Hexachlorobenzeen (HCB) pasgeborenen HCB in plasma navelstrengbloed pasgeborenen HCB in plasma navelstrengbloed jongeren HCB in serum jongeren
HCB in serum
ng/L
75,1%
241
50,6%
ng/g bloedvet 241
50,6%
ng/L
205
91,4%
ng/g bloedvet 205
91,4%
leeftijd moeder, BMI moeder, roken, bloedvet leeftijd moeder, BMI moeder, roken leeftijd, geslacht, BMI, roken, bloedvet leeftijd, geslacht, BMI, roken leeftijd moeder, BMI moeder, roken, bloedvet leeftijd moeder, BMI moeder, roken leeftijd, geslacht, BMI, roken, bloedvet leeftijd, geslacht, BMI, roken leeftijd moeder, BMI moeder, roken, bloedvet leeftijd moeder, BMI moeder, roken leeftijd, geslacht, BMI, roken, bloedvet leeftijd, geslacht, BMI, roken
101
Resultaten – blootstelling – persistente gechloreerde polluenten Leeftijdsgroep
Biomerker
Eenheid
Totaal dioxine‐achtige stoffen (DR rat Calux) pasgeborenen dioxine‐achtige pg Calux stoffen in plasma TEQ/L navelstrengbloed pasgeborenen dioxine‐achtige pg Calux stoffen in plasma TEQ/g navelstrengbloed bloedvet Dioxines en furanen (UCD muis Calux) jongeren dioxines + furanen pg BEQ/g in serum serum jongeren dioxines + furanen pg BEQ/g in serum bloedvet Dioxine‐achtige PCB’s (UCD muis Calux) jongeren dioxine‐achtige pg BEQ/g PCB’s in serum serum jongeren dioxine‐achtige pg BEQ/g PCB’s in serum bloedvet
N
% Confounders >LOD/LOQ
Geom. gemiddelde (95% BI)
90e percentiel (95%BI)
225
93,6%
leeftijd moeder, BMI moeder, roken, bloedvet
34,1 (32,0 – 36,4)
59,2 (52,9 – 65,9)
225
93,6%
leeftijd moeder, BMI moeder, roken
17,5 (16,4 – 18,6)
31,4 (28,2 – 34,5)
173
100%
0,38 (0,36 – 0,40)
0,56 (0,52 – 0,61)
173
100%
leeftijd, geslacht, BMI, roken, bloedvet leeftijd, geslacht, BMI, roken
110 (104 – 116)
167 (145 – 190)
171
98,8%
0,113 (0,106 – 0,120) 0,190 (0,166 – 0,213)
172
98,8%
leeftijd, geslacht, BMI, roken, bloedvet leeftijd, geslacht, BMI, roken
32,7 (30,7 – 34,7)
56,3 (50,0 – 62,5)
102
Resultaten – blootstelling –gebromeerde vlamvertragers
3.1.3 Gebromeerde vlamvertragers Volgende gebromeerde vlamvertragers werden gemeten in plasma van navelstrengbloed bij pasgeborenen en in serum bij jongeren: ‐
polygebromeerde diphenylethers (PBDE’s): BDE 28, 47, 99, 100, 153, 154, 183 en 209;
‐
hexabromocyclododecaan (HBCD);
‐
tetrabromo‐bisphenol A (TBBPA).
PBDE’s vormen een klasse van chemisch zeer vergelijkbare structuren van gebromeerde koolwaterstoffen met twee tot tien broomatomen. De gemeten congeneren behoren tot de groep van de tri‐BDE’s (28), tetra‐BDE’s (47), penta‐BDE’s (99, 100), hexa‐BDE’s (153, 154), hepta‐BDE’s (183) en deca‐BDE’s (209). PBDE’s en HBCD in serum geven een maat voor gecumuleerde blootstelling aan gebromeerde vlamvertragers. De halfwaardetijd van deze stoffen in het lichaam varieert van een 10‐tal dagen tot meer dan 26 jaar. TBBPA in serum weerspiegelt recente blootstelling; de halfwaardetijd in het lichaam bedraagt ongeveer 2 dagen. De meting van de gebromeerde vlamvertragers verliep volgens de methode die momenteel het meest gangbaar is. Toch konden in veel stalen geen waarden boven de kwantificatielimiet (limit of quantification, LOQ) worden gemeten (zie
Gebromeerde vlamvertragers % metingen > LOD 0,0 1,0
BDE28
pasgeborenen jongeren
13,9
BDE47
37,6 3,2
BDE99
8,1 2,4
BDE100
13,3 5,5
BDE153
61,4 0,4 2,9 0,8 0,0 4,7 5,7 0,8 3,8 8,3
BDE154 BDE183 BDE209 HBCD TBBPA
0
12,4
20
40
60
80
100
Figuur 20).
103
Resultaten – blootstelling –gebromeerde vlamvertragers
Gebromeerde vlamvertragers % metingen > LOD 0,0 1,0
BDE28
pasgeborenen jongeren
13,9
BDE47
37,6 3,2
BDE99
8,1 2,4
BDE100
13,3 5,5
BDE153
61,4 0,4 2,9 0,8 0,0 4,7 5,7 0,8 3,8 8,3
BDE154 BDE183 BDE209 HBCD TBBPA
0
12,4
20
40
60
80
100
Figuur 20: Percentage stalen met detecteerbare waarde voor gebromeerde vlamvertragers (PBDE’s, HBCD en TBBPA) in navelstrengbloed (pasgeborenen) en serum van jongeren Het hoog aantal waarden onder de LOQ liet niet toe om een groepsgemiddelde te berekenen, of een analyse van subgroepen (bijv. per geslacht of per leeftijdsklasse) uit te voeren. Daarom wordt voor de individuele BDE’s en voor HBCD en TBBPA de statistische analyse in eerste instantie beperkt tot een tabel met de beschrijvende statistiek, nl. het percentage waarden boven de LOQ en de percentielen. De resultaten worden voorgesteld in Tabel 29 voor de pasgeborenen en in Tabel 30 voor de jongeren. BDE47 en BDE153 komen in de grootste proportie voor (>30% detectiefrequentie bij jongeren) en zijn in de literatuur ook de meest gerapporteerde congeneren. Daarom werd voor deze twee congeneren bij de jongeren een meer gedetailleerde analyse uitgevoerd en werden Vlaamse referentiewaarden berekend. Voor BDE47 worden geen duidelijke trends waargenomen voor de verschillende subgroepen. Bij BDE153 wordt een significant hogere waarde gevonden bij jongens in vergelijking met meisjes (0,61 vs. 0,41 ng/g bloedvet; p<0,001) en is er een significant effect van BMI, maar niet lineair (0,50 bij jongeren met BMI <18 kg/m²; 0,54 bij jongeren met BMI tussen 18 en 25 kg/m² en 0,34 bij jongeren met BMI ≥25 kg/m²; p=0,007). De Vlaamse referentiewaarden voor BDE47 en BDE153 worden gegeven in Tabel 31. In bijlage 5 worden waarden voor PBDE’s, HBCD en TBBPA uit de literatuur gegeven. Het is moeilijk om de niveau’s te vergelijken omdat er in de resultaten van het huidige Steunpunt zoveel waarden onder de kwantificatielimiet liggen. Het is niet altijd duidelijk uit de publicaties hoe er in de andere studies met waarden onder de detectielimiet wordt omgegaan voor de berekening van een gemiddelde of mediaan. Er zijn wel duidelijke trends vast te stellen in de gehaltes van de verschillende congeneren van PBDE’s. In de huidige studie worden BDE47 (bij jongeren en pasgeborenen) en BDE153 (bij jongeren) in de hoogste frequentie gedetecteerd. In bijna alle studies is BDE47 de congeneer die in relatief hoge concentratie voorkomt. De gehaltes aan BDE153 zijn ook relatief hoog in de Europese studies 104
Resultaten – blootstelling –gebromeerde vlamvertragers (België, Frankrijk, Duitsland, Zweden en Verenigd Koninkrijk), maar BDE153 is minder prominent in de Amerikaanse studies. Daar zijn BDE99 en BDE100 relatief belangrijker. In de studies waar BDE209 gerapporteerd wordt, is de concentratie van dit congeneer ook relatief hoog. Dit heeft te maken met de relatief hoge LOQ (in de huidige studie: 40 ng/mL voor BDE209 t.o.v. 2 tot 3 ng/L voor de overige congeneren). Indien we de gemiddelde concentratie van BDE47 en BDE153 bij de jongeren vergelijken met buitenlandse referenties, liggen de waarden in de huidige studie laag. Een voorzichtige interpretatie is echter geboden aangezien in de meeste referenties niet duidelijk gerapporteerd wordt, hoe wordt omgegaan met waarden onder de detectielimiet. Dit is methodologisch zeer belangrijk omwille van de hoge proportie waarden onder de detectielimiet. In de huidige studie worden deze waarden voor de berekening van het gemiddelde vervangen door de helft van de detectielimiet. Voor HBCD zijn er weinig referenties in de literatuur. De gerapporteerde waarden liggen vaak in de buurt van de kwantificatielimiet. Ook voor TBBPA is de informatie beperkt en worden vaak waarden gerapporteerd die dicht bij de kwantificatielimiet liggen. In één Noorse publicatie worden gepoolde stalen gemeten over een periode van meer dan 30 jaar. Er is geen duidelijke tijdtrend vast te stellen in de concentratie van TBBPA.
105
Resultaten – blootstelling –gebromeerde vlamvertragers
Tabel 29: Beschrijvende statistiek voor gebromeerde vlamvertragers (PBDE’s, HBCD en TBBPA) in navelstrengbloed bij pasgeborenen (n=253) BDE28 BDE47 BDE99 BDE100 BDE153 BDE154 BDE183 BDE209 HBCD TBBPA
LOQ 2 ng/L 3 ng/L 3 ng/L 2 ng/L 2 ng/L 2 ng/L 2 ng/L 40 ng/L 20 ng/L 10 ng/L
%
minimum <2 <3 <3 <2 <2 <2 <2 <40 <20 <10
P10 <2 <3 <3 <2 <2 <2 <2 <40 <20 <10
P25 <2 <3 <3 <2 <2 <2 <2 <40 <20 <10
P50 <2 <3 <3 <2 <2 <2 <2 <40 <20 <10
P75 <2 <3 <3 <2 <2 <2 <2 <40 <20 <10
P90 <2 4 <3 <2 <2 <2 <2 <40 <20 <10
P95 <2 8 <3 <2 2 <2 <2 <40 <20 15
P99 <2 22 4 2 3 <2 <2 118 <20 52
maximum <2 36 5 9 6 3 3 183 82 90
P99 <2 15 6 6 13 3 <2 125 43 72
maximum 24 104 12 42 23 4 <2 221 711 186
Tabel 30: Beschrijvende statistiek voor gebromeerde vlamvertragers (PBDE’s, HBCD en TBBPA) in serum van jongeren (n=208) BDE28 BDE47 BDE99 BDE100 BDE153 BDE154 BDE183 BDE209 HBCD TBBPA
LOQ 2 ng/L 3 ng/L 3 ng/L 2 ng/L 2 ng/L 2 ng/L 2 ng/L 40 ng/L 20 ng/L 10 ng/L
%
minimum <2 <3 <3 <2 <2 <2 <2 <40 <20 <10
P10 <2 <3 <3 <2 <2 <2 <2 <40 <20 <10
P25 <2 <3 <3 <2 <2 <2 <2 <40 <20 <10
P50 <2 <3 <3 <2 2 <2 <2 <40 <20 <10
P75 <2 4 <3 <2 3 <2 <2 <40 <20 <10
P90 <2 7 <3 2 6 <2 <2 <40 <20 <10
P95 <2 10 3 2 8 <2 <2 50 <20 13
106
Resultaten – blootstelling –gebromeerde vlamvertragers Tabel 31: Vlaamse referentiewaarden (gemiddelde en 90e percentiel) voor de gebromeerde vlamvertragers BDE47 en BDE153 bij jongeren
Leeftijdsgroep
Biomerker
Eenheid
N
Confounders
Geom. gemiddelde (95% BI)
90e percentiel (95%BI)
BDE47 jongeren
BDE47 in serum
ng/L
208
2,47 (2,23 – 2,73)
7,43 (5,65 – 9,22)
jongeren
BDE47 in serum
ng/g bloedvet
208
leeftijd, geslacht, BMI, bloedvet leeftijd, geslacht, BMI
0,56 (0,51 – 0,62)
1,70 (1,92 – 2,12)
BDE153 jongeren
BDE153 in serum
ng/L
208
2,27 (2,06 – 2,51)
5,87 (4,99 – 6,73)
jongeren
BDE153 in serum
ng/g bloedvet
208
0,52 (0,47 – 0,57)
1,43 (1,20 – 1,65)
leeftijd, geslacht, BMI, bloedvet leeftijd, geslacht, BMI
107
Resultaten – blootstelling –bisfenol A
3.1.4 Bisfenol A Bisfenol A wordt voornamelijk gebruikt als toevoegsel in de productie van polycarbonaten, en vindt zijn toepassing in de productie van onbreekbare flessen (babyvoeding), tafelbestek, voorwerpen voor microgolfovens. Bisfenol A wordt ook gebruikt in epoxyharsen die als beschermende coating worden gebruikt aan de binnenkant van voedingsverpakkingen in blik of karton, of in reservoirs voor drinkwater. Daarnaast wordt het gebruikt in vlamvertragende middelen en als oplosmiddel voor drukinkten. In de huidige studie werd bisfenol A gemeten in urine van jongeren. In bijlage 3 wordt een beschrijving gegeven van de toxicologische relevantie van bisfenol A. Urinair bisfenol A reflecteert zeer recente blootstelling aan bisfenol A (uren tot dagen). De halfwaardetijd van bisfenol A in de urine bedraagt 6 uur met een bijna volledige excretie na 24 uur (ref Volkel, 2002) In bijlage 4 worden de ruwe data van bisfenol A in urine gegeven voor de totale groep en per subgroep van relevante covariaten. De voornaamste trends worden hieronder samengevat. Bisfenol A werd gedetecteerd (waarde > LOD van 0,2 µg/L) bij 99,5% van de deelnemers. De gemiddelde (geometrisch) waarde voor de totale groep bedroeg 2,22 µg/L of 1,66 µg/g creatine. Er werden geen duidelijke relaties geobserveerd met de voornaamste covariaten. Er waren geen significante verschillen in urinaire bisfenol A concentratie volgens geslacht, opleidingsniveau, leeftijd of BMI‐klasse van de deelnemer. Er was een borderline significant verschil (p=0,04) tussen deelnemers uit niet‐stedelijke gemeenten (geometrisch gemiddelde: 1,81 µg/g creatinine) en deelnemers uit stedelijke gemeenten (1,42 µg/g creatinine), maar de reden hiervoor is niet duidelijk. De Vlaamse referentiewaarden voor bisfenol A worden gegeven in Tabel 32. De Vlaamse waarden worden vergeleken met de internationale literatuur in bijlage 5. De waarden in de huidige studie zijn zeer vergelijkbaar met de niveaus die in andere landen worden gerapporteerd. De gemiddelde waarde in de Duitse biomonitoringstudie (kinderen van 3‐14 jaar; n = 599) bedraagt 2,66 µg/L, dit is zeer vergelijkbaar met de Vlaamse referentiewaarde van 2,21 µg/L. In de Amerikaanse NHANES werd bij jongeren tussen de 12 en 19 jaar oud (n = 715) gemiddeld 3,7 µg/L in de urine gemeten.
108
Resultaten – blootstelling –bisfenol A
Tabel 32: Vlaamse referentiewaarden (gemiddelde en 90e percentiel) voor bisfenol A in urine Leeftijdsgroep Bisfenol A jongeren jongeren
Biomerker
Eenheid
N
% >LOD/LOQ
Confounders
Geom. gemiddelde (95% BI)
90e percentiel (95%BI)
bisfenol A in urine bisfenol A in urine
µg/L
193
99,5%
2,21 (1,97 – 2,48)
6,60 (4,61 – 8,59)
µg/g creatinine
193
99,5%
leeftijd, geslacht, creatinine leeftijd, geslacht
1,66 (1,48 – 1,86)
4,80 (3,48 – 6,11)
109
Resultaten – blootstelling – ftalaten
3.1.5 Weekmakers: ftalaten Ftalaten zijn industriële chemische stoffen die worden toegevoegd aan polyvinyl chloride plastics als weekmakers. Ze maken plastics soepel en flexibel. In bijlage 3 wordt een beschrijving gegeven van de toxicologische relevantie van ftalaten. Het meest gebruikte ftalaat is DEHP (di‐2‐ethylhexyl ftalaat). In het lichaam wordt DEHP omgezet tot zijn mono‐ ester, nl. MEHP (mono‐2‐ethylhexyl ftalaat) en daarna verder gemetaboliseerd tot de secundaire metabolieten MEOHP (mono‐(2‐ethyl‐5‐oxohexyl)‐ftalaat) en MEHHP (mono‐(2‐ethyl‐5‐ hydroxyhexyl)‐ftalaat). Deze metabolieten kunnen worden gemeten in de urine; hun concentratie is een maat voor de recente blootstelling aan DEHP. Aangezien het mono‐ester in het lichaam vrij snel omgezet wordt tot de secundaire metabolieten, zijn de secundaire metabolieten vermoedelijk betere biomerkers om de blootstelling in te schatten. Daarnaast zijn er nog andere ftalaten die frequent in plastics gebruikt worden. Dibutyl ftalaat (DBP) wordt omgezet in zijn metaboliet MnBP (mono‐n‐ butyl ftalaat). Benzylbutyl ftalaat (BzBP) wordt omgezet in zijn metaboliet MBzP (mono‐benzyl ftalaat). Blootstelling aan ftalaten werd ingeschat door het meten van volgende urinaire metabolieten bij de jongeren en de volwassenen: ‐
MEHP, MEHHP en MEOHP als maat voor blootstelling aan DEHP;
‐
MnBP als maat voor blootstelling aan DBP;
‐
MBzP als maat voor blootstelling aan BzBP.
In bijlage 4 worden de ruwe data van de ftalaat metabolieten gegeven voor de totale groep en per subgroep van relevante covariaten. De voornaamste trends worden hieronder samengevat. De urinaire concentratie van MEHP – het mono‐ester – was lager dan de urinaire gehaltes van de secundaire metabolieten MEOHP en MEHHP. Dit is in overeenstemming met de hypothese dat mono‐esters in het lichaam snel worden omgezet tot de secundaire metabolieten. Noch bij de jongeren noch bij de volwassenen werden significante verschillen gevonden in ftalaatconcentratie tussen subgroepen (bijv. geslacht, leeftijd, ….). Aangezien de blootstelling aan ftalaten in het dagelijks leven zeer divers is (voeding, kleding, plastic gebruiksartikelen, vinyl vloeren, medicijnen, persoonlijke hygiëne producten, enz…) was het zeer moeilijk om via de vragenlijsten de blootstelling aan plastics in te schatten. Daarom werden er geen specifieke vragen gesteld om een score voor blootstelling aan ftalaten in te schatten. Op basis van de literatuur (Koch, 2003) blijkt dat de blootstelling bij kinderen in het algemeen hoger is dan bij volwassenen. Indien we in de Vlaamse cohorte de resultaten van de jongeren en volwassenen samen bekijken (Figuur 21), is er een trend voor hogere waarden bij jongeren voor de secundaire metabolieten van DEHP en de metaboliet van BzBP. De Vlaamse referentiewaarden voor de ftalaat metabolieten worden weergegeven in Tabel 33. De waarden in Vlaanderen worden vergeleken met de internationale literatuur in bijlage 5. De waarden van de urinaire ftalaat metabolieten in Vlaanderen liggen in dezelfde grootte‐orde als in grote biomonitoringstudies in Duitsland en de U.S. De relatieve verhouding tussen de verschillende metabolieten kan wel variëren. Dit heeft vermoedelijk te maken met lokale variatie in gebruik van consumentenproducten.
110
Resultaten – blootstelling – ftalaten
ftalaat metaboliet (µg/g crt)
Ftalaat metabolieten in urine 35
jongeren
30
volwassenen
29,7
25
31,1 24,3
22,2 19,7
20
16,6
16,5 13,4
15 10 5
2,7 2,8
0
MeHP
MeHHP MeOHP
MnBP
MBzP
Figuur 21: Urinaire concentratie (geometrisch gemiddelde) van ftalaat metabolieten bij jongeren en volwassenen
111
Resultaten – blootstelling – ftalaten Tabel 33: Vlaamse referentiewaarden (gemiddelde en 90e percentiel) voor ftalaat metabolieten in urine Leeftijdsgroep
Biomerker
Eenheid
N
Geom. gemiddelde (95% BI)
90e percentiel (95%BI)
leeftijd, geslacht, creatinine leeftijd, geslacht leeftijd, geslacht, creatinine leeftijd, geslacht
3,6 (3,2 – 4,1) 2,7 (2,4 – 3,1) 2,7 (2,4 – 3,1) 2,6 (2,3 – 2,9)
12,4 (8,7 – 16,2) 8,5 (5,1 – 11,9) 9,9 (7,5 – 12,4) 7,0 (5,1 – 8,9)
leeftijd, geslacht, creatinine leeftijd, geslacht leeftijd, geslacht, creatinine leeftijd, geslacht
21,9 (20,1 – 23,9) 16,6 (15,2 – 18,1) 13,2 (11,7 – 14,9) 12,2 (10,8 – 13,8)
75,1 (57,8 – 92,3) 57,0 (38,1 – 75,8) 35,7 (24,3 – 47,0) 34,0 (25,7 – 42,2)
leeftijd, geslacht, creatinine leeftijd, geslacht leeftijd, geslacht, creatinine leeftijd, geslacht
29,2 (26,3 – 32,5) 22,2 (20,0 – 24,6) 16,1 (14,0 – 18,6) 15,0 (13,1 – 17,3)
116,5 (85,7 – 147,2) 90,8 (63,4 – 118,3) 71,9 (45,0 – 98,9) 70,9 (50,3 – 91,6)
leeftijd, geslacht, creatinine leeftijd, geslacht leeftijd, geslacht, creatinine leeftijd, geslacht
39,2 (35,8 – 42,9) 29,8 (27,2 – 32,6) 30,6 (27,4 – 34,2) 28,4 (25,4 – 31,7)
87,6 (72,7 – 102,4) 68,0 (56,0 – 80,0) 84,5 (61,9 – 107,0) 78,8 (62,9 – 94,7)
leeftijd, geslacht, creatinine leeftijd, geslacht leeftijd, geslacht, creatinine leeftijd, geslacht
32,2 (28,7 – 36,1) 24,4 (21,7 – 27,4) 19,3 (16,9 – 22,1) 18,0 (15,8 – 20,4)
109,4 (83,4 – 135,5) 87,0 (60,4 – 113,6) 71,6 (52,6 – 90,5) 56,8 (39,5 – 74,1)
% >LOD/LOQ Confounders
primaire metaboliet van DEHP: mono‐2‐ethylhexyl ftalaat (MEHP) jongeren MEHP in urine µg/L 206 90,8% jongeren MEHP in urine µg/g creatinine 206 90,8% volwassenen MEHP in urine µg/L 197 86,8% volwassenen MEHP in urine µg/g creatinine 197 86,8% secundaire metaboliet van DEHP: mono‐2‐ethyl‐5‐hydroxyhexyl ftalaat (MEHHP) jongeren MEHHP in urine µg/L 206 100% jongeren MEHHP in urine µg/g creatinine 206 100% volwassenen MEHHP in urine µg/L 197 100% volwassenen MEHHP in urine µg/g creatinine 197 100% secundaire metaboliet van DEHP: mono‐2‐ethyl‐5‐oxohexyl ftalaat (MEOHP) jongeren MEOHP in urine µg/L 206 100% jongeren MEOHP in urine µg/g creatinine 206 100% volwassenen MEOHP in urine µg/L 197 100% volwassenen MEOHP in urine µg/g creatinine 197 100% metaboliet van DBP: mono‐n‐butyl ftalaat (MnBP) jongeren MnBP in urine µg/L 206 98,1% jongeren MnBP in urine µg/g creatinine 206 98,1% volwassenen MnBP in urine µg/L 197 90,9% volwassenen MnBP in urine µg/g creatinine 197 90,9% metaboliet van BzBP: mono‐benzyl ftalaat (MBzP) jongeren MBzP in urine µg/L 206 100% jongeren MBzP in urine µg/g creatinine 206 100% volwassenen MBzP in urine µg/L 197 100% volwassenen MBzP in urine µg/g creatinine 197 100%
112
Resultaten – blootstelling – perfluoroderivaten
3.1.6 Perfluorderivaten Perfluorcomponenten worden gebruikt voor oppervlaktebehandeling van tapijten, meubelbekleding, leder e.d. ter verhoging van de resistentie tegen vuil, water en vet. Om dezelfde reden worden ze gebruikt in de papierindustrie, bijvoorbeeld om wegwerpborden en voedingsverpakking water‐ en vetafstotend te maken. Perfluors zijn een belangrijke component van tefal en zorgen ervoor dat het materiaal vetafstotend is. Daarnaast worden perfluorderivaten gebruikt in verschillende industriële en commerciële toepassingen zoals brandbestrijdend schuim, schoonmaakmiddelen, fotografische film, cosmetica en in sulfluramid, een insecticide tegen kakkerlakken, mieren en termieten. In bijlage 3 wordt een beschrijving gegeven van de toxicologische relevantie van perfluorderivaten. Perfluorverbindingen zijn moeilijk afbreekbaar en kunnen hierdoor lange tijd in het milieu aanwezig blijven. De blootstelling bij de mens gebeurt vooral via de voeding (o.m. via vis), maar ook door inhalatie en via migratie uit voedingsverpakkingsmaterialen en beschadigde tefalpannen. Perfluorcomponenten accumuleren niet in het vetweefsel van de mens maar zijn toch persistent en blijven gedurende lange tijd in het menselijk lichaam aanwezig. In de huidige studie worden in het serum van volwassenen en in navelstrengbloed van de pasgeborenen de twee meest voorkomende perfluorcomponenten gemeten, namelijk: ‐
perfluoro‐octaansulfonaat (PFOS);
‐
perfluoro‐octaanzuur (PFOA).
De halfwaardetijd van PFOS in humaan serum is 5 tot 6 jaar; voor PFOA ligt de halfwaardetijd 1 tot 4,5 jaar. In bijlage 4 worden de ruwe data van PFOS en PFOA gegeven voor de totale groep en per subgroep van relevante covariaten. De voornaamste trends worden hieronder samengevat. Bij de volwassenen werden significant hogere waarden gedetecteerd bij mannen in vergelijking met vrouwen, zowel voor PFOS als voor PFOA (Figuur 22). Bij pasgeborenen was er significante afname van de PFOS en PFOA concentratie in navelstrengbloed met toenemende pariteit (Figuur 23). Aangezien voeding een belangrijke route is voor de blootstelling aan perfluorcomponenten, werden verschillende voedingsindicatoren uit de vragenlijst geassocieerd met de concentratie van PFOS en PFOA in serum. Er werd geen significante relatie gevonden met visconsumptie, noch met de gemiddelde visconsumptie van de deelnemers, noch met de consumptie van lokale (zelfgevangen) vis. Wel werd vastgesteld dat personen die lokale eieren gebruikten significant hogere serum waarden van PFOS in het bloed hadden (maar niet van PFOA) (Figuur 24).
serum PFOS, PFOA (µg/L)
perfluors en sex ‐ volwassenen 20
PFOS
PFOA
p<0,001
p<0,001
14,5 15
11,0
10
3,9 5
2,8
0
mannen vrouwen
mannen vrouwen
Figuur 22: Effect van sex op serum concentratie van PFOS en PFOA bij volwassenen
113
Resultaten – blootstelling – perfluoroderivaten
serum PFOS, PFOA (µg/L)
perfluors en pariteit ‐ pasgeborenen 5
PFOS
PFOA
p=0,04
p<0,001
4
2,9
2,7
3
2,3 1,8
2
1,4
1,3
1 0
1e kind 2e kind >2 kind
1e kind 2e kind >2 kind
Figuur 23: Effect van pariteit op plasma concentratie van PFOS en PFOA in navelstrengbloed
perfluors en lokale eieren ‐ pasgeborenen 5
PFOA p=0,33 3,25
4 3
PFOS p<0,001
serum PFOS, PFOA (µg/L)
serum PFOS, PFOA (µg/L)
2,34 1,54
2
1,46
1 0
neen
ja
neen
ja
perfluors en lokale eieren ‐ volwassenen PFOS p<0,001
20
15
PFOA p=0,60
15,5
10,9
10
3,3
3,2
5
0
neen
ja
neen
ja
Figuur 24: Effect van eten van lokale eieren op concentratie PFOS en PFOA in navelstrengbloed en perifeer bloed van volwassenen
De Vlaamse referentiewaarden voor PFOS en PFOA bij pasgeborenen en bij volwassenen worden gegeven in Tabel 34. De waarden in Vlaanderen worden vergeleken met de internationale literatuur in bijlage 5. Het aantal studies dat waarden rapporteer voor PFOS en PFOA in navelstrengbloed is zeer beperkt. In de mengstalen navelstrengbloed (publicatie van Hollander et al.) was er een grote spreiding op de data, zowel voor PFOS als voor PFOA. De waarden in de referentiepopulatie van het huidige Steunpunt liggen in de buurt van de laagste waarde van de 8 gebieden uit het eerste Steunpunt. Verder is er één Deense studie waar waarden in navelstrengbloed (n=50) gerapporteerd worden; ook deze studie rapporteert waarden die duidelijker hoger liggen dan in de huidige Vlaamse populatie. De literatuur over serum waarden voor PFOS en PFOA bij jongeren en volwassenen is heel wat uitgebreider. Over het algemeen is er een vrij grote spreiding in de gemiddelde of mediane waarden die gerapporteerd worden. De waarden van de volwassenen in het huidige Steunpunt liggen gemiddeld tot laag in vergelijking met de literatuur. In vergelijking met de mengstalen uit het eerste Steunpunt liggen de waarden voor PFOS ongeveer vijf maal lager in de huidige studie, en de waarden voor PFOA liggen in dezelfde range. De metingen in het eerste en tweede Steunpunt werden uitgevoerd in verschillende laboratoria.
114
Resultaten – blootstelling – perfluoroderivaten Tabel 34: Vlaamse referentiewaarden (gemiddelde en 90e percentiel) voor perfluorcomponenten in serum/plasma Leeftijdsgroep
Biomerker
perfluoro‐octaansulfonaat (PFOS) pasgeborenen PFOS in plasma (navelstrengbloed) volwassenen PFOS in serum perfluoro‐octaanzuur (PFOA) pasgeborenen PFOA in plasma (navelstrengbloed) volwassenen PFOA in serum
Eenheid
N
% >LOD/LOQ Confounders
Geom. gemiddelde (95% BI)
90e percentiel (95%BI)
µg/L
218
100%
2,64 (2,46 – 2,83)
5,10 (4,59 – 5,61)
µg/L
201
100%
12,6 (11,6 – 13,6)
24,8 (20,7 – 28,9)
µg/L
218
100%
1,50 (1,43 – 1,59)
2,56 (2,35 – 2,76)
µg/L
201
100%
3,2 (3,0 – 3,4)
5,7 (5,1 – 6,2)
leeftijd van moeder, BMI van moeder leeftijd, geslacht, BMI
leeftijd van moeder, BMI van moeder leeftijd, geslacht, BMI
115
Resultaten – blootstelling – polycyclische aromatische koolwaterstoffen
3.1.7 Polycyclische aromatische koolwaterstoffen (PAK’s) Polycyclische aromatische koolwaterstofffen (PAK’s) zijn organische verbindingen die gevormd worden bij onvolledige verbranding en die gekenmerkt worden door de aanwezigheid van meerdere aan elkaar verbonden benzeenringen. PAK’s kunnen zeer complexe structuren vormen en kunnen voorkomen in tal van iso‐vormen. Voor het meten van de interne humane blootstelling aan PAK’s in de algemene bevolking worden meestal urinaire fenolische metabolieten gemeten. 1‐hydroxypyreen wordt gevormd vanuit pyreen en is de meest gebruikte biomerker voor het meten van PAK blootstelling bij arbeiders en in de algemene bevolking. 1‐ en 2‐naftol (1‐ en 2‐hydroxynaftaleen) worden gevormd vanuit naftaleen en zijn meetbaar in 90% van de urinestalen uit de algemene bevolking (incl. kinderen). De fenolische PAK‐metabolieten zijn dus in substantiële hoeveelheid in de urine aanwezig en kunnen goed gemeten worden met de huidige HPLC‐analysetechnieken tot in de range van nanogram per liter. Vanuit toxicologisch standpunt zijn de fenolische metabolieten echter minder ideaal als biomerker aangezien pyreen en naftaleen niet‐genotoxische componenten van het PAK‐mengsel zijn. PAK‐tetrolen zijn hydrolyseproducten van dihydro‐diol‐epoxiden. Zij geven een betere inschatting van de biologische effectieve dosis dan de meting van fenolische componenten. Benzo[a]pyreen‐ tetrol (BaP‐tetrol) is het hydrolyseproduct van anti‐benzo[a]pyreen‐7,8‐dihydrodiol‐9,10‐epoxide (BPDE) en geeft dus een goede maat voor de blootstelling aan carcinogene PAK’s. De urinaire gehalten zijn echter erg laag en de methoden dienen te worden geoptimaliseerd voor routinemetingen in de algemene bevolking. Blootstelling aan PAK’s wordt in de huidige studie gemeten bij jongeren en volwassenen: ‐ in de individuele urinestalen wordt 1‐hydroxypyreen gemeten; ‐ in de mengstalen (1 mengstaal per provincie) worden 1‐naftol, 2‐naftol en BaP‐tetrol gemeten. In bijlage 3 wordt de humane toxicologie van PAK’s besproken. De meting van PAK‐metabolieten in urine geeft een maat voor recente blootstelling aan PAK’s. 1‐hydroxypyreen geeft een maat voor de blootstelling aan het PAK‐mengsel tijdens de voorbije dag; 1‐ en 2‐naftol voor de blootstelling tijdens de voorbije uren. BaP‐tetrol geeft een maat voor de biologisch effectieve dosis. In bijlage 4 worden de ruwe data van 1‐hydroxypyreen gegeven voor de totale groep en per subgroep van relevante covariaten. De voornaamste trends worden hieronder samengevat. Bij jongeren werden significant hogere waarden voor 1‐hydroxypyreen in de urine vastgesteld bij meisjes in vergelijking met jongens (121 vs. 94 ng/g creatinine; p=0,002). Bij volwassenen werd er geen significant verschil geobserveerd tussen mannen en vrouwen. 1‐hydroxypyreen wordt sterk beïnvloed door roken. Urinaire concentraties waren verhoogd bij rokers. De resultaten waren significant bij volwassenen, en borderline niet‐significant bij jongeren (Figuur 25). Het gebrek aan significante bij de jongeren kan vermoedelijk worden verklaard door de kleine subgroep (n=14) die rookt. Indien we enkel kijken naar de rookgewoonten van de laatste drie dagen, zijn de resultaten analoog. Dit is in lijn met de verwachtingen, aangezien urinair 1‐ hydroxypyreen de blootstelling weerspiegelt van de voorbije uren tot dagen. Opmerkelijk is dat de relatie tussen roken en 1‐hydroxypyreen ook duidelijk geobserveerd wordt voor blootstelling aan passief roken (Figuur 26). Zowel bij jongeren als bij volwassenen was er een hoog significant verschil in urinaire 1‐hydroxypyreen concentratie tussen diegene die in de drie dagen vóór de urinecollectie waren blootgesteld aan sigarettenrook via passief roken en diegene die niet waren blootgesteld aan passief roken. De hogere significantiewaarden voor passief roken in vergelijking met actief roken bij jongeren kunnen deels worden verklaard door de grotere groep deelnemers (n=60) die is blootgesteld aan passief roken in vergelijking met de groep die actief rookt (n=14). 116
Resultaten – blootstelling – polycyclische aromatische koolwaterstoffen Bij volwassenen werd er een relatie gevonden tussen de PAK‐metaboliet en het eten van barbecue. Personen die in de drie dagen voor de urinecollectie gegrild of geroosterd vlees, vis of groenten hadden gegeten hadden een significant hogere urinaire 1‐hydroxypyreen concentratie, nl. 121 vs. 86 ng/g creatinine (p=0,02). Bij jongeren werd er geen verhoogde waarde gevonden na het eten van barbecue. Verkeer is een mogelijke bron van PAK’s. Toch werd er geen relatie gevonden tussen de tijd dat de persoon in het verkeer spendeert en de concentratie aan 1‐hydroxypyreen in de urine. Dit is mogelijk te wijten aan het feit dat er werd gevraagd naar de ‘gebruikelijke’ verkeersblootstelling (som van week en weekend). De verkeersblootstelling in de voorbije dagen zou waarschijnlijk een betere predictor zijn, maar deze vraag werd niet gesteld. p=0,08
1‐hydroxypyreen en roken ‐ volwassenen Urinair 1‐OH‐pyreen (ng/g crt)
Urinair 1‐OH‐pyreen (ng/g crt)
1‐hydroxypyreen en roken ‐ jongeren 215
250 200 150
112
101
100 50 0
niet‐roker
sporadisch roker
dagelijks roker
p<0,001
184
200
150
85
83
100
77
50
0
nooit gerookt
ex‐roker
sporadisch dagelijks roker roker
Figuur 25: Effect van roken op 1‐hydroxypyreen in urine bij jongeren en volwassenen
gerookt in laatste 3 dagen p=0,10
200
1‐hydroxypyreen en recent roken ‐ volwassenen
passief roken in laatste 3 dagen
Urinair 1‐OH‐pyreen (ng/g crt)
Urinair 1‐OH‐pyreen (ng/g crt)
1‐hydroxypyreen en recent roken ‐ jongeren p<0,001
152
129
150
103
92
100
50
0
neen
ja
neen
ja
gerookt in laatste 3 dagen p<0,001
200
passief roken in laatste 3 dagen
160
p=0,03
150
111 91
82
100
50
0
neen
ja
neen
ja
Figuur 26: Effect van roken en blootstelling aan passief roken in de drie dagen voor de urinecollectie op 1‐hydroxypyreen in de urine bij jongeren en volwassenen De Vlaamse referentiewaarden voor 1‐hydroxypyreen worden gegeven in Tabel 37. De waarden in Vlaanderen worden vergeleken met de internationale literatuur in bijlage 5. Over het algemeen is er een vrij grote spreiding in de niveaus die in de verschillende studies gerapporteerd worden, met bijvoorbeeld voor 1‐hydroxypyreen in ng/L een gemiddelde waarde die schommelt van minder dan 50 (U.S., algemene bevolking, n = 1625) tot meer dan 2000 (China, mannen, n = 562). Ook binnen eenzelfde studie komen vrij grote variaties voor. In de opeenvolgende NHANES campagnes varieert urinair 1‐hydroxypyreen bij de groep van 12‐19‐jarigen als volgt: 105 ng/L in 1999‐2000; 56 ng/L in 2001‐02; 119 ng/L in 2003‐04. Mogelijk heeft dit te maken met het feit dat 1‐ hydroxypyreen een kortdurende merker is, en dat de blootstelling aan PAK’s binnen een populatie 117
Resultaten – blootstelling – polycyclische aromatische koolwaterstoffen aanzienlijk kan variëren (bijv. door verschillen in roken, blootstelling aan verkeer, e.d.). De waarden van 1‐hydroxypyreen in Vlaanderen zijn dus goed vergelijkbaar met andere grote buitenlandse campagnes. Zelfs als de gemiddelde niveaus variëren met een factor 1,5 tot 2, kunnen we stellen dat ze in dezelfde range liggen. De Vlaamse referentiewaarden in de huidige studie bedroegen 104 ng/g creatinine bij jongeren en 93 ng/g creatinine bij de volwassenen. Dit is onderling zeer vergelijkbaar en ligt ook in dezelfde range als de waarden uit het eerste Steunpunt, namelijk 88 en 147 ng/g creatinine, respectievelijk. Deze waarden zijn ook vergelijkbaar met de waarden in de V.S. (periode 2003‐04), namelijk 90 ng/g creatinine bij jongeren (12‐19 jaar) en 80 ng/g creatinine bij volwassenen (20+). 1‐naftol en 2‐naftol wordt in de huidige studie gemeten in mengstalen urine van jongeren en volwassenen (1 mengstaal per provincie). De resultaten worden weergeven in Tabel 35. Voor 1‐naftol was er 1 mengstaal met een niet‐detecteerbare waarde (meting lager dan detectielimiet van 1,6 µg/L). Voor 2‐naftol werd in ieder mengstaal een waarde boven de detectielimiet gedetecteerd. Er was een goede correlatie tussen de resultaten van 1‐naftol en 2‐naftol (R²=0,40 voor resultaten in µg/g creatinine, exclusie van staal met waarde onder de LOD). Tabel 35: Resultaten van 1‐ en 2‐naftol in mengstalen urine van jongeren en volwassenen Leeftijdsgroep Provincie
1‐naftol µg/L
Jongeren Antwerpen 2,75 Jongeren Oost‐Vlaanderen 4,46 Jongeren West‐Vlaanderen 2,80 Jongeren Limburg 3,04 Jongeren Vlaams‐Brabant
1‐naftol µg/g creatinine
2‐naftol µg/L
2‐naftol µg/g creatinine
1,60 3,39 2,01 2,30
6,82 11,04 6,58 7,31 7,86 3,89 12,83 36,17 4,96 3,49
3,96 8,40 4,73 5,51 7,50 4,08 10,84 25,85 4,90 3,74
118
Resultaten – blootstelling – polycyclische aromatische koolwaterstoffen Voor de meting van BaP‐tetrol in urine waren standaarden beschikbaar van twee isomeren (cis/trans). Deze isomeren werden gemeten in de mengstalen urine (Tabel 36). Ieder tetrol was slechts detecteerbaar in 1 van de 10 stalen; voor de overige stalen lagen alle waarden onder de detectielimiet. Tabel 36: Resultaten van BaP‐tetrol in mengstalen urine van jongeren en volwassenen Leeftijdsgroep Provincie
B(a)Pyreen-r7,t8,t9,c10tetrahydrol
pg/mL
Jongeren Antwerpen
B(a)Pyreen-r7,t8,t9,t10tetrahydrol
pg/mL
119
Resultaten – blootstelling – polycyclische aromatische koolwaterstoffen Tabel 37: Vlaamse referentiewaarden (gemiddelde en 90e percentiel) voor 1‐hydroxypyreen in urine Leeftijdsgroep
Biomerker
1‐hydroxypyreen (PAK‐merker) jongeren 1‐hydroxypyreen in urine jongeren 1‐hydroxypyreen in urine volwassenen 1‐hydroxypyreen in urine volwassenen 1‐hydroxypyreen in urine
Eenheid
N
% >LOD/LOQ
Confounders
Geom. gemiddelde (95% BI)
90e percentiel (95%BI)
ng/L
202
100%
137 (127 – 149)
281 (216 – 347)
ng/g creatinine ng/L
202
100%
104 (97 – 113)
224 (170 – 279)
191
100%
101 (91 – 111)
281 (223 – 338)
ng/g creatinine
191
100%
leeftijd, geslacht, roken, creatinine leeftijd, geslacht, roken leeftijd, geslacht, roken, creatinine leeftijd, geslacht, roken
93 (85 – 102)
227 (180 – 274)
120
Resultaten – blootstelling – benzeen
3.1.8 Benzeen Blootstelling aan benzeen wordt in de huidige studie gemeten bij jongeren en volwassenen, namelijk door het meten van de benzeenmetaboliet t,t’‐muconzuur in urine. In bijlage 3 wordt de humane toxicologie van benzeen besproken. De meting van t,t’‐muconzuur in urine geeft een maat voor recente blootstelling aan benzeen (laatste 1‐2 dagen). In bijlage 4 worden de ruwe data van t,t’‐muconzuur in urine gegeven voor de totale groep en per subgroep van relevante covariaten. De voornaamste trends worden hieronder samengevat. Er waren geen duidelijke verschillen in de excretie van urinair t,t’‐muconzuur volgens geslacht of volgens leeftijd. Zowel bij jongeren als bij volwassenen werd een effect van roken geobserveerd: waarden van t,t’‐muconzuur waren significant hoger bij dagelijkse rokers in vergelijking met de andere klassen van roken (Figuur 27). Benzeen is een belangrijke component van het benzinemengsel. Bij jongeren in niet‐stedelijke regio’s was t,t’‐muconzuur significant hoger dan bij jongeren in stedelijke gebieden (79 vs. 51 µg/g creatinine; p<0,001). Op het eerste zicht is dit contradictorisch. Nochtans is het mogelijk dat jongeren in niet‐stedelijk gebied meer aan verkeer zijn blootgesteld dan jongeren in stedelijke gebieden. Wonen langs een drukke N‐weg in een niet‐stedelijk gebied kan ook een hoge verkeersblootstelling geven, of wonen in een niet‐stedelijk gebied kan impliceren dat er verdere verplaatsingen dienen worden afgelegd. Analoog aan PAK’s kunnen we stellen dat het beter is om de indivdiduele verkeersblootstelling in de voorbije dagen te gebruiken als een predictor. t,t'‐muconzuur en roken ‐ volwassenen Urinair t,t'‐MA (µg/g crt)
Urinair t,t'‐MA (µg/g crt)
t,t'‐muconzuur en roken ‐ jongeren 116
p<0,001 120 100
68 80
49 60 40 20 0
niet‐roker
sporadisch roker
dagelijks roker
p=0,001 150
121
100
61
65
54
50
0
nooit gerookt
ex‐roker
sporadisch dagelijks roker roker
Figuur 27: Effect van roken op t,t’‐muconzuur in urine bij jongeren en volwassenen De Vlaamse referentiewaarden voor t,t’‐muconzuur in urine bij jongeren en volwassenen worden gegeven in Tabel 38. De Vlaamse waarden worden vergeleken met de literatuur in bijlage 5. De spreiding in waarden tussen de studies is klein en varieert van 52 tot 90 µg/L en van 47 tot 100 µg/g creatinine. De Vlaamse waarden situeren zich dus in dezelfde range als andere buitenlandse studies.
121
Resultaten – blootstelling – benzeen
Tabel 38: Vlaamse referentiewaarden (gemiddelde en 90e percentiel) voor t,t’‐muconzuur in urine Leeftijdsgroep
Biomerker
t,t’‐muconzuur (benzeen‐merker) jongeren t,t’‐muconzuur in urine jongeren t,t’‐muconzuur in urine volwassenen t,t’‐muconzuur in urine volwassenen t,t’‐muconzuur in urine
Eenheid
N
% >LOD/LOQ
Confounders
Geom. gemiddelde (95% BI)
90e percentiel (95%BI)
µg/L
203
100%
90 (80 – 102)
344 (241 – 448)
µg/g creatinine µg/L
203
100%
68 (61 – 77)
232 (172 – 291)
194
99,0%
72 (63 – 83)
299 (223 – 375)
194
99,0%
leeftijd, geslacht, roken, creatinine leeftijd, geslacht, roken leeftijd, geslacht, roken, creatinine leeftijd, geslacht, roken
67 (59 – 77)
246 (178 – 313)
µg/g creatinine
122
Resultaten – blootstelling – organofosfaat pesticiden
3.1.9 Pesticiden: organofosfaat pesticiden Organofosfaat pesticiden zijn actief tegen een breed spectrum van insecten en komen voor in ongeveer de helft van de insecticiden die wereldwijd gebruikt worden. Tot deze klasse behoren onder meer producten zoals azinphos, chlorpyrifos, coumaphos, dichlorvos, diazinon, malathion, parathion, en anderen. Organofosfaat pesticiden zijn toxisch voor de mens omdat ze de afbraak van acetylcholine in het centraal en perifeer zenuwstelsel inhiberen en daardoor kunnen leiden tot neurotoxische effecten. Ongeveer 75% van de organofosfaat pesticiden worden in het lichaam gemetaboliseerd tot dialkyl fosfaat metabolieten en geëxcreteerd via de urine. Deze metabolieten zijn op zichzelf niet toxisch. Meting van deze metabolieten reflecteert de blootstelling aan organofosfaat pesticiden gedurende de voorbije dagen. Aangezien verschillende organofosfaat pesticiden kunnen gemetaboliseerd worden tot dezelfde dialkyl fosfaat metaboliet, zijn de metabolieten niet specifiek voor één bepaald pesticide. Zonder specifieke bijkomende informatie kan de blootstelling dus niet worden teruggebracht tot één of enkele specifieke pesticiden. Blootstelling aan organofosfaatpesticiden wordt in de huidige studie gemeten bij jongeren en volwassenen. Er worden zes dialkyl fosfaat metabolieten gemeten in de urine: ‐ dimethylfosfaat (DMP); ‐ dimethylthiofosfaat (DMTP); ‐ dimethyldithiofosfaat (DMDTP); ‐ diethylfosfaat (DEP); ‐ diethylthiofosfaat (DETP); ‐ diethyldithiofosfaat (DEDTP). In bijlage 3 wordt de humane toxicologie van organofosfaatpesticiden besproken. De meting van de zes dialkyl fosfaat metabolieten in urine geeft een maat voor de blootstelling aan één of meerdere organofosfaatpesticiden gedurende de laatste dagen. In bijlage 4 worden de ruwe data van DMP, DMTP, DMDTP, DEP, DETP en DEDTP gegeven voor de totale groep en per subgroep van relevante covariaten. De voornaamste trends worden hieronder samengevat. De chemische meting van DMP, DMTP en DMDTP was methodologisch soms problematisch omwille van het vluchtig karakter van de stoffen. Bij sommige meetreeksen was er een verlies aan standaard en was de onzekerheid op de meting té hoog. Dit was vooral het geval voor DMDTP. Daarom werden sommige meetreeksen als onbetrouwbaar beschouwd, en verwijderd uit de dataset. Dit resulteert in een variabel aantal stalen per metaboliet (zie bijlage 4). Aangezien de stalen gerandomiseerd waren, veronderstellen we dat het weglaten van enkele meetreeksen geen invloed heeft op de gerapporteerde niveaus. Het aantal stalen met een detecteerbare waarden voor de dialkyl fosfaat metabolieten wordt weergegeven in Figuur 28. Afhankelijk van de metaboliet was er een rapporteringsfrequentie (i.e. een waarde boven de LOD) die varieerde van 5 à 6% (DEDTP) tot 90 à 95% (DMTP). Omwille van het hoog aantal stalen onder de LOD van sommige metabolieten, dient er voorzichtig te worden omgesprongen met de gemiddelde waarden die voor deze metabolieten worden berekend. Zowel bij jongeren als bij volwassenen werd een hogere concentratie metabolieten van organofosfaat pesticiden gemeten bij vrouwen in vergelijking met mannen. Dit verschil was significant voor alle organofosfaatmetabolieten, en is dus waarschijnlijk betekenisvol.De gemiddelde waarden voor mannen en vrouwen worden weergegeven in Figuur 29.
123
Resultaten – blootstelling – organofosfaat pesticiden
Metabolieten organofosfaat pesticiden % metingen > rapporteergrens DMP
59,7
67,5 94,6 89,5
DMTP 34,4 39,7
DMDTP
54,7 55,8
DEP 23,3
DETP
jongeren volwassenen
32,0
5,3 6,1
DEDTP 0
20
40
60
80
100
rapporteergrens: DMP: 3 µg/L; DMTP: 1 µg/L; DMDTP: 1 µg/L; DEP: 2 µg/L; DETP: 1 µg/L; DEDTP: 2 µg/L
Figuur 28: Percentage stalen met detecteerbare waarde voor metabolieten van organofosfaat pesticiden in urine bij jongeren en volwassenen jongens meisjes
6 5 4 3 2 1 0
DMP
DMTP
DMDTP
DEP
DETP
DEDTP
OP pesticiden & sex ‐ volwassenen Dialkyl fosfaat metabolieten in urine (µg/g crt)
Dialkyl fosfaat metabolieten in urine (µg/g crt)
OP pesticiden & sex ‐ jongeren
mannen vrouwen
6 5 4 3 2 1 0
DMP
DMTP
DMDTP
DEP
DETP
DEDTP
Figuur 29: Effect van geslacht op concentratie metabolieten van organosfosfaat pesticiden in urine bij jongeren en volwassenen De urinaire concentratie van de dialkyl fosfaat metabolieten was op geen enkele manier geassocieerd met een score van pesticiden die werd berekend op basis van de vragenlijsten. Vermoedelijk is dit te verklaren door het feit dat de vragen vrij algemeen waren. Bovendien werd gepolst naar ‘gebruikelijke’ blootstelling terwijl de biomerkers een beeld geven van de blootstelling gedurende de dagen die vooraf gingen aan de urinecollectie. De Vlaamse referentiewaarden voor de metabolieten van organofosfaat pesticiden worden gegeven voor de metabolieten die detecteerbaar zijn in meer dan 50% van de deelnemers, nl. voor DMP, DMTP en DEP. Voor de overige metabolieten (DMDTP, DETP en DEDTP) is het berekenen van een
124
Resultaten – blootstelling – organofosfaat pesticiden referentiegemiddelde niet voldoende betrouwbaar omwille van de hoge proportie waarden onder de LOD. De Vlaamse waarden worden vergeleken met de literatuur in bijlage 5. Opvallend voor alle organofosfaatmetabolieten is de grote spreiding van de data in de literatuur. Dit is o.m. te wijten aan de selectiecriteria in de studie (algemene bevolking van een land of populaties uit een bepaalde regio) en aan de regionale verschillen in het gebruik van sommige pesticiden (bijv. in de vergelijking tussen Europa en de Verenigde Staten). De waarden van DMDTP, DETP en DEDTP liggen in onze Vlaamse referentiepopulatie onder de detectielimiet bij meer dan 60% van de deelnemers. Dit is in overeenstemming met de literatuur waar zowel in Duitse als in Amerikaanse studies vaak als mediaan of geometrisch gemiddelde de waarde ‘
125
Resultaten – blootstelling – organofosfaat pesticiden
Tabel 39: Vlaamse referentiewaarden (gemiddelde en 90e percentiel) voor metabolieten van organofosfaat pesticiden in urine Leeftijdsgroep Biomerker
Eenheid
N
Geom. gemiddelde (95% BI)
90e percentiel (95%BI)
leeftijd, geslacht, creatinine leeftijd, geslacht leeftijd, geslacht, creatinine leeftijd, geslacht
5,0 (4,3 – 5,7) 3,8 (3,3 – 4,4) 4,1 (3,6 – 4,7) 3,8 (3,3 – 4,3)
20,6 (15,4 – 25,9) 15,7 (11,6 – 19,7) 14,7 (10,6 – 18,9) 14,5 (11,1 – 17,9)
leeftijd, geslacht, creatinine leeftijd, geslacht leeftijd, geslacht, creatinine leeftijd, geslacht
5,8 (5,1 – 6,6) 4,4 (3,9 – 5,0) 5,0 (4,2 – 5,8) 4,6 (3,9 – 5,4)
16,4 (11,3 – 21,4) 13,9 (10,3 – 17,6) 19,0 (13,2 – 24,8) 19,9 (15,6 – 24,2)
leeftijd, geslacht, creatinine leeftijd, geslacht leeftijd, geslacht, creatinine leeftijd, geslacht
2,5 (2,2 – 2,9) 1,9 (1,7 – 2,2) 2,4 (2,1 – 2,6) 2,2 (1,9 – 2,5)
11,8 (7,7 – 15,8) 8,4 (5,8 – 11,0) 8,2 (5,8 – 10,6) 7,9 (6,2 – 9,5)
% >LOD/LOQ Confounders
metaboliet van organofosfaat pesticiden: dimethylfosfaat (DMP) jongeren DMP in urine µg/L 191 67,5% jongeren DMP in urine µg/g creatinine 191 67,5% volwassenen DMP in urine µg/L 196 59,7% volwassenen DMP in urine µg/g creatinine 196 59,7% metaboliet van organofosfaat pesticiden: dimethylthiofosfaat (DMTP) jongeren DMTP in urine µg/L 203 94,6% jongeren DMTP in urine µg/g creatinine 203 94,6% volwassenen DMTP in urine µg/L 181 89,5% volwassenen DMTP in urine µg/g creatinine 181 89,5% metaboliet van organofosfaat pesticiden: diethylfosfaat (DEP) jongeren DEP in urine µg/L 192 54,7% jongeren DEP in urine µg/g creatinine 192 54,7% volwassenen DEP in urine µg/L 190 55,8% volwassenen DEP in urine µg/g creatinine 190 55,8%
126
Resultaten – blootstelling – para‐dichlorobenzeen
3.1.10
Pesticiden: paradichlorobenzeen
Para‐dichlorobenzeen is een pesticide tegen motten, schimmels en meeldauw. Het wordt ondermeer gebruikt in mottenballen, luchtverfrissers en toiletblokjes. 2,5‐dichlorofenol (2,5‐DCP) is een metaboliet van para‐dichlorobenzeen die wordt geëxcreteerd via de urine. Het geeft een maat voor de blootstelling tijdens de voorbije dagen. In de huidige studie wordt 2,5‐DCP gemeten in de urine van jongeren en volwassenen. 2,5‐DCP werd gedetecteerd (waarde > LOD van 0,4 µg/L) in de urine van 88,8% van de jongeren en 80,2% van de volwassenen. De gemiddelde concentratie was vergelijkbaar in beide leeftijdsgroepen, zowel voor de volume‐eenheid (geometrisch gemiddelde: 1,53 µg/L bij jongeren en 1,48 µg/L bij volwassenen) als voor de creatinine‐gecorrigeerde waarden (1,16 en 1,34 µg/g creatinine, respectievelijk). Bij volwassenen werd een significant hogere waarde voor urinair 2,5‐DCP gemeten bij mannen in vergelijking met vrouwen (1,67 vs. 1,09 µg/g creatinine; p=0,04). Voor het overige werden er geen significante relaties gevonden met de bestudeerde covariaten, noch bij de volwassenen, noch bij de jongeren. De Vlaamse referentiewaarden voor 2,5‐DCP worden gegeven in Tabel 40. De Vlaamse waarden worden vergeleken met de literatuur in bijlage 5. De waarden in de huidige studie liggen laag in vergelijking met waarden uit de literatuur, zowel van Europese als van Amerikaanse studies. De gemiddelde waarden in de huidige studie 1,16 µg/g creatinine bij jongeren en 1,34 µg/g creatinine bij volwassenen) liggen wel in dezelfde range als de metingen in de mengstalen van het 1e Steunpunt. In de 8 mengstalen van de jongeren uit het 1e Steunpunt werden toen waarden gerapporteerd tussen de 0,77 en 4,15 µg/g creatinine.
127
Resultaten – blootstelling – para‐dichlorobenzeen
Tabel 40: Vlaamse referentiewaarden (gemiddelde en 9e percentiel) voor 2,5‐dichlorobenzeen (2,5‐DCP) in urine Leeftijdsgroep
Biomerker
Eenheid
N
% >LOD/LOQ Confounders
metaboliet van para‐dichlorobenzeen: 2,5‐dichlorofenol (2,5‐DCP) jongeren 2,5‐DCP in urine µg/L 206 88,8% jongeren 2,5‐DCP in urine µg/g creatinine 206 88,8% volwassenen 2,5‐DCP in urine µg/L 197 80,2% volwassenen 2,5‐DCP in urine µg/g creatinine 197 80,2%
leeftijd, geslacht, creatinine leeftijd, geslacht leeftijd, geslacht, creatinine leeftijd, geslacht
Geom. gemiddelde (95% BI)
90e percentiel (95%BI)
1,54 (1,30 – 1,82) 1,16 (0,98 – 1,37) 1,44 (1,18 – 1,76) 1,34 (1,10 – 1,63)
8,88 (4,90 – 12,86) 5,32 (2,54 – 8,11) 14,2 (8,2 – 20,2) 13,1 (7,9 – 18,2)
128
Resultaten – blootstelling – overige pesticiden
3.1.11
A.
Overige pesticiden (mengstalen)
2,4 dichlorofenoxy‐azijnzuur (2,4‐D)
2,4‐dichlorofenoxy‐azijnzuur (2,4‐D) is een herbicide dat ruim gebruikt wordt voor bestrijding van onkruid, zowel in de landbouw als voor residentiële toepassingen. Na inhalatie of via orale inname zal 2,4‐D zich verspreiden in het lichaam. 2,4‐D wordt niet gemetaboliseerd, maar verlaat onveranderd het lichaam via de urine. Het half‐leven van 2,4‐D in het menselijk lichaam varieert van 10 tot 33 uur. Het urinaire 2,4‐gehalte in de urine weerspiegelt dus de blootstelling van de voorbije dagen. 2,4‐D wordt in de huidige studie gemeten in mengstalen urine van jongeren en volwassenen (1 mengstaal per provincie). De resultaten worden gegeven in Tabel 41. 2,4‐D werd gedetecteerd in alle stalen, zowel bij jongeren als bij volwassenen. De niveaus in de mengstalen varieerden tussen 0,04 µg/g creatinine en 0,62 µg/g creatinine. De Vlaamse waarden worden vergeleken met de literatuur in bijlage 5. De waarden in de literatuur variëren heel sterk van studie tot studie. De detectielimieten varieren eveneens sterk. In de studies van CDC, bijvoorbeeld, wordt een dectectielimiet van 0,95 (periode 1999‐2000) en 0,2 (periode 2001‐ 2002) gehanteerd, dit is 10 tot 30 keer hoger dan de LOD in de huidige studie. In bijna alle buitenlandse studies liggen de waarden die gerapporteerd worden hoger dan de waarden uit de huidige studie. In vergelijking met de mengstalen van het 1e Steunpunt, daarentegen, liggen de huidige waarden ongeveer 10 tot 20 maal hoger. Nochtans werden de metingen in het 1e en het 2e Steunpunt uitgevoerd door hetzelfde laboratorium. In het algemeen kunnen we stellen dat gezien de grote verschillen tussen studies onderling, er meer duidelijkheid nodig is over de chemische meting, de condities van staalname en de selectie van de deelnemers vooraleer de resultaten op een zinvolle manier geïnterpreteerd kunnen worden. Tabel 41: Resultaten van 2,4‐D in mengstalen urine van jongeren en volwassenen Leeftijdsgroep
Provincie
Jongeren Antwerpen Jongeren Oost‐Vlaanderen Jongeren West‐Vlaanderen Jongeren Limburg Jongeren Vlaams‐Brabant Volwassenen Antwerpen Volwassenen Oost‐Vlaanderen Volwassenen West‐Vlaanderen Volwassenen Limburg Volwassenen Vlaams‐Brabant 2,4‐D: LOD = 0,028 µg/L; LOQ = 0,056 µg/L
2,4‐D µg/L
2,4‐D µg/g creatinine
0,18 0,18 0,16 0,56 0,26 0,19 0,053 0,14 0,10 0,58
0,10 0,14 0,12 0,42 0,25 0,20 0,04 0,10 0,09 0,62
129
Resultaten – blootstelling – overige pesticiden
B.
Ethyleenthioureum (ETU)
Dithiocarbamaten of carbamaatpesticiden worden wereldwijd gebruikt als fungiciden, in de landbouw zowel als in de industrie en waterzuivering. Dithiocarbamaten kunnen worden onderverdeeld in twee groepen: ethyleenbisdithiocarbamaten (EBDC) zoals maneb, zineb en mancozeb; en dimethyldithiocarbamaten (DMDC) zoals ferbam, ziram en thiram. Ethyleenthioureum (ETU) is één van de belangrijkste metabolieten van EBDC’s en wordt geassocieerd met de meeste toxische effecten van EBDC’s. ETU wordt in de huidige studie gemeten in mengstalen urine van jongeren en volwassenen (1 mengstaal per provincie). De resultaten worden gegeven in Tabel 42. ETU werd gedetecteerd in alle mengstalen van de jongeren, en in drie van de vijf mengstalen van de volwassenen. Bij de jongeren was er weinig variatie in de resultaten van de mengstalen; de niveaus varieerden van 0,57 tot 1,15 µg/g creatinine. De niveaus in de mengstalen van de volwassen varieerden van niet‐detecteerbaar tot 9,13 µg/g creatinine. De Vlaamse waarden worden vergeleken met de literatuur in bijlage 5. De gerapporteerde waarden in de literatuur liggen ongeveer in dezelfde grootte‐orde en de niveaus in de huidige studie passen binnen deze range. Tabel 42: Resultaten van ETU in mengstalen urine van jongeren en volwassenen Leeftijdsgroep
Provincie
Jongeren Antwerpen Jongeren Oost‐Vlaanderen Jongeren West‐Vlaanderen Jongeren Limburg Jongeren Vlaams‐Brabant Volwassenen Antwerpen Volwassenen Oost‐Vlaanderen Volwassenen West‐Vlaanderen Volwassenen Limburg Volwassenen Vlaams‐Brabant ETU: LOD = 0,1 µg/L; LOQ = 0,5 µg/L
ETU µg/L
ETU µg/g creatinine
1,6 1,5 1,6 1,1 0,6 8,7 2,2
0,93 1,14 1,15 0,83 0,57 9,13 1,86
C.
Fungiciden
In de huidige studie worden volgende metabolieten van fungiciden gemeten in mengstalen urine van jongeren en volwassenen: - 3,5‐dichlooraniline (3,5‐DCA); - 3,4‐dichloroanilin (3,4‐DCA); - 3,4‐dichlorophenyl urea (DCPU); - 3,4‐dichlorophenyl‐3‐methylurea (DCPMU). 3,4‐DCA wordt gebruikt bij de synthese van fenylureum en fenylcarbamaat herbiciden (zoals diuron en linuron), bij de productie van azo‐kleurstoffen voor polyestervezels en bij de synthese van trichloorcarbanilide (een bactericide gebruikt in huishoudproducten zoals zeep en deodorant). 3,5‐ DCA is een metaboliet van de pesticiden iprodion, vinclozolin, procymidone en chlozolinate. DCPU en DCPMU zijn de voornaamste metabolieten van o.a. diuron. 130
Resultaten – blootstelling – overige pesticiden De meetresultaten worden gegeven in Tabel 43. Voor 3,4‐DCA, DCPU en DCPMU lagen alle waarden onder de detectielimiet. 3,5‐DCA daarentegen werd in alle stalen gedetecteerd, maar de niveaus lagen laag: in 5 van de 10 stalen lagen de waarden onder de kwantificatielimiet (LOQ) van 1,0 µg/L. De waarden varieerden tussen 0,41 en 0,75 µg/g creatinine bij jongeren en tussen 0,50 en 1,94 µg/g creatinine bij volwassenen. De Vlaamse waarden worden vergeleken met de literatuur in bijlage 5. In de huidige studie lagen alle metingen voor 3,4‐DCA onder de detectielimiet (LOD = 0,5 µg/L). In de literatuur werden slechts twee studies teruggevonden die resultaten rapporteren voor 3,4‐DCA. De niveaus in de literatuur liggen in de buurt van de gehanteerde detectielimiet in de huidige studie, nl. een gemiddelde van 0,65 µg/L in een Italiaanse studie (n=153) en een minimum‐maximum range van 0,13 tot 0,34 µg/g creatinine in een Duitse studie (n=5). In deze Italiaanse en Duitse studie worden ook waarden gerapporteerd voor 3,5‐DCA. De gemiddelde waarden voor 3,5‐DCA uit de literatuur liggen binnen de miminum‐maximum range van de waarden die in de mengstalen uit de huidige studie worden gemeten. Tabel 43: Resultaten van fungiciden in mengstalen urine van jongeren en volwassenen Leeftijdsgroep Provincie 3,4‐DCA 3,5‐DCA DCPU DCPMU µg/L µg/L µg/g crt µg/L µg/L Jongeren Antwerpen
D.
Pyrethroïde pesticiden
Pyrethroïde pesticiden zijn chemische analogen van pyrethrines, die van nature voorkomen in chrysanten. Pyrethroïde pesticiden worden gebruikt als insecticide en hebben een zeer ruime toepassingen: ze worden gebruikt in de landbouw, maar ook in woningen, in publieke en commerciële gebouwen, in opslagruimten en in serres. Inname gebeurt vooral via voeding en inhalatie. Pyrethroïde pesticiden worden in het menselijk lichaam snel gemetaboliseerd: het half‐ leven varieert van 5 tot 8 uur. De metabolieten worden geëxcreteerd via de urine. De concentratie van metabolieten in de urine is dus een maat voor blootstelling aan pyrethroïde pesticiden gedurende de voorbije uren tot dagen. In de huidige studie worden de metabolieten van pyrethroïde pesticiden gemeten in mengstalen urine van jongeren en volwassenen. Initieel werden er op basis van de literatuur meerdere metabolieten geselecteerd, maar het was enkel mogelijk om die metabolieten te meten waarvoor commercieel standaarden beschikbaar zijn, nl. 3‐fenoxybenzoëzuur (3‐PBA) en 4‐fluoro‐3‐ fenoxybenzoëzuur (FPBA). PBA is een gemeenschappelijke metaboliet van verschillende pyrethroïde
131
Resultaten – blootstelling – overige pesticiden pesticiden zoals cypermethrine, fenvalerate, deltamethrine, cyhalothrine, permethrine en phenothrine. FPBA is afkomstig van cyfluthrine. De resultaten worden gegeven in In de huidige studie ligt de waarde voor FPBA onder de detectielimiet in 3 van 10 pools. In 8 van de 10 referenties uit de literatuur worden een gemiddelde waarde onder de LOD gerapporteerd. De LOD in de literatuur varieert van 0,05 tot 0,20 µg/L. Dit betekent dat de detectiefrequentie in alle studies laag is, en dat er in Vlaanderen op dit moment ook geen alarmerende waarden worden gemeten. Tabel 44. Bij jongeren werd 3‐PBA in 4 van de 5 stalen en FPBA in alle stalen gedetecteerd. Bij volwassenen werden 3‐PBA en FPBA teruggevonden in de mengstalen van Antwerpen en Oost‐ Vlaanderen, maar niet in de stalen van de andere provincies. De waarden voor 3‐PBA varieerde tussen niet‐detecteerbaar en 0,66 µg/g creatinine; de waarden voor FPBA tussen niet‐detecteerbaar en 0,57 µg/g creatinine. De Vlaamse waarden worden vergeleken met de literatuur in bijlage 5. De waarden die gerapporteerd worden in de literatuur variëren sterk. Op basis van een ruwe schatting kunnen we zeggen dat de resultaten van 3‐PBA in de mengstalen in het huidige Steunpunt laag tot gemiddeld liggen in vergelijking met de literatuur. In vergelijking met de mengstalen uit het 1e Steunpunt daarentegen, zien we veel hogere waarden. De waarden in de mengstalen van het 1e Steunpunt liggen ongeveer een factor 10 lager. De metingen in het 1e en 2e Steunpunt werden uitgevoerd door verschillende laboratoria. In de huidige studie ligt de waarde voor FPBA onder de detectielimiet in 3 van 10 pools. In 8 van de 10 referenties uit de literatuur worden een gemiddelde waarde onder de LOD gerapporteerd. De LOD in de literatuur varieert van 0,05 tot 0,20 µg/L. Dit betekent dat de detectiefrequentie in alle studies laag is, en dat er in Vlaanderen op dit moment ook geen alarmerende waarden worden gemeten. Tabel 44: Resultaten van pyrethroïde pesticide metabolieten in mengstalen urine van jongeren en volwassenen Leeftijdsgroep Provincie
3‐PBA µg/L
Jongeren Antwerpen 0,38 Jongeren Oost‐Vlaanderen 0,47 Jongeren West‐Vlaanderen 0,42 Jongeren Limburg
3‐PBA µg/g crt
FPBA µg/L
FPBA µg/g crt
0,22 0,36 0,30
0,18 0,48 0,79 0,34 0,18 0,54 0,15
0,10 0,37 0,57 0,26 0,17 0,57 0,13
132
Resultaten – blootstelling – musks
3.1.12
Persoonlijke hygiëne producten: musks
Synthetische musk componenten worden frequent gebruikt als geurstoffen in de cosmetica‐ en detergentindustrie, o.a. in detergenten, wasverzachters, schoonmaakmiddelen, zepen, shampoo, make‐up en parfum. Er zijn twee belangrijke klasse van synthetische musks, nl. 1. nitromusks, o.a. musk xyleen en musk keton. Deze producten zijn in de EU verboden, maar worden nog wel teruggevonden in ingevoerde producten (o.a. vanuit China); 2. polycyclische musks, o.a. galaxolide (hexahydro‐hexamethylcyclopenta‐(γ)‐2‐benzopyran of HHCB), tonalide (6‐acetyl‐1,1,2,4,4,7‐hexamethyltetraline of AHTN). Deze producten worden in hoge volumes geproduceerd en verbruikt in de EU. Blootstelling aan musks wordt in de huidige studie gemeten in volbloed van jongeren: ‐
de nitromusks – musk xyleen (MX) en musk keton (MK) – werden in een eerste stadium gemeten in 20 individuele bloedstalen die willekeurig geselecteerd waren uit de groep van jongeren. Na meting bleek dat alle waarden onder de detectielimiet lagen (40 ng/L voor MX en 20 ng/L voor MK). Daarom werd beslist om de meting niet verder uit te voeren in de overige stalen.
‐
de polycylische musks – galaxolide en tonalide – werden in een eerste fase ook gemeten bij 20 deelnemers en bleken wel detecteerbaar te zijn. De meting werd daarom verder uitgevoerd bij alle deelnemers.
In bijlage 3 wordt de humane toxicologie van musks besproken. De meting van galaxolide en tonalide in volbloed geeft een maat voor de blootstelling aan polycyclische musks.
Musk metaboliet (ng/g vet)
In bijlage 4 worden de ruwe data van galaxolide en tonalide gegeven voor de totale groep en per subgroep van relevante covariaten. De voornaamste trends worden hieronder samengevat. De concentratie aan musks in volbloed kon in verband gebracht worden met het gebruik van verzorgingsproducten. In de vragenlijst werd gevraagd naar het gebruik van zalven, crèmes, zepen, parfums en andere verzorgingsproducten. Op basis van aantal producten en de frequentie van het gebruik werd een score berekend voor blootstelling aan verzorgingsproducten. Bij jongeren met een hogere score voor het gebruik van verzorgingsproducten werd ook een significant hogere bloedconcentratie van galaxolide waargenomen . Voor tonalide was er een gelijkaardige trend maar de verschillen waren niet significant (Figuur 30).
musks en verzorgingsproducten ‐ jongeren galaxolide
250
p=0,002 200
153
tonalide p=0,32
189
161
150 100
25,6
50
27,2
29,6
0
laag matig hoog
laag matig hoog
Score werd berekend op basis van wekelijks gebruik (aantal producten en frequentie van gebruik) (zie vragenlijsten)
Figuur 30: Relatie tussen gebruik van verzorgingsproducten (informatie uit vragenlijst) en polycyclische musks in volbloed bij jongeren. 133
Resultaten – blootstelling – musks Galaxolide in volbloed kwam in hogere concentratie voor bij meisjes in vergelijking met jongens (Figuur 31). Bij meisjes werd ook een significant hoger gebruik van verzorgingsproducten vastgesteld op basis van de vragenlijsten (17% laag, 26% matig en 57% hoog gebruik bij meisjes vs. 73% laag, 24% matig en 3% hoog gebruik bij jongens; p<0,001). Voor beide polycyclische musks werd een stijgende bloedconcentratie vastgesteld volgens het opleidingsniveau van de jongeren met afnemende concentraties van ASO over TSO tot BSO (Figuur 32). Het gebruik van verzorgingsproducten op basis van de gegevens uit de vragenlijst was niet significant verschillend voor de verschillende studierichtingen van de jongeren. Musk metaboliet (ng/g vet)
musks en sex ‐ jongeren galaxolide
tonalide
p<0,001
p=0,28
250
182 200
151 150 100
25,9
50
28,4
0
jongens
meisjes
jongens
meisjes
Figuur 31: Effect van geslacht op concentratie van polycyclische musks in volbloed bij jongeren
Musk metaboliet (ng/g vet)
musks en opleiding ‐ jongeren
250 200
178
galaxolide
tonalide
p=0,001
p<0,001
156 129
150 100
32,5
50
23,5
18,5
0
ASO
TSO
BSO
ASO
TSO
BSO
Figuur 32: Effect van opleidingsniveau op concentratie van polycyclische musks in volbloed bij jongeren De Vlaamse referentiewaarden voor galaxolide en tonalide in volbloed bij jongeren worden gegeven in Tabel 46. De Vlaamse waarden worden vergeleken met de literatuur in bijlage 5. De waarden in de literatuur liggen allen in dezelfde grootte‐orde, en zijn vergelijkbaar met de resultaten van de huidige studie. Zowel voor tonalide als voor galaxolide situeren de waarden uit de Vlaamse studie zich in het midden van de groep indien we de studies ranken volgens stijgende concentratie.
134
Resultaten – blootstelling – triclosan
3.1.13
Persoonlijke hygiëne producten: triclosan
In de huidige studie werd triclosan in urine gemeten bij de jongeren. In bijlage 3 wordt de humane toxicologie van triclosan besproken. Triclosan is een veel gebruikte antibacteriële en schimmelwerende stof. Triclosan wordt vaak toegevoegd aan cosmetische en hygiënische producten zoals zeep, tandpasta, make‐up, aftershave, deodorant, enz… Triclosan vervult dan de functie van conserveermiddel en geurbestrijder. Voor deze doeleinden wordt het ook toegevoegd aan textiel (o.m. matrashoezen, tapijten, schoenen, sportkledij) en plastiek materiaal (o.m. keukengerei). Triclosan in urine kan worden gebruikt als maat voor recente blootstelling. De halfwaardetijd van triclosan in urine bedraagt 11 uur. In bijlage 4 worden de ruwe data van triclosan gegeven voor de totale groep en per subgroep van relevante covariaten. De voornaamste trends worden hieronder samengevat. Analoog aan de musks werden er sterk toenemende concentraties van triclosan in de urine gedetecteerd naarmate het gebruik van verzorgingsproducten stijgt (op basis van informatie uit vragenlijsten van deelnemers) (zie Figuur 33). De hoeveelheid triclosan in de urine was significant hoger bij meisjes in vergelijking met jongens (Figuur 34). Dit heeft vermoedelijk te maken met het hogere verbruik van verzorgingsproducten bij meisjes want bij meisjes werd een significant hoger gebruik van verzorgingsproducten vastgesteld op basis van de vragenlijsten (cfr. musks).
Urinair triclosan (µg/g crt)
Triclosan en verzorgingsproducten p=0,003 4,0
3,19
3,0
1,98
2,0
0,99
1,0
0,0
laag
matig
hoog
Score werd berekend op basis van wekelijks gebruik (aantal producten en frequentie van gebruik) (zie vragenlijsten)
Figuur 33: Relatie tussen gebruik van verzorgingsproducten (informatie uit vragenlijsten) en triclosan in urine bij jongeren
Urinair triclosan (µg/g crt)
Triclosan en geslacht p=0,002 4,0
2,80 3,0
2,0
1,10
1,0
0,0
jongens
meisjes
Figuur 34: Effect van geslacht op triclosan in urine bij jongeren 135
Resultaten – blootstelling – triclosan
De Vlaamse referentiewaarden voor triclosan worden gegeven in Tabel 46. De Vlaamse waarden worden vergeleken met de literatuur in bijlage 5. Triclosan wordt zowel gemeten in de urine als in serum/plasma. Er werden slechts 2 studies teruggevonden die waarden in de urine rapporteren. De gemiddelde waarde in de huidige studie ligt in dezelfde range als in een Japanse studie (met slechts 6 deelnemers), en lagen ongeveer een factor 5 lager dan de waarden die gerapporteerd worden door CDC in de Amerikaanse biomonitoring.
136
Resultaten – blootstelling – parabenen
3.1.14
Persoonlijke hygiëne producten: parabenen
Parabenen worden gebruikt als antimicrobiële bewaarmiddelen in voeding, geneesmiddelen, cosmetica en toiletartikelen. In de huidige studie wordt blootstelling aan parabenen gemeten: ‐
in individuele stalen van jongeren en volwassenen wordt een metaboliet van parabenen, nl. para‐hydroxybenzoëzuur (HBA) in urine gemeten;
‐
in mengstalen van jongeren en volwassenen wordt een aantal parabenen rechtstreeks in bloed gemeten, nl. methyl‐, ethyl‐, propyl‐, butyl‐ en benzylparaben in volbloed.
In bijlage 3 wordt de humane toxicologie van parabenen besproken. In bijlage 4 worden de ruwe data van HBA gegeven voor de totale groep en per subgroep van relevante covariaten. De voornaamste trends worden hieronder samengevat. Gemiddeld gezien lagen de waarden bij de jongeren hoger dan bij de volwassenen, zowel indien de resultaten worden uitgedrukt in volume‐eenheden (geometrisch gemiddelde: 1021 µg/L bij jongeren en 696 µg/L bij volwassenen), als wanneer de resultaten worden gecorrigeerd voor creatinine (779 en 631 µg/g creatinine, respectievelijk). Bij de volwassenen worden significant hogere waarden voor HBA gevonden bij vrouwen in vergelijking met mannen (Figuur 35) en worden stijgende concentraties aan HBA geobserveerd voor een toenemend gebruik van verzorgingsproducten (informatie uit vragenlijsten)(Figuur 36). Deze bevindingen zijn in overeenstemming met de resultaten van musks en triclosan bij jongeren (zie hierboven). Daarnaast werd een significante relatie gevonden tussen body‐mass index (BMI) en HBA in urine, nl. een dalende urinaire HBA‐concentratie bij een toenemende BMI (Figuur 37). Het is verleidelijk om te speculeren over een mogelijke verklaring. Het zou kunnen dat deelnemers met obesitas en overgewicht minder verzorgingsproducten gebruiken (uitgedrukt in absolute hoeveelheden), of dat ze minder product gebruiken in functie van hun lichaamsomtrek. Een andere mogelijke verklaring is dat het metabolisme van parabenen beïnvloed wordt door de lichaamssamenstelling en dat de urinaire HBA excretie daardoor gerelateerd is met BMI. Verder onderzoek hieromtrent zou nuttig zijn. Bij jongeren werd voor geen enkel van de onderzochte covariaten significante verschillen gevonden in de urinaire concentratie van HBA, dus noch voor geslacht (Figuur 35), noch voor het gebruik van verzorgingsproducten)(Figuur 36), noch voor ander covariaten. Dit is opmerkelijk, aangezien de verschillen tussen meisjes en jongens en de relatie met de informatie uit de vragenlijsten bij jongeren wel duidelijk werd aangetoond voor musks en triclosan. De Vlaamse referentiewaarden voor HBA worden gegeven in Tabel 46. De Vlaamse waarden worden vergeleken met de literatuur in bijlage 5. De gemiddele waarden van de Vlaamse jongeren en volwassenen liggen binnen de minimum‐maximum range die gerapporteerd wordt in een Amerikaanse studie bij kinderen (n = 127) en volwassenen (n = 200).
137
Resultaten – blootstelling – parabenen p‐hydroxybenzoëzuur en sex jongeren
volwassenen
p=0,48
p=0,004
1000
Urinair HBA (µg/g crt)
793
760
709
800
559 600
400
200
0
jongens
meisjes
mannen
vrouwen
Figuur 35: Effect van geslacht op urinaire concentratie van para‐hydroxybenzoëzuur bij jongeren en volwassenen Para‐hydroxybenzoëzuur en verzorgingsproducten jongeren 1000
Urinair HBA (µg/g crt)
781
p=0,91 761
volwassenen p=0,02 788 719
800
615 542
600 400 200 0
laag matig hoog
laag matig hoog
Score werd berekend op basis van wekelijks gebruik (aantal producten en frequentie van gebruik) (zie vragenlijsten)
Figuur 36: Relatie tussen gebruik van verzorgingsproducten (informatie uit vragenlijsten) en urinaire concentratie van para‐hydroxybenzoëzuur bij jongeren en volwassenen
Urinair HBA (µg/g crt)
Para‐hydroxybenzoëzuur en BMI ‐ volwassenen 800
p=0,005
688 534
600
489
400
200
0
ondergewicht + normaal
overgewicht
obesitas
Figuur 37: Effect van body‐mass index (BMI) op urinaire concentratie para‐hydroxybenzoëzuur bij volwassenen
138
Resultaten – blootstelling – parabenen
De individuele parabenen (methyl‐, ethyl‐, propyl‐, butyl‐ en benzylparaben) werden gemeten in mengstalen volbloed van jongeren (n=5) en volwassenen (n=5). Er werd 1 mengstaal per provincie gemaakt. De resultaten worden weergegeven in Tabel 45. Tabel 45: Concentratie parabenen in volbloed in mengstalen van jongeren en volwassenen Leeftijdsgroep Provincie
Jongeren Antwerpen Jongeren Oost‐Vlaanderen Jongeren West‐Vlaanderen Jongeren Limburg Jongeren Vlaams‐Brabant Volwassenen Antwerpen Volwassenen Oost‐Vlaanderen Volwassenen West‐Vlaanderen Volwassenen Limburg Volwassenen Vlaams‐Brabant LOD = 0,5 µg/L voor alle parabenen
methyl‐ paraben µg/L 1,0 1,0
ethyl‐ paraben µg/L
propyl‐ paraben µg/L 4,1 2,1 2,4 5,1 0,9 1,8 1,0 1,0
butyl‐ paraben µg/L 4,6 0,8 0,7 1,6 0,9 0,7
benzyl‐ paraben µg/L 3,3 1,4 0,7 5,4 1,6
Wegens het klein aantal observaties is het niet mogelijk om statistische testen uit te voeren op de resultaten van de mengstalen. Het is echter wel mogelijk om na te gaan of de polluenten detecteerbare zijn, en of er mogelijke trends opvallen in de detectiefrequentie. Er werden vijf parabenen gemeten in 10 mengstalen. Indien we deze resultaten samen beschouwen, zien we dat er in 34 van de 50 metingen detecteerbare waarden werden genoteerd; bij 16 van de 50 metingen lagen de waarden onder de detectielimiet (LOD). De parabenen werden meer frequent gedetecteerd bij jongeren (22 van de 25 metingen boven de LOD) dan bij volwassenen (12 van de 25 metingen boven de LOD). Dit komt overeen met de resultaten van HBA waar hogere waarden werden gevonden bij jongeren in vergelijking met volwassenen. De Vlaamse waarden worden vergeleken met de literatuur in bijlage 5. Het aantal referenties is zeer beperkt, en een inschatting van de niveaus in Vlaanderen is dan ook onmogelijk op basis van de huidige stand van zaken in de literatuur. De vergelijking is slechts indicatief en geeft aan dat de niveaus in de verschillende studies in dezelfde range liggen.
139
Resultaten – blootstelling – persoonlijke hygiëne producten
Tabel 46: Vlaamse referentiewaarden (gemiddelde en 90e percentiel) voor blootstelling aan persoonlijke hygiëne producten (musks, triclosan en parabenen) in volbloed en urine Leeftijdsgroep
Biomerker
Eenheid
polycyclische musks: galaxolide in volbloed jongeren galaxolide (HHCB) ng/L in volbloed jongeren galaxolide (HHCB) ng/g bloedvet in volbloed polycyclische musks: tonalide in volbloed jongeren tonalide (AHTN) ng/L in volbloed jongeren tonalide (AHTN) ng/g bloedvet in volbloed triclosan in urine jongeren triclosan µg/L in urine jongeren triclosan µg/g in urine creatinine parabenen: para‐hydroxybenzoëzuur in urine jongeren HBA µg/L in urine jongeren HBA µg/g in urine creatinine volwassenen HBA µg/L in urine volwassenen HBA µg/g in urine creatinine
N
% >LOD/LOQ
Confounders
Geom. gemiddelde (95% BI)
90e percentiel (95%BI)
202
100%
715 (682 – 749)
1105 (1021 – 1188)
202
100%
leeftijd, geslacht, bloedvet leeftijd, geslacht
163 (155 – 172)
261 (233 – 289)
202
92,6%
118 (108 – 128)
202 (182 – 223)
202
92,6%
leeftijd, geslacht, bloedvet leeftijd, geslacht
26,8 (24,7 – 29,2)
48,4 (43,4 – 53,5)
193
100%
2,19 (1,66 – 2,89)
91,5 (41,5 – 141,4)
193
100%
leeftijd, geslacht, creatinine leeftijd, geslacht
1,63 (1,23 – 2,16)
72,7 (11,7 – 133,7)
206
100%
1027 (970 – 1088)
1752 (1418 – 2086)
206
100%
leeftijd, geslacht, creatinine leeftijd, geslacht
779 (735 – 825)
1463 (1216 – 1710)
197
100%
689 (639 – 744)
1337 (932 – 1742)
197
100%
leeftijd, geslacht, creatinine leeftijd, geslacht
634 (584 – 687)
1272 (1002 – 1542)
140
Resultaten – blootstelling – sunscreens
3.1.15
Sunscreens of UVfilters
Sunscreens of UV‐ filters zijn aanwezig in zonneproducten, cosmetica e.d. en komen na gebruik vaak in het afvalwater terecht, vanwaar ze zich verder kunnen verspreid in het milieu. Ze kunnen bio‐ accumuleren en stapelen zich op in vissen. In de huidige studie worden volgende UV‐filters gemeten in mengstalen urine van jongeren en volwassenen: -
benzofenon‐3 (BP‐3), een UV‐filter;
-
de voornaamste metabolieten van BP‐3, namelijk 2,4‐dihydroxybenzofenon (DHB), 2,2’‐ dihydroxy‐4‐methoxybenzofenon (DHMB) en 2,3,4‐trihydroxybenzofenon (THB);
-
andere frequent voorkomende UV‐filters: homosalate (HMS), octyl dimethyl PABA (DABI) en 4‐methylbenzylidenecamfor (4‐MBC).
Andere UV‐filters waarvan in de literatuur vermeld wordt dat ze frequent voorkomen in serum, urine en/of moedermelk zijn octyl methoxycinnamaat (OMC), benzofenon‐4 (BP‐4), 3‐benzylidene camphor (3‐BC) en isoamyl p‐methoxycinnamaat (IMZ). Deze stoffen konden in de huidige studie niet worden gemeten o.w.v. het ontbreken van referentiemateriaal. De resultaten van de metingen van UV‐filters in mengstalen worden gegeven in Tabel 47 en Tabel 48. Er was 1 staal (jongeren uit provincie Oost‐Vlaanderen) waarbij de extractie mislukte, waardoor er geen resultaten konden worden gerapporteerd. Voor alle gemeten UV‐screens kan gesteld worden dat de concentraties zeer vergelijkbaar waren bij jongeren en volwassenen, zowel per volume‐ eenheid (µg/L) als na correctie voor creatinine (µg/g creatinine). BP‐3 en zijn metabolieten waren detecteerbaar in alle mengstalen. De minimum – maximum range varieerde van 0,55 tot 3,83 µg/g creatinine voor BP‐3; van 1,56 tot 5,23 µg/g creatinine voor DHB; van 0,13 tot 0,65 µg/g creatinine voor DHMB en van 0,44 tot 1,62 µg/g creatinine voor THB. HMS was slechts detecteerbaar in 5 van de 9 stalen. De waarden varieerden tussen niet‐decteerbaar (< LOQ van 0,21 µg/L) en 1,88 µg/g creatinine. DABI werd gedecteerd in alle mengstalen. De variatie op de resultaten van de verschillende mengstalen was zeer klein; de resultaten schommelden tussen 0,22 en 0,61 µg/g creatinine. 4‐MBC werd gedecteerd in alle (n=4) stalen bij jongeren en in 3 van de 5 stalen bij de volwassenen. De gehaltes varieerden tussen niet decteerbaar (
141
Resultaten – blootstelling – sunscreens
Tabel 47: Resultaten van UV‐filters in mengstalen urine bij jongeren en volwassenen: benzofenon‐3 (BP‐3) en metabolieten van BP‐3 Leeftijdsgroep Provincie metabolieten van BP‐3 BP‐3 BP‐3 DHB DHB DHMB DHMB THB THB µg/L µg/g µg/L µg/g µg/L µg/g µg/L µg/g crt crt crt crt 1,72 1,00 2,68 1,56 0,25 0,15 0,80 0,46 Jongeren Antwerpen n.d. ‐ n.d. ‐ n.d. ‐ n.d. ‐ Jongeren Oost‐Vlaanderen 0,13 1,45 1,04 Jongeren West‐Vlaanderen 1,36 0,98 3,62 2,60 0,18 2,09 1,58 4,20 3,17 0,28 0,21 1,72 1,30 Jongeren Limburg 4,02 3,83 2,63 2,51 0,19 0,18 1,70 1,62 Jongeren Vlaams‐Brabant 1,33 1,40 4,99 5,23 0,48 0,50 0,82 0,86 Volwassenen Antwerpen 1,70 1,44 3,30 2,79 0,44 0,37 0,73 0,62 Volwassenen Oost‐Vlaanderen 0,18 0,61 0,44 Volwassenen West‐Vlaanderen 0,77 0,55 3,45 2,47 0,25 0,77 0,76 3,17 3,13 0,66 0,65 0,66 0,65 Volwassenen Limburg 0,97 1,04 2,39 2,56 0,25 0,27 0,53 0,57 Volwassenen Vlaams‐Brabant n.d.: not detected. LOQ’s: BP‐3: 0,03 µg/L; DHB: 0,05 µg/L; DHBM: 0,14 µg/L; THB: 0,50 µg/L Tabel 48: Resultaten van UV‐filters in mengstalen urine bij jongeren en volwassenen: homosalaat (HMS), octyl dimethyl PABA (DABI) en 4‐methylbenzylidenecamfor (4‐MBC) Leeftijdsgroep Provincie
HMS HMS µg/L µg/g crt
DABI µg/L
DABI µg/g crt
Jongeren Antwerpen < LOQ < LOQ 0,38 0,22 Jongeren Oost‐Vlaanderen n.d. ‐ n.d. ‐ Jongeren West‐Vlaanderen 2,62 1,88 0,43 0,31 Jongeren Limburg < LOQ < LOQ 0,31 0,23 Jongeren Vlaams‐Brabant 0,85 0,81 0,25 0,24 Volwassenen Antwerpen < LOQ < LOQ 0,66 0,69 Volwassenen Oost‐Vlaanderen 0,85 0,72 0,61 0,52 Volwassenen West‐Vlaanderen < LOQ < LOQ 0,44 0,31 Volwassenen Limburg 0,68 0,67 0,63 0,62 Volwassenen Vlaams‐Brabant 1,13 1,21 0,21 0,22 n.d.: not detected. LOQ’s: HMS: 0,21 µg/L; DABI: 0,06 µg/L; 4‐MBC: 0,34 µg/L
4‐MBC µg/L
4‐MBC µg/g crt
0,54 n.d. 3,91 3,95 1,83 2,01 < LOQ 0,83 2,12 < LOQ
0,31 ‐ 2,81 2,98 1,75 2,11 < LOQ 0,59 2,10 < LOQ
142
Resultaten – blootstelling – cotinine
3.1.16
Cotinine
In de huidige studie werd cotinine gemeten in de urine van jongeren en volwassenen. Cotinine is een afbraakproduct van nicotine. De concentratie van cotinine in urine geeft een maat voor de blootstelling aan nicotine (actief én passief) gedurende de voorbije uren tot dagen. In bijlage 4 worden de ruwe data van cotinine gegeven voor de totale groep en per subgroep van relevante covariaten. Relaties met variabelen zoals geslacht, leeftijd, opleidingsniveau, BMI, enz. zijn allen toe te schrijven aan rookgewoonten. Hieronder wordt enkel de relatie met roken en passief roken besproken. Zowel bij jongeren als bij volwassenen was er een zeer duidelijke relatie tussen urinair cotinine en huidige rookgewoonten. Bij jongeren werd urinair cotinine gedetecteerd (waarde > LOD van 10 µg/L) bij 22% van de niet‐rokers, 78% van de jongeren die sporadisch rookten en 100% van de rokers. Sporadisch roken leidde tot een lichte verhoging van de urinaire cotinine excretie; dagelijks roken resulteerde in een sterk verhoogde waarde (Figuur 38) met een maximum van 8.534 µg/g creatinine. Bij volwassenen kwamen we tot zeer vergelijkbare conclusies: cotinine werd gedetecteerd in de urine van 24% van de niet‐rokers, 37% van de ex‐rokers, 84% van de sporadische rokers en 100% van de rokers. De gemiddelde concentraties per klasse van roken wordt weergegeven in Figuur 38. De maximum waarde bij volwassenen bedroeg 13.743 µg/g creatinine. De gemiddelde cotinine waarde bij volwassen rokers was ongeveer het dubbele van de gemiddelde waarde bij de jongeren die dagelijks roken. Dit is wellicht te wijten aan het feit dat volwassenen meer sigaretten per dag roken dan jongeren.
2.329
p<0,001 2.500 2.000 1.500 1.000 500
6
112
0
niet‐roker
sporadisch roker
dagelijks roker
Cotinine en roken ‐ volwassenen Urinair cotinine (µg/g crt)
Urinair cotinine (µg/g crt)
Cotinine en roken ‐ jongeren
p<0,001
4.572
5000 4000 3000 2000 1000
6
9
126
0
nooit gerookt
ex‐roker
Figuur 38: Effect van roken op urinair cotinine bij jongeren en volwassenen
sporadisch dagelijks roker roker
Via de vragenlijsten werd nagegaan of deelnemers gedurende de drie dagen die vooraf gingen aan de urinecollectie blootgesteld waren aan passief roken (ja/neen vraag). Zowel bij de jongeren als bij de volwassenen was er een significant verhoogde waarde (beiden P<0,001) van urinair cotinine bij de deelnemers die waren blootgesteld aan sigarettenrook van anderen (Figuur 39). De hogere waarden bij volwassenen zijn vermoedelijk te verklaren door een hogere intensiteit van passief roken (passief roken in de buurt van meer rokers die meer sigaretten per dag roken).
143
Resultaten – blootstelling – cotinine
Cotinine en passief roken ‐ volwassenen
p<0,001 20
11
15
10
4
5
0
neen
ja
Urinair cotinine (µg/g crt)
Urinair cotinine (µg/g crt)
Cotinine en passief roken ‐ jongeren
19
p<0,001 20
15
10
5
5
0
neen
ja
Figuur 39: Effect van blootstelling aan passief roken gedurende de laatste drie dagen op urinair cotinine bij jongeren en volwassenen
144
Resultaten – vergelijking 1e en 2e Steunpunt
3.2 Vergelijking eerste en tweede Steunpunt 3.2.1 Verschillen in aanpak voor het bepalen van referentiewaarden in eerste en tweede Steunpunt In opdracht van de Vlaamse Overheid liep in de periode 2002‐2006 een eerste cyclus van het Vlaams Humaan Biomonitoringsprogramma. Het doel van de eerste campagne was het uitbouwen van een bewakingsmeetnetwerk voor biomonitoring in Vlaanderen. Aan de hand van blootstellings‐ en effectindicatoren werd een eerste beeld gecreëerd van blootstelling aan vervuilende stoffen en vroegtijdige biologische – en gezondheidseffecten. We rekruteerden op systematische wijze in 8 aandachtsgebieden 1196 moeders en hun pasgeborenen, 1679 jongeren van 14 en 15 jaar en 1583 volwassenen tussen 50 en 65 jaar. Er waren ongeveer 200 deelnemers per aandachtsgebied, ze woonden minstens 5 jaar in het gebied. De aandachtsgebieden werden gekenmerkt door een verschillende milieubelasting en omvatten niet‐stedelijke gemeenten, de grootstedelijke agglomeraties Antwerpen en Gent, industriegebieden met petrochemische en metaalvervuiling, de fruitstreek rond Sint Truiden en gebieden in de onmiddellijke omgeving van verbrandingsovens voor huishoudelijk afval. Per aandachtsgebied werd getracht om telkens 200 moeders met pasgeborenen, 200 jongeren(14‐15 jaar) en 200 volwassenen(50‐65 jaar) te onderzoeken. De gebiedsgerichte aanpak en de vraagstelling of de signalen van milieublootstelling en/of effect verschillen tussen de gebieden was één van de belangrijke vragen in deze eerste biomonitoringscyclus. De resultaten toonden aan dat biomerkerwaarden en gezondheidseffecten inderdaad verschillen tussen bewoners van verschillende aandachtsgebieden. Deze bevindingen waren de aanleiding voor het “hot spot” onderzoek in de huidige tweede cyclus van het biomonitoringsprogramma waarin de impact van lokale milieudruk wordt onderzocht. Om een beeld te hebben van biomerkerwaarden in de algemene bevolking werden ook in de eerste cyclus van het biomonitoringsprogramma referentiewaarden zoals het geometrisch gemiddelde en de P9023 waarden berekend. De referentiewaarden zijn vergelijkingspunten waartegenover we de meetwaarden van aandachtsgebieden of “hot spots” kunnen positioneren, ze laten toe de toestand in Vlaanderen af te toetsen met gelijkaardige buitenlandse meetresultaten, ze dienen als referentie/maatstaf bij opvolging in de tijd, ze worden gebruikt als toetsingsniveau om verdere stappen te nemen die kunnen leiden tot beleidsacties. De referentiewaarden van het biomonitoringsprogramma van het eerste Steunpunt werden per leeftijdsgroep berekend op basis van de meetwaarden van alle deelnemers samen. Aandachtsgebieden met een groter bevolkingsaantal kregen een groter gewicht bij de berekening van de referentiewaarden (populatiegewogen). We wensen hierbij op te merken dat de aandachtsgebieden in het eerste Steunpunt slechts ongeveer 22% van het oppervlakte van Vlaanderen afdekten, 20% van de gemeenten en 20% van de inwoners. In het huidige biomonitoringsprogramma werden de deelnemers aan de referentiebiomonitoring gerekruteerd over gans Vlaanderen, gestratifieerd per provincie (zie Hoofdstuk 2: Selectie van de onderzoekspopulatie). Om te mogen deelnemen moesten ze minimaal 10 jaar in Vlaanderen wonen. In totaal werden er 255 moeder‐pasgeborenen koppels, 210 jongeren (14‐15 jaar) en 204 volwassenen (20‐40 jaar) gerekruteerd.
23
P90 d.w.z. 90% van de deelnemers hebben waarden beneden de P90. Als men voor 100 personen de gemeten waarden rangschikt van klein naar groot is de P90 de waarde van 90ste persoon.
145
Resultaten – vergelijking 1e en 2e Steunpunt Het vergelijken van de referentiewaarden van de twee biomonitoringscampagnes moet voorzichtig gebeuren. Vermits de volwassen groep verschilt in leeftijd tussen het eerste en tweede biomonitoringsprogramma worden de resultaten niet naast elkaar geplaatst. De moeders en hun pasgeborenen en de jongeren vertegenwoordigen wel dezelfde leeftijdsgroep. Tabel 49 plaatst de referentiewaarden (geometrisch gemiddelde en 90e percentiel) van de overeenkomstige leeftijdsgroepen van de twee campagnes naast elkaar. De referentiewaarden voor de biomerkers werden gecorrigeerd voor gekende factoren die een invloed kunnen hebben op de gemeten waarden, maar die geen relatie hebben met de kwaliteit van het leefmilieu. Bij de moeders en hun pasgeborenen werden al de biomerkerwaarden gecorrigeerd voor leeftijd van de moeder en actief rookgedrag tijdens de zwangerschap. Bij de jongeren werd gecorrigeerd voor geslacht en rookgedrag. Vetoplosbare biomerkers zoals PCBs, HCB, p,p’‐DDE werden bij moeders en jongeren bijkomend gecorrigeerd voor BMI. De referentiewaarden voorspellen de biomerkerwaarden voor een gemiddelde deelnemer aan de steekproef. Deze gemiddelde deelnemer verschilt tussen de eerste en tweede biomonitoringcampagne.
3.2.2 Resultaten van de referentiewaarden van het biomonitorings programma van het eerste en tweede Steunpunt Tabel 49 geeft aan dat de referentiewaarden van bloed lood en bloed cadmium aanzienlijk lager liggen in de nieuwe campagne tegenover de vorige meetcampagne. Het 95% betrouwbaarheids‐ interval van het geometrische gemiddelde en van de P90‐waarde overlapt niet als we de gegevens van de twee campagnes vergelijken. De geometrische gemiddelden en P90 waarden van PCBs, p,p’‐DDE en HCB liggen nu lager dan deze die vier jaar eerder werden gemeten in de eerste biomonitoringscampagne. Ook hier overlappen de betrouwbaarheidsintervallen niet, behalve voor het geometrisch gemiddelde van het PCB‐gehalte in navelstrengbloed. Het geometrisch gemiddelde van de merker voor korte termijn blootstelling aan PAK’s bij jongeren ligt hoger bij de huidige campagne dan bij de vorige campagne. De geometrisch gemiddelden van de urinaire merker van benzeen blootstelling zijn vergelijkbaar en liggen binnen elkaars betrouwbaar‐ heidsinterval. De lagere referentiewaarden voor de zware metalen en gechloreerde koolwaterstoffen kunnen verscheidene oorzaken hebben. De daling kan verband houden met een verminderde opname van de polluenten uit het milieu. Dalende tijdstrends voor zware metalen en gechloreerde persistente polluenten werden ook eerder waargenomen en kunnen het gevolg zijn van efficiënte milieubeleidsmaatregelen en sensbilisatie campagnes. We kunnen echter niet uitsluiten dat andere parameters zoals de verschillen in steekproeftrekking tussen de eerste en tweede biomonitoringscampagne mede de oorzaak zijn voor de verlaagde waarden die werden waargenomen. Naast het verschillend aantal studiedeelnemers per leeftijdsgroep is er ook maar een beperkte overlap tussen de gebieden waaruit de deelnemers van de eerste en tweede campagne afkomstig zijn. De deelnemers van de huidige campagne wonen meer homogeen verdeeld over Vlaanderen. We merken dat de P90 waarden voor de meeste biomerkers niet alleen veel lager liggen in vergelijking met de vorige campagne, maar dat ze ook relatief dichter bij het geometrisch gemiddelde liggen. Dit is vooral opmerkelijk voor de waarden van bloed lood en cadmium en voor de urinaire PAK‐merker. Mogelijk komen afwijkende biomerkerwaarden meer voor in de typegebieden, waar de eerste biomonitoringscampagne liep. 146
Resultaten – vergelijking 1e en 2e Steunpunt
Tabel 49: Resultaten van de referentiewaarden van het biomonitoringsprogramma van het eerste en tweede Steunpunt.
Referentiewaarden 1e Steunpunt
Leeftijdsgroep
Biomerker
N
Bloed lood (µg/L) pasgeborenen
bloed Pb ‐ 1107 navelstrengbloed jongeren bloed Pb 1659 Bloed cadmium (µg/L) pasgeborenen bloed Cd ‐ 1107 navelstrengbloed jongeren bloed Cd 1659 PCB’s (som van PCB 138, 153 en 180) (ng/g vet) pasgeborenen PCB’s in plasma 1054 navelstrengbloed jongeren PCB’s in serum 1645 p,p’‐DDE (ng/g vet) pasgeborenen p,p’‐DDE in plasma 1112 navelstrengbloed jongeren p,p’‐DDE in serum 1645 HCB (ng/g vet) pasgeborenen HCB in plasma 1044 navelstrengbloed jongeren HCB in serum 1581 PAK‐merker (1‐hydroxypyreen) (ng/g creatinine) jongeren 1‐hydroxypyreen 1598 in urine Benzeen‐merker (t,t’‐muconzuur) (µg/g creatinine) jongeren t,t’‐muconzuur 1598 in urine
Referentiewaarden 2e Steunpunt
Geom. gemiddelde 90e percentiel (95% BI) (95% BI)
N
Geom. gemiddelde 90e percentiel (95% BI)
14,7 (14,0‐15,5)
43 (28‐57)
241
8,6 (8,1‐9,2)
15,9 (13,9‐17,9)
21,7 (20,8‐22,6)
47 (44‐49)
207
14,8 (14,0‐15,6)
27,6 (23,1‐32,1)
0,21(0,19‐0,23)
1,28(0,87‐1,68)
241
0,07 (0,07‐0,08)
0,16 (0,01‐0,23)
0,36 (0,33‐0,38)
1,32 (1,23‐1,40)
207
0,21 (0,19‐0,23)
0,47 (0,33‐0,61)
64 (61‐68)
166 (140‐192)
241
59 (56‐63)
112 (98‐126)
68 (66‐70)
116 (111‐121)
205
50 (46‐53)
98 (83‐115)
110 (104‐116)
332 (237‐428)
241
78 (72‐85)
192 (162‐ 221)
94 (89‐99)
274 (242‐306)
205
70 (63‐78)
207 (151‐263)
19 (18‐20)
48 (39‐57)
241
9,3 (8,5‐10,2)
22,5 (19,9‐25,1)
21 (20‐21)
31 (29‐32)
205
8,3 (7,8‐8,9)
14,0 (12,4‐15,7)
88 (81‐95)
484 (405‐559)
202
104 (97‐113)
224 (170‐279)
72 (66‐79)
271 (241‐300)
203
68 (61‐77)
232 (172‐291)
147
Resultaten – vergelijking 1e en 2e Steunpunt
Tabel 50 vat de belangrijkste verschillen samen tussen beide biomonitoringscampagnes die een invloed kunnen hebben op de biomerkerwaarden. Naast de verschillen tussen de steekproefdeelnemers in rookgedrag, leeftijd van de moeders, geslacht van de jongeren en BMI, die gebruikt werden voor het corrigeren van de biomerkerwaarden, zijn er nog andere verschillen in karakteristieken van de steekproefpopulaties die mogelijk de biomerkerwaarden kunnen beïnvloeden. Deze zijn uitgebreid gedocumenteerd in “Hoofdstuk 3: Beschrijving van de steekproefpopulatie”. Tabel 50: Vergelijking biomonitoringscampagne van het eerste en tweede Steunpunt
Aantal deelnemers Rekruteringsperiode Rekruteringsgebied % roken tijdens zwangerschap Gemiddelde leeftijd moeder Gemiddelde BMI Aantal deelnemers Rekruteringsperiode Rekruteringsgebied % roken Gemiddelde BMI
Eerste biomonitoringscampagne Moeders – pasgeborenen 1196 Okt. ‘02 – feb. ‘04 8 aandachtsgebieden 16% 30 jaar 23,3 kg/m² Jongeren 1679 Okt. ’03 – juli ‘04 8 aandachtsgebieden 13,6% 20,5 kg/m²
Tweede biomonitoringscampagne 255 Aug. ’08 – juli ‘09 gans Vlaanderen 11,6% 30,3 jaar 23,5 kg/m² 210 mei ‘08 – mei ‘09 gans Vlaanderen 8,6% 20,1 kg/m²
Ook de chemisch analytische bepalingen kunnen afwijken tussen de twee campagnes. De biomerkermetingen gebeurden in beide campagnes door laboratoria die een uigebreide expertise hebben met deze bepalingen en die dat ook gestaafd hebben op basis van een validatiedossier. Als extra controle werd een aantal stalen van de eerste campagne opnieuw gemeten in de laboratoria die de chemische analyses uitvoerden voor de tweede campagne. De metingen van de gechloreerde verbindingen (PCB’s, p,p’‐DDE en HCB ) werden herhaald op een staal met een hoge, een lage en een gemiddelde waarde (op basis van PCB 180, nl. 0,26; 0,97 en 4,60 µg/L). De stalen werden in het eerste Steunpunt gemeten in 2005. Ze werden bewaard bij ‐20°C. De hermeting gebeurde in juli 2009. De nieuwe meetresultaten waren zeer goed gecorreleerd met die van de vorige campagne (zie Figuur 40). De recovery bedroeg 105% voor PCB 138 en PCB 153; 99% voor PCB 180; 92% voor p,p’‐DDE en 75% voor HCB. In de eerste campagne werd er ook gerapporteerd dat de variabiliteit op de meting van HCB het grootst was.
148
Resultaten – vergelijking 1e en 2e Steunpunt
PCB153 (µg/L)
PCB118 (µg/L) P 2,0 T S e 1 1,5 n e l a t 1,0 s g in t 0,5 e m r e h 0,0
y = 0,8566x - 0,0031 R² = 1
0,0
0,5
1,0
1,5
2,0
P8 T S e6 1 n e l 4 a t s g n ti 2 e m r e0 h
0
2
10
20
P 1,2 T S 1,0 e 1 n 0,8 e l a t 0,6 s g 0,4 n it e 0,2 rm e h 0,0 30
1e ST P
6
8
y = 0,8071x + 0,1179 R² = 0,9933
0
1
2
3
4
1e ST P
HCB (µg/L)
y = 0,8248x + 0,3436 R² = 0,9998
0
4
1e ST P
p,p'-DDE (µg/L) T S e 40 1 n e l 30 ta s g 20 n ti e 10 rm e h 0
P4 T S e3 1 n e l ta 2 s g n ti 1 e rm e h0
y = 0,8059x + 0,2555 R² = 0,9945
1e ST P
P 50
PCB180 (µg/L)
40
50
y = 0,575x + 0,0581 R² = 0,9987
0,0
0,5
1,0
1,5
2,0
1e ST P
Figuur 40: Vergelijkende metingen van PCB’s, p,p’‐DDE en HCB van stalen van het eerste Steunpunt. In het huidige Steunpunt werden Calux metingen uitgevoerd bij jongeren (muizencellijn) en pasgeborenen (rattencellijn), terwijl in het eerste Steunpunt bij volwassenen (muizencellijn) en pasgeborenen (rattencellijn) werd gemeten. De Calux meting is een bioassay waarbij de binding van zuur resistente uit bloedvet geëxtraheerde stoffen met de dioxine receptor wordt gemeten. De bioassays zijn nog geen routinetechnieken, ze zijn nog volop in ontwikkeling. Ze laten momenteel al wel toe om uitgaande van een klein bloedvolume een meting te doen van de bioactieve stoffen in het bloed die een dioxine achtige toxiciteit hebben. Dit is voor de gezondheid een belangrijke stoffengroep om op te volgen. De vergelijking van de Calux resultaten met chemische dioxine metingen is al wel gebeurd voor de rattencellijn, maar nog niet voor de muizencellijn. Vergelijkbaarheid van beide technieken wordt verder onderzocht. De rattencellijn is een gevoelige cellijn waarbij slechts en klein volume plasma/serum (2,5 mL) nodig is. Met de rattencellijn is reeds heel wat ervaring opgebouwd. De nieuwere muizencellijn heeft een iets lagere gevoeligheid en vereist een staalvolume van 4 à 5 mL, maar beschikt over een protocol dat toelaat om een afzonderlijke analyse van dioxine‐achtige PCBs en dioxines/furanen uit te voeren. Het analyseprotocol voor de rattencellijn is enkel gevalideerd voor een totaalanalyse van het mengsel van dioxine‐achtige PCBs en dioxines en furanen. Voor de analyse van de pasgeborenen in het eerste en het huidige Steunpunt werd geopteerd om de Caluxmetingen uit te voeren met de rattencellijn, aangezien slechts een beperkt volume navelstrengbloed beschikbaar was en aangezien het wenselijk is om de resultaten te vergelijken met deze van de vorige campagne bij dezelfde doelgroep. Voor de analyse van stalen van volwassenen en jongeren was meer serum beschikbaar, er werd geopteerd voor de afzonderlijke analyse van zowel dioxine‐achtige PCBs als dioxines en furanen met de nieuwe muizencellijn.De plasmastalen van de pasgeborenen werden zowel in de huidige campagne als in het eerste Steunpunt gemeten door hetzelfde lab met de BDS‐Calux rattencellijn en kunnen dus op dezelfde manier geïnterpreteerd worden Deze resultaten geven de totale belasting aan dioxines en dioxine‐achtige PCBs. Indien we de waarden van de huidige campagne vergelijken met de resultaten uit het eerste Steunpunt zien we net zoals voor de merker PCB’s, p,p’‐DDE en HCB een dalende trend (17,5 pg Calux TEQ/g vet vs. 23 pg Calux TEQ/g vet in het eerste Steunpunt). 149
Resultaten – vergelijking 1e en 2e Steunpunt De hogere meetwaarden voor de dioxine fractie (dioxines en furanen) van de Calux metingen bij jongeren in het tweede Steunpunt in vergelijking met de volwassenen uit het eerste Steunpunt kunnen worden verklaard door het gebruik van een gevoeligere muizencellijn (H1L7.5c1 cellijn). Deze cellijn maakt het mogelijk om met goede accuraatheid een volledige dosis‐respons verdunningscurve te bepalen i.p.v. één bepaalde verdunning, wat standaard uitgevoerd werd met de H1L6.1c3 cellijn, die gebruikt werd tijdens het eerste Steunpunt. Hierdoor kon het meest optimale werkgebied voor de nieuwe Calux muizencellijn bepaald worden en alle metingen bij jongeren werden dan ook met deze aangepaste methode uitgevoerd. Om toch een grootte‐orde vergelijking tussen de jongeren in het tweede Steunpunt en de volwassenen uit het eerste Steunpunt te kunnen maken, werd een gepoold serumstaal van volwassenen uit het eerste Steunpunt verschillende keren hermeten met de oude (H1L6.1c3 muizencellijn) en de nieuwe (H1L7.5c1 muizencellijn) methode. De nieuwe methode gaf resultaten die 7 à 8 maal hoger waren, wat betekent dat de dioxine resultaten van de jongeren dienen vergeleken te worden met een berekende gemiddelde waarde voor volwassen uit het eerste Steunpunt van 134,4‐153,6 pg BEQ/g vet i.p.v. 19,2 pg BEQ/g vet. Deze aangepaste gemiddelde waarde ligt beduidend hoger dan de gemiddelde waarde van 110 pg BEQ/g vet van de jongeren in deze meetcampagne, wat logisch is gezien het grote leeftijdsverschil tussen beide populaties (14‐15 jaar tegenover 50‐65 jaar). De dioxine‐achtige PCB fractie werd in het eerste steunpunt niet gemeten, aangezien de H1L6.1c3 cellijn hiervoor niet voldoende gevoelig was. Ook in de literatuur worden Calux metingen van dioxine‐achtige PCBs in serumstalen niet gerapporteerd. GC‐HR‐MS metingen zijn in sommige studies wel voorhanden. (zie bijlage 5). Vergelijking van stalen die gemeten werden met verschillende types van Calux cellijnen of met GC‐ HR‐MS is niet mogelijk, tenzij voorafgaand op hetzelfde staaltype een correlatie gevonden werd tussen de verschillende meettechnieken. Het verschil in opzuiveringsprocedure, het al dan niet scheiden van dioxines en dioxine‐achtige PCBs, het type cellijn bij Calux metingen, de gebruikte verdunning en de inductie t.o.v. de standaardcurve bij Calux metingen (dit bepaald de plaats op de sigmoïdale curve), de keuze van TEF/REP waarden bij GC‐HR‐MS metingen e.d. hebben allen een invloed op het eindresultaat. In de literatuur zijn vrij weinig studies beschikbaar met gegevens over Calux metingen in bloedstalen (zie bijlage 5). De beschikbare studies gebruiken dikwijls een ander type cellijn en een andere opzuiveringsmethode en details betreffende gebruikte verdunning en gemeten inductie worden vaak niet vermeld. Er is dan ook een vrij grote spreiding in de dioxinegehalten die in de verschillende studies gerapporteerd worden. De gerapporteerde resultaten verschillen ook meer dan wat op basis van populatieverschillen zou verwacht worden. Zo is er een range aan dioxine resultaten (PCDD/Fs) van 11 pg TEQ/g vet (Todaka et al., 2010) tot 428 pg TEQ/g vet (Long et al., 2006). Ook binnen eenzelfde studie worden er grote verschillen gerapporteerd naargelang de gebruikte meettechniek. Van Wouwe et al. (2004) rapporteerde PCDD/F gehaltes van 41,8 pg TEQ/g vet (Calux muizencellen) en 25,7 pg TEQ/g vet (GC‐HR‐MS) voor dezelfde stalen. In de studie van Koppen et al. (2001) werden daarentegen hogere waarden voor GC‐HR‐MS dan voor Calux (78,9 pg TEQ/g vet vs. 35,0 p TEQ/g vet) gevonden. Enige voorzichtigheid is dan ook nodig bij de interpretatie van deze gegevens! Vergelijking van de in dit rapport weergegeven referentiewaarden en metingen uit de hotspots Genk‐Zuid en Menen is echter wel mogelijk, aangezien deze analysen op exact dezelfde wijze zullen uitgevoerd worden. Om de vergelijkbaarheid van de meetresultaten van bloed lood en bloed cadmium te evalueren werden 22 stalen uit de eerste campagne opnieuw gedigereerd en gemeten. Tabel 51 geeft het gemiddelde en de P90 voor de resultaten van cadmium. Bij de hermeting van stalen uit de eerste campagne werd nu voor cadmium een waarde gevonden die gemiddeld 87% bedraagt van de waarde die destijds gemeten werd. In acht genomen dat de hermeten stalen dateren van 2004 is dit resultaat 150
Resultaten – vergelijking 1e en 2e Steunpunt acceptabel. De correlatiecoefficiënt (r2 = 0,94) van de regressierechte in Figuur 41 geeft aan dat er een goede correlatie is tussen de twee metingen. Ook voor lood vinden we een goede correlatie tussen de meting van de eerste campagne en de hermeting (r2 = 0,89) (Figuur 41). Bij de hermeting van stalen uit de eerste campagne werd nu voor lood een waarde gevonden die gemiddeld slechts 70% bedraagt van de waarde die destijds gemeten werd (Tabel 52). De oorzaak hiervan is moeilijk te achterhalen, maar zoals hierboven reeds aangegeven, dateren de stalen reeds van 2004 en zijn ze bovendien meerdere keren ingevroren en ontdooid, wat een mogelijke verklaring kan zijn. De mogelijkheid bestaat echter dat verschillen in meettechnieken geleid hebben tot lagere waarden bij de meetcampagne van het 2e Steunpunt, zodanig dat niet met zekerheid kan gesteld worden dat de inwendige blootstelling aan lood bij jongeren duidelijk gedaald is. Tabel 51: Cadmium concentraties van de hermeting van stalen van de eerste campagne gemiddelde P90
Bloed cadmium (µg/L) 1e Steunpunt Hermeting Recovery 0,68 0,59 87 % 1,71 1,31 77 %
Tabel 52: Lood concentraties van de hermeting van stalen van de eerste campagne gemiddelde P90
1e Steunpunt 30,4 60,4
Bloed lood (µg/L) Hermeting Recovery 21,4 70 % 42,4 70 %
Bloed cadmium (µg/L) 3,5
P TS 3,0 e 1 2,5 n le at 2,0 s 1,5 g in t 1,0 e rm0,5 e0,0 h
Bloed lood (µg/L) 80
P TS e60 1 n le tas 40 g in t 20 e m r e0 h
y = 0,9432x ‐ 0,0523 R² = 0,9353
0,0
0,5
1,0
1,5
2,0
2,5
3,0
meting 1e STP
y = 0,6078x + 2,9116 R² = 0,888
0
20
40
60
meting 1e STP
80
Figuur 41: Regressierechten voor de vergelijking van Cd‐ en Pb‐concentraties van de hermeting en de resultaten van de eerste campagne.
3.2.3 Besluit Met uitzondering van de biomerkers voor PAK‐ en benzeenblootstelling bij jongeren, liggen de nieuwe referentiewaarden nu lager dan de waarden die gemeten werden in de biomonitoringscampagne van het eerste Steunpunt. Mogelijke verklaringen hiervoor zijn:
een dalende tijdstrend in chemische blootstelling; een verschil in steekproeftrekking; 151
Resultaten – vergelijking 1e en 2e Steunpunt
een verschil in juistheid van de chemische analyse.
Een eventuele vergelijking tussen de eerste en tweede biomonitoringscampagne moet met de nodige nuancering gebeuren. Om tijdstrends correct te evalueren is het belangrijk om de steekproeftrekking constant te houden. Uit de vergelijking van de resultaten van beide biomonitoringscampagnes blijkt dat een steekproeftrekking verspreid over Vlaanderen een meer homogeen beeld geeft over de blootstelling dan wanneer de steekproeftrekking in geselecteerde typegebieden gebeurt.
152
Resultaten – effectmerkers – astma en allergie
4. Effectmerkers Effectmerkers zijn belangrijke uitkomstvariabelen om te bestuderen in relatie met blootstelling. Een gedetailleerde analyse van dosis‐effect relaties, met correctie voor relevante confounders en mechanistische interpretatie zal gebeuren in een apart rapport. In het huidige rapport wordt de analyse beperkt tot een beschrijvende statistiek van de effectmerkers, zowel voor de totale populatie als na stratificatie voor relevante subgroepen. Indien relevant wordt een geometrische gemiddelde en een 10e en/of 90e percentiel berekend voor continue variabelen en een proportie voor binaire variabelen, telkes met correctie van a priori geselecteerde confounders. Multivariate analyses, mechanistische interpretaties en relaties met blootstellingsmerkers worden later gerapporteerd.
4.1 Astma en allergie Astma en allergie werd meegenomen als merker van effect in alle leeftijdsgroepen. Astma en allergie werd geëvalueerd op basis van gevalideerde vragenlijsten. Deze vragenlijsten werden afgenomen bij de moeders van de pasgeborenen, bij de jongeren en bij de volwassenen. Als parameters werden gekeken naar: astma gediagnosticeerd door een arts, astmaklachten ooit, astmaklachten de laatste 12 maanden (huidig astma), hooikoorts, hooikoortsklachten ooit, eczeem, allergie voor voedingsmiddelen‐ geneesmiddelen – insectenbeten, voor dieren en voor metaal‐ verzorgingsproducten – huishoud of onderhoudsproducten in de afgelopen 5 jaar. Als verklarende variabelen werden meegenomen leeftijd, geslacht, opleiding, roken, alcohol gebruik, urbanisatiegraad , BMI en het familiaal voorkomen van astma, eczeem of hooikoorts. In bijlage 3 wordt per parameter een beschrijving gegeven van de relevantie van de gebruikte biomerkers. In bijlage 4 worden de ruwe data van de biomerkers gegeven voor de totale groep, en wordt er ook een beschrijvende statistiek gegeven voor relevante subgroepen zoals leeftijdsklassen, geslacht, roken, urbanisatie, enz... De voornaamste trends worden hier per variabele samengevat. Voor de variabelen astma vastgesteld door een arts, astmaklachten ooit en huidig astma werden geen significante verschillen gevonden tussen de 3 studiegroepen. Het familiaal voorkomen van astma was een risicofactor voor het voorkomen van astma bij de 3 doelgroepen. Bij de volwassenen en de moeders speelde roken een rol; rokers rapporteren meer astmaklachten. Bij de jongeren had het hoogste opleidingsniveau binnen het gezin een invloed op het voorkomen van astma diagnose bij de jongeren; er werd meer astma gediagnosticeerd bij laag opleidingsniveau. De andere factoren zoals leeftijd, geslacht, urbanisatiegraad, alcoholgebruik en BMI hadden geen significante invloed op het voorkomen van astma. Hooikoorts. Moeders van pasgeborenen rapporteerde het minst hooikoorts, volwassenen rapporteerden dit het meest. Familiale anamnese van hooikoorts was een belangrijke risicofactor. De moeders met ondergewicht en met obesitas rapporteerden meer hooikoorts. Eczeem. Het voorkomen van eczeem was vergelijkbaar over de 3 doelgroepen. Familiale voorkomen is een belangrijke risicofactor. Allergie voor voedingsmiddelen, geneesmiddelen of insectenbeten in de laatste 5 jaar. Familiale risicofactoren speelden alleen een significante rol bij de moeders. Allergie voor metaal, verzorgingsproducten, huishoud‐ en onderhoudsproducten in de laatste 5 jaar. Bij jongeren stelden we een invloed vast van geslacht (meer bij meisjes: 29,87% versus 12,25%)
153
Resultaten – effectmerkers – astma en allergie en van roken (meer bij rokers maar het aantal rokers bij de jongeren was klein). Bij de moeders kwam deze allergie meer voor bij een lager opleidingsniveau Allergie voor dieren in de laatste 5 jaar: was vergelijkbaar in de 3 doelgroepen. Geen van de onderzochte invloedsfactoren vertoonde een significante relatie met het voorkomen van deze allergie.
154
Resultaten – effectmerkers – astma en allergie Tabel 53: Vlaamse referentiewaarden (gemiddelde proportie en CI ) astma en allergie Leeftijdsgroep
Biomerker
Eenheid
N
Confounders
Astmaklachten ooit Moeders pasgeborenen
Astma ooit
%
222
jongeren
Astma ooit
%
178
volwassenen
Astma ooit
%
194
leeftijd moeder, roken leeftijd, geslacht, roken leeftijd, geslacht, roken
Astma diagnose arts Astma diagnose arts Astma diagnose arts
%
233
%
183
%
194
Astma diagnose arts Moeders pasgeborenen jongeren volwassenen Huidig astma Moeders pasgeborenen
huidig astma
%
227
jongeren
huidig astma
%
183
volwassenen
huidig astma
%
194
Hooikoortsklachten ooit Moeders pasgeborenen
Hooikoorts ooit
%
229
jongeren
Hooikoorts ooit
%
179
volwassenen
Hooikoorts ooit
%
197
leeftijd moeder, roken leeftijd, geslacht, roken leeftijd, geslacht, roken leeftijd moeder, roken leeftijd, geslacht, roken leeftijd, geslacht, roken leeftijd moeder, roken leeftijd, geslacht, roken leeftijd, geslacht, roken
Gemiddelde proportie (95% BI) 24,89 (19,40 – 31,30)
21,11 (15,60 – 28,00)
20,13 (14,90 – 26,62)
7,05 (4,20 – 11,70)
8,15 (4,80 – 13,50)
7,34 (4,27 – 12,32)
17,23 (12,70 – 22,90)
14,76 (10,20 – 20,90)
15,16 (10,50 – 21,39)
21,83 (16,70 – 28,00)
31,37 (24,60 – 39,10)
35,44 (28,83 – 42,67)
155
Resultaten – effectmerkers – astma en allergie Hooikoorts Moeders pasgeborenen
Hooikoorts
%
236
leeftijd moeder, roken jongeren Hooikoorts % 181 leeftijd, geslacht, roken volwassenen Hooikoorts % 198 leeftijd, geslacht, roken Eczeem Moeders pasgeborenen Eczeem % 231 leeftijd moeder, roken jongeren Eczeem % 180 leeftijd, geslacht, roken volwassenen Eczeem % 197 leeftijd, geslacht, roken Allergie voor voedingsmiddelen, geneesmiddelen of insectenbeten in de afgelopen 5 jaar Moeders pasgeborenen Allergie voeding, … % 219 leeftijd moeder, roken jongeren Allergie voeding, … % 153 leeftijd, geslacht, roken volwassenen Allergie voeding, … % 184 leeftijd, geslacht, roken Allergie voor metaal, verzorgingsproducten, huishoud‐ en onderhoudsproducten in de afgelopen 5 jaar Moeders pasgeborenen Allergie metaal, … % 224 leeftijd moeder, roken jongeren Allergie metaal, … % 155 leeftijd, geslacht, roken volwassenen Allergie metaal, … % 178 leeftijd, geslacht, roken Allergie voor dieren in de afgelopen 5 jaar Moeders pasgeborenen Allergie dieren % 230 leeftijd moeder, roken jongeren Allergie dieren % 172 leeftijd, geslacht, roken
16,27 (11,80 – 21,90)
23,90 (17,80 ‐31,30)
33,61 (27,12 – 40,79)
12,01 (8,30 – 17,10)
12,88 (8,40 – 19,20)
12,43 (8,06 – 18,68)
23,99 (18,50 – 30,40)
19,02 (13,30 – 26,40)
42,42 (35,16 – 50,01)
30,00 (24,30 – 36,40)
19,39 ( 13,70 – 26,70)
30,03 (23,45 – 37,56)
9,48 (6,30 – 14,10)
10,40 (6,50 – 16,20)
156
Resultaten – effectmerkers – astma en allergie volwassenen
Allergie dieren
%
188
leeftijd, geslacht, roken
10,67 (6,87 – 16,19)
Definities: Huidig astma: Laatste 12m astma aanvallen ,Laatste 12m geneesmiddelen voor astma, Laatste 12m wakker geworden door aanval van kortademigheid, Laatste 12m wakker geworden met een gevoel van beklemming in de borstkas. Astma diagnose door een dokter: Ooit astma gehad, bevestigd door een arts Astmaklachten ooit: Laatste 12m astma aanvallen, Laatste 12m geneesmiddelen voor astma, Laatste 12m wakker geworden door aanval van kortademigheid , Laatste 12m wakker geworden met een gevoel van beklemming in de borstkas, Laatste 12m last van piepen of fluiten in borstkas gecombineerd met kortademigheid en voorkomen buiten periode van verkoudheid, Ooit astma gehad, bevestigd door een arts, Ooit beklemming of piepende ademhaling tijdens het op het werk/school zijn Hooikoorts: Enige vorm van neusallergie/hooikoorts Hooikoortsklachten ooit: Enige vorm van neusallergie/hooikoorts, Laatste 12 m last gehad van enige vorm van neusallergie/hooikoorts, Laatste 12 m geneesmiddelen tegen hooikoorts, neusklachten, Eczeem: Laatste 12 m eczeem gehad, Laatste 12m geneesmiddelen tegen eczeem genomen Allergie voor voedsel, insecten of geneesmiddelen: Allergie of huiduitslag na contact met voedingsmiddelen (pinda, chocolade, tomaten, aardbeien,….), Allergie of huiduitslag na contact met insectenbeten, Allergie of huiduitslag na contact met geneesmiddelen Allergie voor metaal, verzorgingsproducten, huishoud‐ en onderhoudsproducten: Allergie of huiduitslag na contact met metaal (piercing, oorring, metalen juweel,..), Allergie of huiduitslag na contact met verzorgingsproducten (make‐up, crèmes, parfum,..), Allergie of huiduitslag na contact met huishoud‐ en onderhoudsproducten (afwasmiddel, waspoeder, wasverzachter , zeep,…) Dierenallergie: Allergie of huiduitslag na contact met huisdier (kat, hond, konijn,…),Ooit huisdier weggedaan omdat u er allergisch aan was
157
Resultaten – effectmerkers – astma en allergie
Vergelijking van de gemeten percentages met de resultaten van het eerste Steunpunt 2001‐2006: In het steunpunt 2001‐2006 werd eveneens astma en allergie bevraagd in de verschillende leeftijdsgroepen. Naast de evolutie in de tijd verschillen de onderzoeksgroepen uit beide steunpunten wat betreft het gebied waaruit ze afkomstig zijn en wat betreft de leeftijd van de volwassen deelnemers (50‐65 jaar in het eerste Steunpunt en 20‐40 jaar in het tweede Steunpunt). Verschillen in resultaten zijn daarom met voorzichtigheid te interpreteren. Soms werd ook de vraagstelling licht aangepast. Mensen rapporteren astma indien een arts hun deze diagnose heeft meegedeeld. De vraag naar ‘astma diagnose door een arts’ wordt in veel internationale studies gebruikt om een zicht te krijgen op het voorkomen van astma in een populatie. In het eerste steunpunt 2001‐2006 rapporteerden 4,3% van de moeders een astma diagnose door een arts; in het huidige steunpunt is dat 7,05%. Bij volwassenen evolueerde astma diagnose van 5,5 naar 7,3% maar het betreft nu een jongere leeftijdsgroep dan in de vorige campagne. Bij jongeren zijn de cijfers van nu en vroeger vergelijkbaar: 8,8 en 8,15%. Bij de interpretatie van deze cijfers moeten we er rekening mee houden dat de populatie in het tweede Steunpunt bestaat uit 200 tot 250 deelnemers. Bij ja/neen vragen met een lage proportie, zal het effect van enkele personen meer of minder een vrij grote impact hebben op de uitkomst. Mogelijk is een groep van 200 (of 250) deelnemers onvoldoende om uitspraken te doen over gezondheidseffecten met een lage frequentie. De verschillen in astma diagnose tussen beide steunpunten vallen dan ook binnen de normale spreiding. Andere parameters van astma werden bij moeders eveneens meer gerapporteerd in vergelijking met het vorige steunpunt. Het voorkomen van ‘astmaklachten ooit’ bij moeders is hoger in vergelijking met het onderzoek in het eerste Steunpunt 2001‐2006 (16,2% in 2001‐2006, 24,9% nu); de rapportering van huidig astma bij moeders nam toe van 9,6 naar 17,2%. Ook bij volwassenen lag het rapporteren van astmaklachten ooit en huidig astma hoger dan in het vorige Steunpunt. Het ging hierbij echter om een andere leeftijdsgroep dan in de campagne 2002‐ 2006; nl. jongvolwassenen van 20‐40 jaar, een jongere groep dan voordien. De leeftijdsgroep is wel vergelijkbaar met de groep van de moeders. Bij jongeren bleef de rapportering van astmaklachten vergelijkbaar met vroeger. In vergelijking met het vorige Steunpunt werd hooikoorts meer gerapporteerd bij volwassenen (33,6 versus 21,4% vroeger). Deze volwassenen waren jonger dan in het vorige steunpunt. Hooikoortsklachten ooit werden in vergelijking met vroeger minder gerapporteerd door moeders en jongeren (moeders 21,8 versus 34,2% vroeger; jongeren 31,4 versus 50,3% vroeger). Voedselallergie nam toe bij moeders (24,0 versus 7,0% vroeger) en bij volwassenen (41,8 versus 22,7% vroeger). Verschillen in de leeftijdsgroep volwassenen en verschillen in bevraging kunnen mede verantwoordelijk zijn voor deze verschillen. Allergie voor dieren, voor metaal, verzorgings‐ huishoud‐ en onderhoudsproducten en eczeem was voor de 3 leeftijdsgroepen vergelijkbaar met vroeger. Vergelijking van de gemeten percentages met literatuur In de jaren ‘90 werd astma bevraagd bij jongeren en volwassenen van vergelijkbare leeftijd uit de Stad Antwerpen en de zuidelijke rand rond Antwerpen (Wieringa, 1999 and 2001). Diagnose van astma door een arts bij jongeren in de Antwerpse agglomeratie was 7,4%; in Antwerpen‐Zuid 7,51%. Voor volwassenen waren de cijfers 7,1% en 5,6%. De huidige cijfers zijn hiermee vergelijkbaar. In een Zweedse studie gepubliceerd in 2010 werd astma gediagnosticeerd door een arts bij 9,3% van een volwassen populatie van 20‐69 jaar (Ekerljung, 2010). In Nederland bedroeg de prevalentie bij jongeren 7,8%. Binnen Europa zijn er grote verschillen in deze prevalentie van 2,7% in Albanië tot 22,9 in Ijsland (Weinmayr, 2007). Hooikoorts werd in het verleden gerapporteerd door 20,2% van de 158
Resultaten – effectmerkers – astma en allergie Antwerpse jongeren (Vellinga, 2005). In dezelfde studie werd bij 25,6% van de jongeren eczeem gerapporteerddat is meer dan in het huidige onderzoek.
159
Resultaten – effectmerkers – genotoxiciteit
4.2 Genotoxiciteitsmerkers 4.2.1 Komeettest DNA schade bestaat voornamelijk uit tijdelijke (transiënte) herstelbare fouten (laesies). De schade die wordt gemeten reflecteert een dynamische “steady state” tussen schade inductie en herstel. De alkalische komeettest is een methode om DNA‐schade te meten. De komeettest kan wellicht, op groepsniveau, op een toegenomen risico voor kanker duiden, maar op het niveau van het individu is dit nog niet onderzocht. De meeste, bijna alle, schade wordt correct hersteld, maar er is steeds een kleine hoeveelheid schade die niet correct hersteld wordt en aanleiding geeft tot mutaties. De komeettest is een veelgebruikte techniek in biomonitoring voor het inschatten van het effect bij blootstelling aan fijn stof, polycyclische aromatische koolwaterstoffen, zware metalen, vluchtige organische stoffen, pesticiden, gechloreerde verbindingen (Sram et al. 1996; Moller 2006; Dusinska and Collins 2008; Valverde and Rojas 2009). Samengevat kan gesteld worden dat de komeettest kan beschouwd worden als “A tool of risk assessment that can be used in characterization of hazards” (Møller, 2006). Bij de komeettest worden bloedcellen vermengd met een gel, gespreid op een plastic film en vervolgens gelyseerd in een detergent‐ en zoutoplossing. In deze oplossing wordt de celmembraan afgebroken en oplosbare celcomponenten en histonen (eiwitten op het DNA) verwijderd. Resultaat is supercoiled DNA vastgehecht aan de nucleaire matrix. Na een incubatie in alkalische oplossing volgt een elektroforese, waarbij DNA ‘loops’ die een breuk bevatten, naar de positieve pool migreren. Na kleuring en visualisatie met een fluorescentiemicroscoop ziet de kern eruit als een komeet, met de relatieve hoeveelheid DNA in de staart (% DNA migratie), indicatief voor het aantal breuken in het DNA (enkelstrengige en dubbelstrengige, naast breuken veroorzaakt tijdens DNA herstel en in delende cellen ook breuken t.g.v. het replicatieproces). De DNA breuken die worden gedetecteerd in de alkalische komeettest omvatten ook breuken ontstaan in de alkalische oplossing ter hoogte van zones waar een DNA base ontbreekt (apurinic/apyrimidinic of AP sites). In de huidige studie werden 300 cellen gescoord met het automatische beeldanalysesysteem (Metafer 3.5, Metasystems) verbonden aan de fluorescnetiemicroscoop. Na manuele uitzuivering van de foutief gemeten cellen werd een mediaan % DNA migratie berekend voor elk individu. DNA breuken zijn niet de belangrijkste vorm van schade aan het DNA, vaker zijn er modificaties van DNA basen aanwezig. Bij de komeettest kunnen specifieke enzymen gebruikt worden die bepaalde gemodifieerde basen uitknippen. Het FPG enzyme wordt gebruikt om geoxideerde purinebasen te detecteren (8‐oxoGua, FaPyAde, FaPyGua, naast gealkyleerde basen zoals N7‐methylGua). Aldus, kan de komeettest gebruikt worden om geoxideerd DNA te detecteren. Hiervoor wordt de enzymebehandeling uitgevoerd na lysis van de cellen. Het (in de huidige studie gebruikte) FPG enzyme verwijdert de foutieve base uit het DNA (glycosylase) en knipt de DNA streng door op die plaats (lyase). Hierdoor ontstaan extra breuken en een verhoogde migratie van het DNA in het elektrisch veld. Het verschil in % DNA migratie met en zonder incubatie met FPG enzyme, is een maat voor oxidatief beschadigd DNA. In de huidige studie werd de komeettest uitgevoerd op volbloed van de jongeren. De ruwe gegevens van de komeettest voor de totale groep en voor relevante subgroepen worden gegeven in bijlage 4. Het Vlaamse referentiegemiddelde voor de komeettest wordt gegeven in Tabel 54. Het % DNA migratie t.g.v. breuken en AP sites (zie kader) in het DNA bedroeg gemiddeld 3,0 % na correctie voor roken, leeftijd, geslacht. Dit is hoger dan 1,0 % (n = 450, correctie voor roken en geslacht) gemeten bij een gelijke leeftijdsgroep in de eerste biomonitoringscampagne (2003‐2004). 160
Resultaten – effectmerkers – genotoxiciteit Dit verschil is deels te wijten aan de gebruikte beeldanalysemethode. Sinds 2005 werd overgeschakeld naar een automatisch beeldanalysesysteem (Metafer 3.5). Dit laatste systeem werd ook gebruikt bij de uitvoer van de komeettest op stalen van de volwassenen uit de eerste biomonitoringscampagne (2005‐2006). De gemiddelde DNA migratie in de oudere leeftijdsgroep bedroeg 1,9% (n = 580, correctie voor roken, leeftijd en geslacht). Het effect van leeftijd werd onderzocht in een gepoolde analyse van 125 biomonitoringsstudies door Møller (2006). Deze toonde een positieve associatie tussen leeftijd en DNA schade. Echter bij combinatie van controlegroepen uit verschillende populatiestudies, vonden Dusinska en Collins (2008) geen correlatie tussen DNA schade en leeftijd. Ook het effect van roken op DNA schade gemeten met de komeettest is niet consistent over de verschillende studies in de literatuur (uit: Møller, 2006; Dusinska en Collins, 2008). Gezien het kleine percentage rokers in de huidige studie, kan geen uitspraak gedaan worden over de invloed van roken. Uit de bovenvermelde metastudie van Møller volgt, dat vooral fysieke activiteit, lucht‐/verkeers‐ pollutie, zonlicht (seizoen) en dieet, factoren zijn die een invloed hebben op de komeettestresultaten. In de huidige studie hebben jongeren uit een stedelijke gemeenten een minimaal hogere gehalte aan DNA breuken (en niet van oxidatieve schade) in vergelijking met jongeren uit een niet‐stedelijke gemeenten (3,3 vs. 2,9 % DNA migratie; p=0,27). De oxidatieve DNA schade aan de bloedcellen is duidelijk hoger bij jongeren gerekruteerd in de lente (5,0 %) in vergelijking met jongeren onderzocht in de winter of herfst (respectievelijk 1,6 en 1,7 % DNA migratie t.g.v. FPG sensitieve sites). Ook Møller et al. (2002), Smolková et al. (2004) en Verschaeve et al. (2007) rapporteerden een hogere %DNA migratie in het lente of zomerseizoen.
4.2.2 8hydroxydeoxyguanosine in urine 8‐hydroxydeoxyguanosine (8‐oxodG) in urine is een primair product van DNA herstel, zowel van geoxideerd guanine in de DNA strengen aanwezig (nucleotide excisie repair of herstel door nucleotide excisie) en/of het herstel (door het MTH1/NUDT1 enzyme) van 8‐oxodGTP in de nucleotide‐pool van de cel. Daarnaast kan er potentieel een invloed zijn van inname van 8‐oxodG via voeding en kan het aanwezig zijn in de urine door celdood. In de huidige studie werd 8‐oxodG gemeten in de urine van de jongeren. De ruwe gegevens van urinair 8‐oxodG voor de totale groep en voor relevante subgroepen worden gegeven in bijlage 4. Het Vlaamse referentiegemiddelde voor 8‐oxodG wordt gegeven in Tabel 54. Zowel in de eerste als in de tweede campagne van de Vlaamse biomontioring werd 8‐oxodG in de urine gemeten m.b.v. een ELISA kit (Japan institute for Control of Ageing, Shizuoka, Japan, verdeeld door Gentaur‐Belgium). Het gehalte in de huidige studie bedroeg 14,9 µg/g creatinine (correctie voor leeftijd, geslacht en roken). Dit is exact hetzelfde als 14,9 µg/g creatinine gemeten bij 50‐65 jarigen in de eerste biomonitoringscampagne (2004‐2005) en duidelijk lager dan 23 µg/g creatinine gemeten bij 118 drie‐jarigen in de opvolgstudie astma/allergie van het eerste Steunpunt. Bij jongere kinderen worden hogere gehalten aan geoxideerd DNA in urine gemeten in vergelijking met jongeren, wat mogelijk te verklaren is door de meer intensieve ademhaling en metabolisatie bij jonge kinderen (Tsukahara 2007; Svecova et al. 2009). In een groep van 11‐16 jarige Japanse kinderen werd een gehalte van gemiddelde 9 µg/g creatinine gemeten (uit: Tsukahara, 2007). Bij 51 gezonde 0‐15 jarige kinderen werd een waarde van 19 µg/g creatinine gerapporteerd. In de huidige studie hadden meisjes een hoger gehalte 8‐oxodG dan jongens (16,7 vs. 13,5 µg/g creatinine; p=0,009). In stedelijke omgeving zijn de waarden minimaal hoger in vergelijking met niet‐ stedelijke regio’s (15,2 vs. 14,6 µg/g creatinine; p=0,61). In een Tsjechische populatie van 894 kinderen van gemiddeld 7,5 jaar oud, werden meetwaarden van 32,4 µg/g creatinine (=15 nmol/mmol creatinine) bepaald (Svecova et al. 2009) (NB: De gebruikte ELISA was verschillend, wat 161
Resultaten – effectmerkers – genotoxiciteit gedeeltelijk de hogere meetwaarden kan verklaren). De 8‐oxodG meetwaarden in de Tsjechische studie waren gerelateerd met leeftijd, blootstelling aan tabaksrook en PM10 of PM2.5 en PAK’s blootstelling gemeten in stationaire meetstations gedurende 3 tot 7 dagen voor de urinecollectie. Sommige studies tonen een verhoogde hoeveelheid 8‐oxodG in urine bij rokers, alhoewel de gegevens niet consistent zijn. Blootstelling aan relatief hoge gehalten outdoor fijn stof, polycyclische aromatische koolwaterstoffen en benzeen werden geassocieerd met hoger urinaire 8‐oxodG waarden. Fysieke inspanning kan het gehalte aan 8‐oxodG beïnvloeden: zware fysieke activiteit onder hypoxische condities kan het gehalten doen toenemen, daar waar gemiddelde dagelijkse fysieke oefening 8‐oxodG in urine kan doen afnemen. Echter ook hier zijn de resultaten niet steeds consistent (Loft and Moller 2007). Hu et al. (2010) detecteerde een iets verhoogde 8‐oxodG waarde bij individuen die regelmatige fysieke activiteit deden, naast een verhoging bij rokers, en personen die energiedranken consumeerden.
162
Resultaten – effectmerkers – genotoxiciteit Tabel 54: Vlaamse referentiewaarden (gemiddelde en 90e percentiel) voor gentoxiciteitsmerkers Leeftijdsgroep
Biomerker
genotoxiciteitsmerkers jongeren komeettest jongeren komeettest, met fpg enzymen jongeren 8‐hydroxydeoxy‐ guanosine in urine jongeren 8‐hydroxydeoxy‐ guanosine in urine
Eenheid
N
Confounders
Geom. gemiddelde (95% BI)
90e percentiel (95%BI)
% DNA migratie
203
leeftijd, geslacht, roken
3,0 (2,6 – 3,4)
5,7 (5,0 – 6,4)
% DNA migratie
172
leeftijd, geslacht, roken
2,5 (1,9 – 3,3)
14,4 (10,2 – 18,5)
µg/L
202
leeftijd, geslacht, roken
19,7 (18,2 – 21,3)
45,5 (40,7 – 50,3)
µg/g creatinine
202
leeftijd, geslacht, roken
14,9 (13,8 – 16,2)
30,2 (27,3 – 33,1)
163
Resultaten – effectmerkers – groei en ontwikkeling
4.3 Groei en ontwikkeling In de huidige studie worden volgende parameters voor groei en ontwikkeling bestudeerd: ‐
geboortegewicht, pasgeborenen.
geboortelengte,
schedelomtrek
en
zwangerschapsduur
bij
In bijlage 4 worden de ruwe data van de biomerkers gegeven voor de totale groep, en wordt er ook een beschrijvende statistiek gegeven voor relevante subgroepen. Geboortegewicht was sterk geassocieerd met de zwangerschapsduur (p<0,001): het gewicht van premature baby’s (<37 weken) bedroeg gemiddeld 2,77 kg tegenover 3,48 kg voor voldragen baby’s (≥37 weken). Geboortegewicht van de baby was positief geassocieerd met gewicht (vόόr de zwangerschap) van de moeder (p<0,001) en met de lengte van de moeder (p=0,006). Verder was er een significante relatie tussen geboortegewicht en pariteit (hoger geboortegewicht bij hogere pariteit; p=0,005) en tussen geboortegewicht en roken tijdens de zwangerschap (lager geboortegewicht bij rokers; p=0,04). Lengte bij de geboorte was eveneens sterk geassocieerd met zwangerschapsduur (p<0,001) en met de lengte van de moeder (p<0,001). Er was een significante relatie met rookgewoonten vόόr de zwangerschap, maar deze relatie was niet lineair, dus vermoedelijk eerder te wijten aan toeval. Ook voor de schedelomtrek bij de geboorte werd een lagere gemiddelde waarden geobserveerd bij premature baby’s (p<0,001). Tevens was schedelomtrek positief geassocieerd met de pariteit (p=0,001). Duur van de zwangerschap was niet significant geassocieerd met eigenschappen van de moeder, zoals leeftijd, pariteit, rookgewoonten, BMI, alcoholgebruik, e.d. De geboorteparameters van alle Vlaamse pasgeborenen worden jaarlijks geregistreerd door het Studiecentrum voor Perinatale Epidemiologie (SPE). De geboorteparameters van deze onderzoeksgroep van 255 pasgeborenen kunnen dus moeilijk voorgesteld worden als ‘Vlaamse’ referentiewaarden. Toch wordt er voor de onderzoeksgroep een geometrisch gemiddelde en 90e percentiel berekend op dezelfde manier als de andere referentiewaarden. Deze gegeven worden voorgesteld in Tabel 55.
164
Resultaten – effectmerkers – groei en ontwikkeling
Tabel 55: Referentiewaarden (gemiddelde en 90e percentiel) voor indicatoren voor groei en ontwikkeling bij pasgeborenen Eenheid
N
Confounders
Geom. gemiddelde (95% BI)
90e percentiel (95%BI)
groei en ontwikkeling pasgeborenen geboortegewicht
kg
240
3,46 (3,41 – 3,52)
4,08 (3,93 – 4,23)
pasgeborenen
geboortelengte
cm
227
49,5 (49,2 – 49,8)
53,4 (52,9 – 53,9)
pasgeborenen
schedelomtrek
cm
235
33,9 (33,6 – 34,2)
36,5 (36,2 ‐36,8)
pasgeborenen
zwangerschapsduur weken
duur zwangerschap, leeftijd moeder, pariteit, meerling, geslacht baby, gewicht moeder, roken tijdens zwangerschap duur zwangerschap, pariteit, geslacht baby, leeftijd moeder, lengte moeder, roken tijdens zwangerschap duur zwangerschap, pariteit, meerling, geslacht baby, leeftijd moeder, roken tijdens zwangerschap leeftijd moeder, roken tijdens zwangerschap
39,3 (39,2 – 39,5)
41,0 (40,7‐ 41,3)
Leeftijdsgroep
Biomerker
238
165
Resultaten – effectmerkers – endocriene merkers
4.4 Endocriene merkers 4.4.1 Schildklierhormonen In de huidige studie werden volgende schildklierhormonen gemeten: ‐
thyroid stimulerend hormoon (TSH), triiodothyronine (fT3) en thyroxine (fT4) inavelstrengbloed bij pasgeborenen;
‐
thyroid stimulerend hormoon (TSH), triiodothyronine (fT3) en thyroxine (fT4) in serum van de jongeren.
Sommige polluenten kunnen een effect hebben op de intra‐uteriene groei, of de groei op latere leeftijd. Schildklierhormonen zijn belangrijke regulerende factoren in de groei en groeispurt, en kunnen dus mogelijk van belang zijn in het zoeken naar een mechanisme voor groeiverstoring onder invloed van polluenten. In bijlage 4 worden de ruwe data van de biomerkers gegeven voor de totale groep, en wordt er ook een beschrijvende statistiek gegeven voor relevante subgroepen. TSH in navelstrengbloed was significant lager bij moeders die roken in vergelijking met niet‐rokers (p<0,001) en was significant positief geassocieerd met opleiding van de moeder (p=0,03). Vrij T4 in navelstrengbloed was niet significant geassocieerd met de onderzochte factoren. Vrij T3 in navelstrengbloed was significant lager bij preterme baby’s in vergelijking met aterme baby’s (p=0,006). Voor TSH, vrij T4 en vrij T3 in perifeer bloed van de jongeren werden geen duidelijke trends vastgesteld met de onderzochte covariaten. Referentiewaarden voor de schildklierhormonen in de huidige studiepopulatie worden gegeven in Tabel 56. Aangezien zowel lage waarden als hoge waarden problematische kunnen zijn, wordt naast het geometrisch gemiddelde ook de 10e en de 90e percentiel berekend. De waarden zijn vergelijkbaar met die van het eerste Steunpunt (correctie voor dezelfde confounders in beide Steunpunten). Bij de pasgeborenen (n = 1.101) van het eerste Steunpunt bedroeg TSH in navelstrengbloed gemiddeld 8,2 mIU/L (95% BI: 7,7 – 8,6 mIU/L); fT3 en fT4 werden niet gemeten. Bij de jongeren (n = 1.533) waren de gemiddelde waarden: 2,23 (2,15 – 2,30) mIU/L voor TSH; 1,25 (1,23 – 1,28) ng/dL voor fT4 en 3,89 (3,85 – 3,93) pg/mL voor fT3.
4.4.2 Sex hormonen In de huidige studie werden volgende sex hormonen gemeten: ‐
totaal testosteron (T), totaal oestradiol (E2), sex hormone binding globulin (SHBG), luteïniserend hormoon (LH) en follicle stimulerend hormoon (FSH) in navelstrengbloed bij pasgeborenen;
‐
totaal testosteron (T), vrij testosteron (fT), totaal oestradiol (E2), vrij oestradiol (fE2), sex hormone binding globulin (SHBG), luteïniserend hormoon (LH) en follicle stimulerend hormoon (FSH) in serum van jongeren.
Heel wat polluenten die momenteel bestudeerd worden zijn hormoonverstorend, dit wil zeggen dat ze oestrogene, anti‐oestrogene of androgene effecten kunnen hebben. Het is dus relevant om de sex hormonen te relateren aan blootstelling aan polluenten. De metingen van sex hormonen in navelstrengbloed is nog experimenteel, en voornamelijk bedoeld om dosis‐effect relaties met polluenten te bestuderen. Er is weinig referentiekader voor de klinische 166
Resultaten – effectmerkers – endocriene merkers betekenis van de niveaus in navelstrengbloed. Indien we vergelijken met de gemiddelde waarden bij jongeren, zien we dat de niveaus in navelstrengbloed in dezelfde grootte‐orde liggen voor testosteron en SHBG; ongeveer een factor 10 lager liggen voor LH en FSH en een factor 400 hoger liggen voor oestradiol (Tabel 56). In bijlage 4 worden de ruwe data van de biomerkers gegeven voor de totale groep, en wordt er ook een beschrijvende statistiek gegeven voor relevante subgroepen. Het geslacht van de baby had een invloed op de gehaltes van testosteron, oestradiol, LH en FSH in navelstrengbloed. De waarden waren telkens significant hoger bij jongens dan bij meisjes. Voor FSH was dit verschil groot: bij jongens werd FSH gedetecteerd bij 100% van de deelnemers; bij meisjes bij 91,5% van de deelnemers. De gemiddelde waarde bedroeg 0,475 mU/mL bij jongens en 0,196 mU/mL bij meisjes (p<0,001). Voor LH waren de verschillen nog meer uitgesproken: LH werd gedetecteerd bij 80,2% van jongens en slechts bij 3,2% van de meisjes. De gemiddelde waarde bedroeg 0,535 mU/mL bij jongens en 0,055 mU/mL bij meisjes (p<0,001). De rookgewoonten van de moeder tijdens de zwangerschap hadden een effect op de gehaltes van oestradiol (hoger bij rokers; p=0,007) en SHBG (hoger bij rokers; p=0,01). De leeftijd van de moeder was positief en significant geassocieerd met het gehalte LH in navelstrengbloed (p=0,01). De aard van de bevalling (spontaan – keizersnede – ingeleide bevalling) had een significant effect (p<0,05) op alle hormonen, maar op een verschillende manier voor de afzonderlijke hormonen. Mogelijk heeft dit te maken met de stress van de bevalling. Verdere analyse van deze parameter is noodzakelijk voor een juiste interpretatie. Bij jongeren werden de sex hormonen enkel gemeten bij jongens. Voor alle hormonen lagen 100% van de metingen boven de detectielimiet, behalve voor totaal oestradiol. Hier werd een waarde boven de LOD van 12 pg/mL gedetecteerd bij 84,9% van de jongens (zie bijlage 4). De factoren die een invloed hebben op de gehaltes worden beschreven in bijlage 4 en kunnen worden samengevat als volgt: leeftijd had een effect op de concentratie van testosteron (p=0,07), vrij testosteron (p=0,03), oestradiol (p=0,02), vrij oestradiol (p=0,02) en LH (p=0,007) waarbij er telkens hogere waarden voorkwamen bij hogere leeftijd. Het effect van BMI was zeer uitgesproken voor SHBG en voor de aromatase index: bij een stijgende BMI werden een daling van serum SHBG (p<0,001) en een daling van de aromatase index (p<0,001) vastgesteld. Het uur van de bloedname was een bepalende factor voor totaal testosteron: indien de bloedname na 10 a.m. gebeurde was de concentratie significant lager (275 vs. 386 ng/dL; p=0,003). In praktijk werd voorzien dat de bloedname bij jongens steeds voor 11 a.m. gebeurde. Voor vrij testosteron was er geen effect van het uur van bloedname. Opleiding bleek in deze studiepopulatie een belangrijke factor. Voor totaal testosteron, vrij testosteron, totaal oestradiol, vrij oestradiol, LH en FSH werden significant hogere waarde vastgesteld bij de jongens uit het beroepsonderwijs (n=14). De reden hiervoor vergt verdere exploitatie van de data. Mogelijk zijn er één of meerdere onderliggende factoren (bijv. leeftijd, roken, voeding,…) die de hogere waarden bij jongeren uit het BSO kunnen verklaren. Referentiewaarden voor de huidige studiepopulatie worden gegeven in Tabel 56. Aangezien zowel lage waarden als hoge waarden problematische kunnen zijn, wordt naast het geometrisch gemiddelde ook de 10e en de 90e percentiel berekend. Omdat er weinig literatuur beschikbaar is over niveaus van sex hormonen in navelstrengbloed, werden er a priori geen confounders gedefinieerd. De waarden van hormonen in navelstrengbloed zijn dus niet gecorrigeerd. De referentiewaarden van sex hormonen bij jongens werden gecorrigeerd voor dezelfde confounders als in het eerste Steunpunt. De gemiddelde waarden uit de eerste campagne (n=418) bedroegen 401 (95% BI: 386 – 417) ng/dL voor totaal testosteron; 8,7 (8,3 – 9,1) ng/dL voor vrij testosteron. Bij 75,0% van de deelnemers werd een waarde gemeten boven de 321 ng/dL voor totaal testosteron en bij 77,8% werd de 6 ng/dL overschreden voor vrij testosteron. Verder bedroeg de gemiddelde waarde in het eerste steunpunt 15,1 (14,7 – 15,5) pg/mL voor totaal oestradiol; 0,27 (0,26 – 0,28) pg/mL voor vrij oestradiol; 25,2 (24,4 – 26,0) voor de aromatase index; 2,78 (2,64 – 2,92) voo LH en 29,3 (28,0 – 30,7) voor SHBG. 167
Resultaten – effectmerkers – endocriene merkers
4.4.3 Metabole hormonen In de huidige studie werden volgende metabole hormonen gemeten: ‐
leptine en insuline in navelstrengbloed bij pasgeborenen.
Recent is er in de literatuur toenemende aandacht voor de obesogene werking van polluenten, d.w.z. hun rol in de ontwikkeling van obesitas. Mogelijk verloopt dit obesogeen effect via een hormonaal mechanisme. De metabole hormonen in navelstrengbloed zijn dus voornamelijk bedoeld zijn om dosis‐effect relaties met polluenten te bestuderen. Er is weinig referentiekader voor de klinische betekenis van de niveaus van leptine en insuline in navelstrengbloed. In bijlage 4 worden de ruwe data van de biomerkers gegeven voor de totale groep, en wordt er ook een beschrijvende statistiek gegeven voor relevante subgroepen. Leptine in navelstrengbloed varieerde met de BMI van de moeder: bij stijgende BMI werden hogere waarden voor leptine geobserveerd (p=0,001). Verder werd de concentratie leptine in navelstrengbloed beïnvloed door de zwangerschapsduur: bij aterme baby’s was de concentratie significant hoger dan bij preterme baby’s (p=0,002). Voor insuline in navelstrengbloed werden een significant effect gevonden van roken: bij moeders die roken werden significant hogere waarden gevonden in vergelijking met niet‐rokers. Referentiewaarden voor de huidige studiepopulatie worden gegeven in Tabel 56. Aangezien er weinig literatuur beschikbaar is over niveaus van leptine en insuline in navelstrengbloed, werden er a priori geen confounders gedefinieerd. Naast het geometrische gemiddelde worden zowel de 10e als de 90e percentiel gegeven.
168
Resultaten – effectmerkers – endocriene merkers
Tabel 56: Vlaamse referentiewaarden (gemiddelde, 10e en 90e percentiel) voor hormonen: schildklierhormonen, sex hormonen en metabole hormonen Leeftijdsgroep
Biomerker
Eenheid
N
Confounders
Geom. gemiddelde (95% BI)
10e percentiel (95%BI)
90e percentiel (95%BI)
duur zwangerschap, aard bevalling, SGA duur zwangerschap, aard bevalling, SGA duur zwangerschap, aard bevalling, SGA leeftijd, geslacht, BMI, ziek in afgelopen dagen leeftijd, geslacht, BMI, ziek in afgelopen dagen leeftijd, geslacht, BMI, ziek in afgelopen dagen
8,36 (7,79 – 8,96)
4,47 (3,89 – 5,05)
16,57 (13,86 – 19,27)
1,33 (1,31 – 1,35)
1,16 (1,12 – 1,20)
1,55 (1,50 – 1,59)
1,46 (1,43 – 1,50)
1,17 (1,13 – 1,22)
1,77 (1,66 – 1,88)
2,10 (1,98 – 2,23)
1,26 (1,13 – 1,39)
3,61 (3,26 – 3,97)
1,26 (1,24 – 1,28)
1,07 (1,04 – 1,10)
1,48 (1,44 – 1,53)
3,96 (3,90 – 4,01)
3,50 (3,41 – 3,59)
4,51 (4,40 – 4,61)
142 (134 – 150) 7.660 (6.979 – 8.408) 0,17 (0,13 – 0,21) 30,4 (28,3 – 32,5) 0,30 (0,27 – 0,33) 315 (282 – 353)
87 (76 – 98) 3.482 (2.945 – 4.019) 0,05 (‐) 20,1 (18,7 – 21,5) 0,16 (0,12 – 0,19) 163 (92 – 233)
219 (204 – 234) 16.114 (10.586 – 21.641) 1,91 (1,30 – 2,52) 52,1 (38,8 – 65,4) 0,80 (0,67 – 0,93) 554 (461 – 647)
62,3 (51,9 – 71,6)
–
–
3,28 (2,75 – 3,91)
0,96 (0,38 – 1,55)
9,05 (7,42 – 10,69)
25,0 (14,8 – 32,9)
–
–
17,3 (15,8 – 19,0)
6 (‐)
29,6 (22,2 – 37,0)
schildklierhormonen pasgeborenen TSH pasgeborenen fT4
mIU/L
210
ng/dL
210
pasgeborenen
fT3
pg/mL
210
jongeren
mIU/L
200
jongeren
TSH fT4
ng/dL
200
jongeren
fT3
pg/mL
200
sex hormonen pasgeborenen pasgeborenen pasgeborenen pasgeborenen pasgeborenen jongeren
testosteron (T) oestradiol (E2) LH SHBG FSH testosteron (T)
ng/dL pg/mL mU/mL nmol/L mU/mL ng/dL
201 185 185 201 185 117
% deelnemers T>321 ng/dL vrij testosteron (fT) % deelnemers fT>6 ng/dL oestradiol (E2)
%
117
ng/dL
117
%
117
pg/mL
118
jongeren jongeren jongeren jongeren
– – – – – leeftijd, roken, BMI, uur bloedafname leeftijd, roken, BMI, uur bloedafname leeftijd, roken, BMI, uur bloedafname leeftijd, roken, BMI, uur bloedafname leeftijd, roken, BMI, uur bloedafname
169
Resultaten – effectmerkers – endocriene merkers jongeren
oestradiol (fE2)
pg/mL
99
jongeren
aromatase
117
jongeren
LH
mU/mL
118
jongeren
SHBG
nmol/L
117
jongeren
FSH
mU/mL
118
µg/L mU/L
252 252
metabole hormonen pasgeborenen leptine pasgeborenen insuline
leeftijd, roken, BMI, uur bloedafname leeftijd, roken, BMI, uur bloedafname leeftijd, roken, BMI leeftijd, roken, BMI, nuchter (ja/neen) leeftijd, roken, BMI – –
0,19 (0,16 – 0,22)
0,06 (0,02 – 0,11)
0,47 (0,31 – 0,64)
18,6 (16,6 – 19,8)
10,0 (6,7 – 13,2)
31,1 (23,3 – 38,8)
2,82 (2,55 – 3,12)
1,49 (0,95 – 2,04)
5,49 (4,15 – 6,83)
43,1 (40,2 – 46,3)
26,9 (20,7 – 33,1)
77,2 (65,1 – 89,4)
3,90 (3,56 – 4,28)
2,35 (1,89 – 2,81)
8,22 (6,29 – 10,14)
16,3 (14,7 – 18,0) 5,5 (5,2 – 5,8)
5,7 (4,6 – 6,9) 3,3 (2,9 – 3,7)
46,7 (40,2 – 53,2) 9,8 (9,0 – 10,6)
170
Resultaten – effectmerkers – endocriene merkers
4.4.4 Puberteitsontwikkeling In de huidige studie werden volgende indicatoren voor puberteitsontwikkeling gemeten in de groep van de jongeren: ‐
puberteitsstadia van Marshall & Tanner: genitale ontwikkeling en pubisbeharing bij jongens;
‐
puberteitsstadia van Marshall & Tanner: borstontwikkeling en pubisbeharing bij meisjes;
‐
leeftijd menarche bij meisjes (op basis van informatie uit de vragenlijsten).
Heel wat polluenten zijn hormoonverstorend. Er zijn aanwijzingen in de literatuur dat polluenten via hun hormoonverstorend mechanisme de puberteit kunnen versnellen of vertragen. De puberteitsgegevens zijn dus voornamelijk bedoeld om dosis‐effect relaties te berekenen. De gegevens van de puberteitsontwikkeling werden opgevraagd bij het CLB. Deze parameters worden standaard geregistreerd door de schoolarts. Zij krijgen hiervoor de nodige opleiding en voeren deze meting op regelmatige basis uit. In het vorige Steunpunt werd duidelijk aangetoond dat de meting goed correleert met de hormonenmetingen en met de gegevens uit de vragenlijst, en dus kan beschouwd worden als een betrouwbare parameter voor routine‐gebruik in epidemiologisch onderzoek (Den Hond, 2010). Naast de puberteitsstadia werden ook lengte en gewicht van de jongere op het moment van het CLB onderzoek opgevraagd. Op basis van deze gegevens werd de BMI berekend, en het is deze waarde die gebruikt werd in de analyse van de puberteitsstadia. Het CLB‐onderzoek en de biomonitoringsstudie gebeurden weliswaar binnen hetzelfde schooljaar, maar aangezien jongeren zich in de leeftijdsrange van de groeispurt bevinden, kunnen lengte en gewicht op enkele maanden tijd toch variëren. Bij 109 van de 121 jongens werden gegevens van het CLB bekomen. Bij de jongens werd het percentage deelnemers berekend dat stadium 4 of 5 bereikt had. In totaal hadden 80,7% van de jongens stadium 4 of 5 van genitale ontwikkeling bereikt en 79,6% hadden stadmium 4 of 5 van pubisbeharing bereikt. Er werden geen verschillen gevonden in puberteitsontwikkeling volgens opleiding, rookgewoonten, alcoholgebruik, BMI of origine (geboorteland van de ouders). Wel werd een significant verschil vastgesteld tussen jongeren uit stedelijke en niet‐stedelijke gemeenten. In de stedelijke gebieden was het percentage dat een hogere stadium had bereikt groter dan in de niet‐ stedelijke gebieden, nl. 92,7% vs. 73,5% (p=0,01) voor genitale ontwikkeling en 90,5% vs. 72,7% (p=0,03) voor pubisbeharing (zie bijlage 4). Bij 83 van de 89 meisjes waren gegevens van het CLB beschikbaar. Hier werd het percentage deelnemers berekend dat stadium 5 bereikt had. Deze cut‐off is verschillende van de jongens omdat meisjes sneller tot seksuele ontwikkeling komen dan jongens. In de totale groep hadden 51,2% van de meisjes het stadium 5 van borstontwikkeling bereikt; 51,8% hadden het stadium 5 van pubisbeharing bereikt. Er was een duidelijke relatie tussen lichaamssamenstelling en puberteitsontwikkeling, namelijk een veel tragere ontwikkeling bij meisjes met ondergewicht. Voor borstontwikkeling had 26% van de meisjes met ondergewicht stadium 5 bereikt tegenover 58% van de meisjes met een normaal gewicht en 60% van de meisjes met overgewicht (p=0,03). Voor pubisbeharing waren de respectievelijke cijfers 26%, 59% en 80% (p=0,01). Verder werden er significante verschillen in puberteitsontwikkeling gevonden tussen de verschillende opleidingsniveaus. Meisjes uit het ASO hadden een tragere ontwikkeling dan meisjes uit TSO en BSO (p=0,04 voor borstontwikkeling en p=0,015 voor pubisbeharing) (zie bijlage 4). De informatie over leeftijd van menarche was afkomstig van zelfrapportering door de deelnemer via de vragenlijsten. Van de 86 meisjes die de vraag invulden, waren er 78 meisjes (90,9%) die reeds maandstonden hadden. 71 meisjes beantwoordden de vraag over regelmatige maandstonden, en 54,8% antwoordde positief. 75 meisjes beantwoordden de vraag over de leeftijd van menarche. De 171
Resultaten – effectmerkers – endocriene merkers gemiddelde leeftijd van de totale groep bedroeg 12,9 jaar. Van de onderzochte factoren (leeftijd, BMI, roken, opleiding, origine, alcohol) was er enkel een effect van alcoholconsumptie. Meisjes die wekelijks alcohol gebruikten (n=3) hadden een latere leeftijd van menarche (p=0,003). Referentiewaarden voor de huidige studiepopulatie worden gegeven in Tabel 57. Er werd gecorrigeerd voor dezelfde confounders als in het eerste Steunpunt. Wegens het klein aantal observaties in sommige cellen (> 90% had stadium bereikt), was het niet betrouwbaar om een P10 of P90 op de data te berekenen. Voor leeftijd van menarche werd er wel een 10e en een 90e percentiel berekend. In het kader van endocriene verstoring is het relevant om zowel een vertraagde als een versnelde puberteitsontwikkeling te bestuderen.
172
Resultaten – effectmerkers – endocriene merkers
Tabel 57: Vlaamse referentiewaarden (gemiddelde, 10e en 90e percentiel) voor puberteitsontwikkeling Leeftijdsgroep Biomerker Puberteitstadia jongens (Marshall & Tanner) Jongeren, jongens genitale ontwikkeling Jongeren, jongens pubisbeharing Puberteitstadia meisjes (Marshall & Tanner) Jongeren, meisjes borstontwikkeling Jongeren, meisjes
pubisbeharing
Leeftijdsgroep
Biomerker
Leeftijd menarche meisjes Jongeren, meisjes Leeftijd menarche
Eenheid
N
Confounders
Gemiddelde proportie (95% BI)
% dat stadium 3, 4 of 5 heeft bereikt % dat stadium 3, 4 of 5 heeft bereikt
105
leeftijd, roken, BMI
83,1 (73,7 – 89,6)
104
leeftijd, roken, BMI
90,8 ( 85,1 – 94,4)
% dat stadium 4 of 5 heeft bereikt % dat stadium 4 of 5 heeft bereikt Eenheid
75
leeftijd, roken, BMI, pilgebruik leeftijd, roken, BMI, pilgebruik Confounders
47,7 (33,5 – 62,3)
50,0 (35,2 – 62,9)
jaar
73
leeftijd, roken, BMI
Gemiddelde: 12,9 (12,7 – 13,1) P10: 11,6 (10,1 – 13,0) P90: 14,1 (13,1 – 15,0)
76 N
Gemiddelde (95% BI) P10 (95% BI) P90 (95% BI)
173
Resultaten – effectmerkers – endocriene merkers
4.4.5 Fertiliteit In de huidige studie werden volgende indicatoren voor vruchtbaarheid gemeten: ‐
frequentie van miskramen bij moeders van pasgeborenen;
‐
frequentie van vruchtbaarheidsbehandeling bij moeders van pasgeborenen;
‐
inhibine B in serum bij volwassen mannen.
De beschrijvende statistiek van de data per relevante klasse van covariaten wordt gegeven in bijlage 4. De voornaamste resultaten worden hieronder beschreven. De frequentie van miskramen werd berekend bij de moeders van de pasgeborenen via de vragenlijst (zelfrapportering). 17,2 % van de 251 moeders had ooit een miskraam gehad. De frequentie van miskramen nam toe met de leeftijd: 0% in de leeftijdsklasse ≤25 jaar; 13,7% bij 25‐30 jarigen; 18,6% bij 30‐35 jarigen en 36,1% in de klasse >35 jaar (p<0,001). Er was eveneens een stijging van het percentage miskramen met toenemende pariteit: 0% bij pariteit 1; 15,3% bij pariteit 2 en 44,1% bij een pariteit boven 2 (p<0,001). Levensstijlfactoren zoals roken, alcohol‐ of koffieconsumptie hadden geen significant effect op het voorkomen van miskramen. In de vragenlijst (zelfrapportering) werden ook vragen gesteld over geassisteerde zwangerschappen, d.w.z. het krijgen van medische assistentie om zwanger te worden. 14,5% van de moeders had ooit een vruchtbaarheidsbehandeling ondergaan. Vruchtbaarheidsbehandeling kwam meer voor bij vrouwen met een pathologie van het vrouwelijk vruchtbaarheidsorgaan zoals endometriose, kyste,… (30,3% vs. 12,2%; p=0,006), bij vrouwen met onregelmatige menses (38,6 vs. 10,5%; p<0,001) en bij oudere vrouwen (7,4% in klasse ≤25 jaar; 7,4% in klasse 25‐30 jaar; 17,5 in klasse 30‐35 jaar en 30,6 in klasse >35 jaar; p=0,004). 8,6% van de moeders onderging hormonale stimulatie; dit is een indicatie voor een vrouwelijk vruchtbaarheidsprobleem. Bij 6,3% van de koppels werd in vitro fertilisatie (IVF) of Intra Cytoplasmatische Sperma Injectie (ICSI) toegepast. Deze technieken worden meestal gebruikt bij een verstoorde mannelijke vruchtbaarheid of bij een combinatie van mannelijke en vrouwelijke subfertiliteit. Tabel 58: Vlaamse referentiewaarden (gemiddelde, 10e en 90e percentiel) voor fertiliteit Leeftijdsgroep
Biomerker
Eenheid N
Confounders
Gemiddelde proportie (95% BI)
Miskramen Moeders 1 of meerdere % 251 leeftijd, roken, BMI 20,2 (15,0 – 26,5) pasgeborenen miskramen gehad Zwangerschapsstimulatie Moeders zwangerschaps‐ % 251 leeftijd, roken, BMI 12,3 (8,4 – 17,6) pasgeborenen stimulatie (1) Moeders hormonale % 251 leeftijd, roken, BMI 7,5 (4,6 – 11,9) pasgeborenen stimulatie (2) Moeders IVF of ICSI (3) % 251 leeftijd, roken, BMI 4,9 (2,5 – 9,3) pasgeborenen (1) zwangerschapsstimulatie = assistentie bij het zwanger worden omwille van vruchtbaarheids‐ probleem (bij man of vrouw) (2) hormonale stimulatie = assistentie bij het zwanger worden door middel van hormonale stimulatie bij de vrouw (bijv. Clomid, Menopur,…) (3) hormonale stimulatie = assistentie bij het zwanger worden door middel van IVF (in vitro fertilisatie) of ICSI (Intra Cytoplasmatische Sperma Injectie) 174
Resultaten – effectmerkers – endocriene merkers De referentiewaarden voor miskramen en zwangerschapsstimulatie worden gegeven in Tabel 58. De frequentie van miskramen in de huidige studie – na correctie voor confounders – bedraagt 20,2%. Dit is vergelijkbaar met de waarden uit het eerste Steunpunt, namelijk 15,9% (op 923 vrouwen; correctie voor dezelfde confounders). De gegevens over zwangerschapsstimulatie in de huidige studie kunnen niet worden vergeleken met het eerste Steunpunt omdat de vragen niet met elkaar overeenstemmen. De vragen in het tweede Steunpunt werden verfijnd na overleg met gynaecologen van verschillende fertiliteitscentra in Vlaanderen en op basis van nieuwe ontwikkelde technieken. Bij mannen in de volwassenen studie (n=95) werd inhibine B gemeten als maat voor testiculaire functie. De gemiddelde waarde in de huidige populatie bedroeg 123 pg/mL (95% BI: 108 – 140 pg/mL). De 90e percentiel bedroeg 223 pg/mL. Er was geen effect van leeftijd, roken of BMI. De werden geen referentiewaarden berekend na correctie voor confounders.
175
Resultaten – effectmerkers – cardiovasculaire merkers
4.5 Cardiovasculaire merkers Bij volwassenen werd plaatjesfunctie (PLA, platelet aggregation) gemeten als merker voor cardiovasculaire functie. De beschrijvende statistiek van de data per relevante klasse van covariaten wordt gegeven in bijlage 4. Er was geen significant effect van geslacht, leeftijd, roken, alcoholconsumptie, opleiding, BMI of urbanisatie. De referentiewaarden werden gecorrigeerd voor vooraf gedefinieerde confounders, nl. voor geslacht, leeftijd, BMI en roken. De gemiddelde gecorrigeerde waarde (n=186) bedroeg 125 (95% BI: 119 – 131) seconden en de 90e percentiel bedroeg 167 (95% BI: 125 – 178) seconden.
176
Resultaten – effectmerkers – neurologische merkers
4.6 Neurologische merkers De referentiebiomonitoring van het tweede Steunpunt Milieu en Gezondheid (2007‐2011) onderzoekt over heel Vlaanderen de aanwezigheid van vervuilende stoffen in het lichaam en de mogelijke gezondheidseffecten. In dit kader werden bij jongeren een aantal cognitieve en gedragsmatige parameters onderzocht. Voorgaand onderzoek heeft reeds meermaals aangetoond dat bepaalde omgevingspolluenten een invloed hebben op de verstandelijke ontwikkeling van jongeren. Daarnaast vindt men meer en meer evidentie voor een beïnvloeding op het gedragsmatige aspect van de ontwikkeling. Bepaalde gedragskenmerken komen in hogere mate voor bij bepaalde ontwikkelingsstoornissen. Een screening van deze symptomen in een steekproef in Vlaanderen zou vroegtijdige effecten kunnen opsporen. Daarnaast worden bij een verhoogde blootstelling aan een aantal polluenten ook verandering in gender‐gedrag vastgesteld. Hiermee wordt het typisch mannelijk of vrouwelijk gedrag bedoeld. In deze deelstudie werden een aantal cognitieve en gedragsmatige parameters onderzocht, die mogelijks een indicatie kunnen zijn van een ontwikkelingsproblematiek, zoals bijvoorbeeld ADHD. Voorgaande studies hebben reeds aangetoond dat er een aantal beïnvloedende factoren zijn zoals blootstelling aan alcohol en/of nicotine, prenatale blootstelling aan stress bij de moeder, een laag geboortegewicht, sociale klasse (inkomen). Dit zijn de factoren die niet milieugebonden zijn. Daarnaast kan er (simultaan) een beïnvloeding zijn van milieupolluenten. Zo zou blootstelling aan Pb (lage dosissen) op jonge leeftijd tot blijvende veranderingen in de aandachtsfunctie kunnen leiden. Er zijn een aantal studies die reeds een relatie aantoonden tussen blootstelling aan Pb met hyperactief gedrag (hoewel dit niet noodzakelijk bijdraagt tot de klinische diagnose van ADHD). Naast het effect van milieupolluenten op aandacht‐ en concentratiefuncties, worden meer recent ook effecten op gedragsmatige aspecten vastgesteld. Er werden 3 types van parameters verzameld: 1) gender gedrag 2) psychopathologisch gedrag (screening) 3) neurocognitieve metingen De neurocognitieve testen werden afgenomen op een laptop, de gedragsparameters werden toegevoegd aan de Vragenlijst recente blootstelling. Hieronder een beschrijvend overzicht van de groepsresultaten, opgesplits naar geslacht (indien relevant).
4.6.1 De PAQ Personal Attributes Questionnaire (Spence, Helmreich, 1 Stapp, 1981) Deze vragenlijst screent de mate waarin typisch mannelijk en/of typisch vrouwelijk gedrag voorkomt bij jongeren en resulteert in 2 schalen: 1) Mannelijk gedrag en 2) Vrouwelijk gedrag. De resultaten worden per geslacht weergegeven.
177
Resultaten – effectmerkers – neurologische merkers
Jongens score PAQ 3,5 3 2,5 2 1,5 1 0,5 0
R1 Mannelijk Vrouwelijk gender gedrag
Figuur 42: PAQ‐scores bij jongens Meisjes score PAQ 3,5 3 2,5 2 1,5 1 0,5 0
R1 Mannelijk Vrouwelijk gender gedrag
Figuur 43: PAS‐scores bij meisjes Het verschil in vrouwelijk gendergedrag is significant tussen beiden sexen (p<0,001), het verschil in mannelijk spelgedrag is dit echter niet (p=0,122). Dit suggereert dat meisjes in deze groep ongeveer evenveel mannelijk gendergedrag stellen als de jongens (of de jongens even weinig als de meisjes).
4.6.2 De SDQ Strengths and Difficulties Questionnaire Op basis van literatuuronderzoek wordt de Strengths & Difficulties Questionnaire (SDQ) aanbevolen als meest gebruiksvriendelijk en betrouwbaar screeningsinstrument om te bepalen of er sprake is van psychopathologie. Deze vragenlijst kan gebruikt worden in een klinische setting, maar wordt ook in epidemiologische studies. Bij gebruik op populaties beschikt deze vragenlijst over een goede specificiteit en een gemiddelde sensitiviteit. Volgende scores worden berekend: ‐
aanwezigheid van emotionele symptomen (emotional symptoms)
‐
gedragsproblemen (conduct problems)
‐
hyperactiviteit/onoplettendheid (hyperactivity/inattention) 178
Resultaten – effectmerkers – neurologische merkers ‐
problemen met leeftijdsgenoten (peer problems)
‐
sociale problemen (prosocial)
‐
totaal moelijkheden (total difficulties)
SDQ-scores 12 10 8 6 4 2 jongens meisjes scores
total difficulties
jongens prosocial
peer problems
conduct problems
hyperactivity/inattenti on
schalen
emotional symptoms
0
Figuur 44: SDQ‐scores volgens geslacht We zien dat in deze groep meisjes gemiddeld gezien iets hoger scoren op deze schalen, behalve op gedragsproblemen.
4.6.3 Neurocognitieve testen De neurocognitieve testen bestaan uit een viertal subtesten die geselecteerd werden op basis van hun sensitiviteit en betrouwbaarheid bij toepassing op bevolkingsgroepen, zoals bij epidemiologische studies als toegepast op een klinische populatie. neurotesten Symbol digit substitution
afname laptop
Continuous performance test
laptop
Digit Span Finger Tapping
laptop laptop
meerpretentie ‐ Psychomotore functie ‐ Visueel scannen ‐ Informatiewerkingssnelheid ‐ Volgehouden aandacht ‐ Selectieve aandacht ‐ ‘Vigilance’ ‐ Korte termijn geheugen ‐ Motorische snelheid ‐ Gelateraliseerde functie 179
Resultaten – effectmerkers – neurologische merkers 1) Symbol Digit Substitution
Figuur 45: Reactietijden (in ms) volgens geslacht op de Symbol Digit Substitution taak Jongens hebben significant langere reactietijden dan meisjes op deze visuomotorische taak (p<0,05). 2) Continuous Performance Test 3) Digit Span
Figuur 46: Digit Span Forward volgens geslacht
Figuur 47: Digit Span Backwards volgens geslacht 180
Resultaten – effectmerkers – neurologische merkers
Meisjes behalen een hogere score op de eerste taak, terwijl jongens hoger scoren dan meisjes op de tweede taak. 4) Finger Tapping In deze taak wordt de motorische snelheid van beide handen nagegaan. Er werd steeds een lagere reactiesnelheid verwacht (minder aantal reacties binnen 1 blok) voor de niet‐voorkeurshand. Na blok 3 werd telkens een pauze ingelast. Verwacht werd dat het aantal reacties hier zou toenemen. Dit bleek telkens het geval te zijn. Het aantal reacties is systematisch lager voor de niet‐voorkeurshand.
Finger Tapping 70
60
# taps
50
40 TapP TapNP
30
20
10
0 blok1
blok2
blok3
blok4
blok5
Blokken
Figuur 48: Digit Span Backwards volgens geslacht Conclusie neurologische effectparameters: Bovenstaande resultaten bevestigen dat de geselecteerde subtesten op een valide manier werden afgenomen en dus bruikbaar zijn voor interpretatie in termen van blootstellingseffecten. Bijkomend voordeel van het werken met een gecomputeriseerd testsysteem is dat de data onmiddellijk worden weggeschreven naar een bestand en dataverlies bijgevolg minimaal is.
181
Resultaten – perceptieonderzoek
5. Perceptieonderzoek 5.1 Inleiding De referentiebiomonitoring van het tweede Steunpunt Milieu en Gezondheid (2007‐2011) meet in het bloed, de urine en het haar van mensen over heel Vlaanderen de aanwezigheid van vervuilende stoffen in het lichaam en de mogelijke gezondheidseffecten. Een schriftelijke vragenlijst peilt naar factoren die de aanwezigheid van die stoffen en hun effecten mogelijk kunnen beïnvloeden (bv. levensstijl, ziekte, werk, voeding). De vragenlijst bevat daarnaast, net als in het eerste Steunpunt (2001‐06), ook perceptievragen. Deze peilen naar de meningen van mensen over milieu en gezondheid. De percepties van mensen, hun meningen, bezorgdheden en klachten, brengen een beeld van de maatschappelijke betekenis van milieu‐ en gezondheidsrisico’s. Ze zijn relevant voor het beleid omdat ze een belangrijke invloed uitoefenen op het analyseren, beheersen en communiceren van risico’s (Slovic 2000). Percepties hebben echter niet enkel een invloed op hoe we risico’s beoordelen en aanpakken. Recent bestaat er ook aandacht voor de klinische relevantie van risicopercepties in de individuele relatie tussen blootstelling en gezondheid. Onderzoek toont aan dat – naast de toxicologische impact van milieuvervuiling – ook de psychosociale impact van de perceptie van die vervuiling schadelijk kan zijn voor de gezondheid (Lima 2004, Vandermoere 2008). De perceptie van (potentiële of reële) milieuproblemen zorgt immers voor stress die de gezondheid negatief beïnvloedt. Ook de perceptie van een gebrek aan participatie en betrokkenheid bij het beleidsproces rond het aanpakken en oplossen van milieuproblemen heeft een negatieve impact op de (psychosociale) gezondheid. De ‘subjectieve’ percepties van mensen over de problematiek van milieu en gezondheid vormen dus een belangrijke en noodzakelijke aanvulling op de ‘objectieve’ meetgegevens van de humane biomonitoring. In wat volgt worden de resultaten van de perceptievragenlijst voorgesteld. Het gaat om gegevens over drie leeftijdsgroepen: moeders van pasgeborenen, jongeren (14‐15 jaar) en volwassenen (20‐40 jaar). Vier onderwerpen komen achtereenvolgens aan bod:
De perceptie van milieuproblemen: wie percipieert welke milieuproblemen in de eigen woonomgeving, en wie is ook ongerust over welke gezondheidsklachten in verband met die problemen?
Informatie over milieuproblemen: door wie en op welke manier wil men geïnformeerd worden over milieuproblemen in de woonomgeving? Welke informatiekanalen genieten vertrouwen en welke kanalen zijn belangrijk? En hoe beoordelen respondenten enkele bestaande informatiecampagnes rond milieu en gezondheid?
Attitudes en gedrag rond milieubesef: voelen respondenten zich verantwoordelijk voor het leefmilieu? En vertaalt zich dat ook in milieubewust gedrag?
Betrokkenheid en participatie: hoe moet de plaatselijke bevolking best betrokken worden bij het aanpakken van milieuproblemen in de woonomgeving? Wie moet uiteindelijk beslissen? En wie is ook zelf bereid om betrokken te worden?
We geven in figuren en tabellen steeds de antwoorden weer voor de 3 leeftijdsgroepen apart en voor het totaal aantal respondenten (3 leeftijdsgroepen samen). Waar mogelijk, maken we een vergelijking met de resultaten uit de campagnes van het eerste Steunpunt Milieu en Gezondheid. Deze vergelijking dient echter met de nodige omzichtigheid bekeken te worden aangezien de rekrutering in het eerste Steunpunt verliep in typegebieden (en dus niet in heel Vlaanderen). Bij de volwassenencampagne werd toen ook een andere doelgroep op een andere manier gerekruteerd (50‐65 jarigen via bevolkingsregisters t.o.v. 20‐40 jarigen die werken aan provinciebesturen). De gedetailleerde informatie en de statistische verwerking wordt gegeven in bijlage 6. 182
Resultaten – perceptieonderzoek
5.2 Perceptie van milieuproblemen in de woonomgeving 5.2.1 Wie geeft milieuproblemen aan? De eerste vraag in de perceptievragenlijst peilde naar de aanwezigheid van een milieuprobleem in de woonomgeving van de respondenten (gemeente of buurt). Bijna de helft van de volwassenen (48,7%, n=97), een derde van de moeders van pasgeborenen (33,1%, n=83) en een kwart van de jongeren (26%, n=53) beantwoordde deze vraag positief. In totaal percipieert dus 35,6% (n=233) van alle respondenten een lokaal milieuprobleem. 2,2% van de respondenten (n=15) vulde deze vraag niet in. Leeftijdsgroep
Milieuprobleem
Moeders pasgeborenen Jongeren Volwassenen Totaal
33,1% 26% 48,7% 35,6%
Geen milieuprobleem 66,9% 73% 51,3% 64,4%
Totaal aantal respondenten n=251 n=204 n=199 n=654
Missing n=4 n=6 n=5 n=15
In de drie leeftijdsgroepen geven hoog opgeleiden (respondenten met een diploma hoger onderwijs) vaker een lokaal milieuprobleem aan dan respondenten zonder diploma hoger onderwijs. Enkel bij de volwassenen is dit verschil echter statistisch significant. Bij de jongeren gebruikten we het hoogste opleidingsniveau van de ouders. Kijken we naar het onderwijstype van de jongeren (ASO, TSO of BSO, niet in figuur) dan zien we echter ook hier significante verschillen: jongeren uit het ASO geven meer dan dubbel zo vaak een milieuprobleem aan dan jongeren uit het TSO en het BSO samen (resp. 35,6% t.o.v. 16,8%)24. De perceptie van lokale milieuproblemen toont binnen de drie leeftijdsgroepen verder geen statistisch significant verschil in geslacht of leeftijd. 33,1 26
Alle respondenten
48,7 35,6
36,2
Respondenten hoger onderwijs
30,2 57,3 41,4
Moeders pasgeborenen
28,1
Respondenten geen hoger onderwijs
19,8
Jongeren 32,8
Volwassenen
26,5
0
10
20
30
Totaal
40
50
% respondenten
60
70
80
Figuur 49: Perceptie milieuprobleem volgens opleidingsniveau
Hierbij dient opgemerkt dat de spreiding van onderwijstype in de steekproef ongelijk is en met name het percentage leerlingen uit BSO laag is (9,7%, n=20).
24
183
Resultaten – perceptieonderzoek
5.2.2 Over welke milieuproblemen gaat het? De respondenten die melding maken van een milieuprobleem, konden aan de hand van vooraf omschreven categorieën aanduiden over welke problemen het gaat. We peilden naar het type milieuprobleem (in welk milieucompartiment speelt het probleem zich af), de sector of activiteit die het probleem veroorzaakt en de vervuilende stoffen die het probleem veroorzaken. Omdat een respondent per vraag meerdere antwoorden kon geven, kunnen we de gegevens op twee manieren bekijken: als het percentage van alle respondenten25 (vb: hoeveel % van de respondenten zegt dat luchtvervuiling een probleem is?) en als het percentage van alle milieuproblemen (vb: hoeveel % van alle aangegeven milieuproblemen gaat over luchtvervuiling). De figuren tonen telkens de percentages van alle respondenten.
5.2.2.1 Type milieuproblemen In de drie leeftijdsgroepen wordt in totaal 573 keer een type milieuprobleem aangeduid (door 233 respondenten). Moeders van pasgeborenen en jongeren geven gemiddeld 2 keer een type milieuproblemen aan, volwassenen gemiddeld 3. 27,0
20,4
Luchtvervuiling
42,3
29,8 12,9 13,1
Geluidshinder
24,2
16,5 7,3
Geurhinder
9,0 10,5
15,5
6,4 6,3
Bodemvervuiling
17,5
9,9
Moeders pasgeborenen Jongeren Volwassenen
6,4 6,8
W atervervuiling
8,4
0
10
12,4
Totaal
20
30
40
50
% respondenten Moeders pasgeborenen n=233
Jongeren n=191
Volwassenen n=194
Totaal n=618
Figuur 50: De vijf belangrijkste type milieuproblemen Luchtvervuiling wordt het meest aangeduid als milieuprobleem. 29,8% van alle respondenten zegt dat er sprake is van luchtvervuiling in zijn of haar woonomgeving. Volwassenen melden dit het vaakst (42,3%), jongeren het minst vaak (20,4%). Geluidshinder komt op de tweede plaats. 16,5% van de respondenten geeft aan dat dit een probleem is. De top 5 wordt vervolledigd door geurhinder (10,5%), bodemvervuiling (9,9%) en watervervuiling (8,4%). Type problemen die minder vaak gemeld worden zijn lichthinder, binnenhuisvervuiling en vervuiling via voeding (niet in figuur). 25
Respondenten die in de eerste vraag geen milieuprobleem melden, maar toch de daaropvolgende vragen naar omschrijving van het probleem invulden (7,3%, n=49) werden op missing gezet en werden dus niet meegenomen in de analyses.
184
Resultaten – perceptieonderzoek Kijken we naar het aandeel dat de verschillende type problemen hebben op het totale aantal gemelde problemen (i.p.v. op het aantal respondenten), dan blijkt luchtvervuiling in totaal 32,8% uit te maken van alle milieuproblemen (niet in figuur). Voor geluidshinder is dat gemiddeld 18,4%. De helft van alle gemelde milieuproblemen gaat met andere woorden over luchtvervuiling en geluidshinder. De top 5 zoals zichtbaar in Figuur 50 representeert 82,4% van alle type milieuproblemen (n=573).
5.2.2.2 Sectoren en activiteiten die milieuproblemen veroorzaken Voor de types milieuproblemen die hierboven werden omschreven, duiden respondenten in totaal 717 keer een sector of een activiteit aan als veroorzaker van het probleem. Meer dan een kwart van alle respondenten (26,2%) vindt dat het verkeer (onder andere) de veroorzaker is van milieuproblemen in de eigen woonomgeving. Volwassenen vinden dit meer dan dubbel zo vaak dan jongeren (36,6% t.o.v. 17,8%). Bij de moeders van pasgeborenen duidt 24,5% het verkeer als veroorzaker aan. Op de tweede plaats komt de industrie: 21,2% houdt deze sector (ook) verantwoordelijk voor lokale milieuproblemen. De top 5 bestaat daarnaast uit transport (15,0%), landbouw (7,4%) en huishoudens (7,0%). 24,5 17,8
Verkeer
36,6 26,2 20,6 12,6
Industrie
30,4 21,2 14,6 9,9
Transport
20,6 15,0 4,3 6,8
Landbouw
11,9
Moeders pasgeborenen
7,4
Jongeren 5,2
Volwassenen
1,5
Huishoudens
14,4
Totaal
7,0
0
10
20
30
40
50
% respondenten
Moeders pasgeborenen n=233
Jongeren n=191
Volwassenen n=194
Totaal n=618
Figuur 51: De vijf belangrijkste veroorzakende sectoren Kijken we naar het aandeel van de verschillende sectoren dan blijkt dat verkeer en transport samen 36,1% uitmaken van alle aangeduide veroorzakers van lokale milieuproblemen (niet in figuur). De top 5 vertegenwoordigt 66,2% van alle antwoorden. Andere sectoren of activiteiten die minder vaak vermeld worden (niet in figuur), zijn sluikstorten, afvalverwerking, roken en ongezonde producten. Vergelijken we de antwoorden van de drie leeftijdsgroepen, dan zien we grote verschillen. Over het belang van de drie belangrijkste veroorzakers (verkeer, industrie en transport), zijn de drie leeftijdsgroepen het onderling eens. Maar in de verdere rangschikking (niet in figuur) valt bijvoorbeeld op dat moeders van pasgeborenen en volwassenen meer afvalverwerking benadrukken als mogelijke veroorzaker van lokale milieuproblemen en jongeren meer op sluikstorten wijzen. Op 185
Resultaten – perceptieonderzoek vlak van levensstijlfactoren duiden jongeren opvallend vaker roken aan terwijl moeders en vooral volwassenen vaker ongezonde producten aanduiden.
5.2.2.3 Vervuilende stoffen die milieuproblemen veroorzaken Op de vraag welke vervuilende stoffen verantwoordelijk zijn voor de milieuproblemen, wordt het vaakst uitlaat‐ en verbrandingsgassen geantwoord (27,6% van de respondenten). Fijn stof komt met 17,3% op de tweede plaats. Vooral bij fijn stof zijn er grote verschillen zichtbaar tussen de volwassenen enerzijds en de moeders en jongeren anderzijds: volwassenen zien fijn stof 3 keer vaker als een veroorzaker van lokale milieuproblemen dan jongeren of dan moeders van pasgeborenen. De top 5 wordt vervolledigd door afval (11,1%), zware metalen (7,7%) en schadelijke dampen (7,5%). De verschillen tussen de drie leeftijdsgroepen zijn hier minder groot dan bij fijn stof. In totaal wordt 648 keer een vervuilende stof (of een groep vervuilende stoffen) opgesomd (niet in figuur). De helft van al die antwoorden wordt geformuleerd door de volwassenen. 43,2% van alle antwoorden gaat over uitlaat‐ en verbrandingsgassen en fijn stof. De top 5 vertegenwoordigt samen 68,5% van de antwoorden. Andere stoffen die minder vaak gemeld worden zijn pesticiden, dioxines, mest en chemisch‐ en radioactief afval. 20,6
Uitlaatgassen
24,4 38,3
27,6 11,1 9,8
Fijn stof
32,1 17,3
9,4 9,3
Afval
11,1 4,1
Zware metalen
14,8
6,0
Moeders pasgeborenen
13,3 7,7
Jongeren
4,7 6,2
Schadelijke dampen
Volwassenen
7,5
0
10
12,2
Totaal
20
30
40
50
% respondenten Moeders pasgeborenen n=233
Jongeren n=191
Volwassenen n=194
Totaal n=618
Figuur 52: De vijf belangrijkste vervuilende stoffen
5.2.3 Ongerust over de gezondheid? We zagen dat in totaal 35,6% van de respondenten een milieuprobleem percipieert in zijn of haar woonomgeving. Vraag is in hoeverre deze mensen zich hierdoor ook zorgen maken over hun gezondheid of die van hun huisgenoten inzake die milieuproblemen. Omdat deze antwoorden enkel betrekking hebben op respondenten die een milieuprobleem aangeven, berekenen we de percentages hier niet op het totaal aantal deelnemers. We stellen grote verschillen vast naar leeftijdsgroep.
186
Resultaten – perceptieonderzoek Volwassenen geven het vaakst een bepaalde mate van ongerustheid aan (eerder wel, een beetje of zeer ongerust). Het gaat om 56,8% van de volwassenen die een milieuprobleem melden. Bij de moeders van pasgeborenen is dat 50,0%. Jongeren zijn opvallend minder ongerust (22,6%). Het aandeel respondenten dat aangeeft ‘zeer ongerust’ te zijn, ligt erg laag: 9,8% bij de moeders, 5,3% bij de volwassenen en 0% bij de jongeren. Zeer ongerust
9,8
0,0
Moeders pasgeborenen
5,3 5,7
Jongeren 13,2 13,7
Een beetje ongerust
Totaal 16,5 18,3
9,4
Eerder wel ongerust
Volwassenen
22,0
37,9
24,3 23,2
11,3
Eerder niet ongerust
21,1 19,6 22,0
W einig ongerust
12,6
32,1
20,4
4,9
Niet ongerust
9,5
0
5
10
34,0 13,5
15
20
25
30
35
40
% respondenten Moeders pasgeborenen n=82
Jongeren n=53
Volwassenen n=95
Totaal n=230
Figuur 53: Mate van ongerustheid voor de gezondheid inzake milieuproblemen Opvallend zijn verder de grote verschillen tussen de leeftijdsgroepen bij degenen die aangeven ‘niet ongerust’ te zijn: bij moeders van pasgeborenen is dit 4,9%, bij volwassenen 9,5% en bij jongeren 34,0%. Indien we dus naar de uitersten kijken (‘niet ongerust’ en ‘zeer ongerust’) kunnen we concluderen dat moeders van pasgeborenen het meest en jongeren veruit het minst ongerust zijn.
5.2.4 Ook gezondheidsklachten? In totaal wordt 228 keer een type gezondheidsklacht aangegeven. Luchtwegklachten worden het vaakst aangegeven (in totaal 14,8% van alle respondenten die een milieuprobleem aangeven), gevolgd door allergie (14,3%). Vermoeidheid, astma en hoofdpijn worden telkens door 8,3% van de respondenten genoemd, maar de onderlinge verschillen tussen de leeftijdsgroepen zijn vrij groot: vermoeidheid wordt het vaakst gemeld door jongeren, astma door volwassenen en hoofdpijn door moeders van pasgeborenen.
187
Resultaten – perceptieonderzoek
17,1
11,3
Luchtwegklachten
14,7 14,8 13,4 11,3
Allergie
16,8 14,3
7,3
Vermoeidheid
9,4 8,4 8,3
Moeders pasgeborenen Jongeren
8,5 5,7
Astma
Volwassenen 9,5
8,3
13,4
7,5
Hoofdpijn
4,2
0
Totaal
8,3
5
10
15
20
% respondenten Moeders pasgeborenen n=82
Jongeren n=53
Volwassenen n=95
Totaal n=230
Figuur 54: De 5 belangrijkste gezondheidsklachten
5.2.7 Conclusie en vergelijking meetcampagnes eerste Steunpunt In vergelijking met de perceptievragenlijst uit het eerste Steunpunt M&G (2002‐2006) moeten respondenten nu geen rangorde meer aanbrengen in de gepercipieerde milieuproblemen. Dit vereenvoudigt de opzet van de vragenlijst, maar heeft als nadeel dat we antwoorden over de veroorzakende sectoren en stoffen en gerelateerde gezondheidsklachten niet meer kunnen verbinden met de type milieuproblemen. Echter ook zonder verbindingen te kunnen leggen tussen de antwoorden, kunnen we concluderen dat de verkeersproblematiek gepercipieerd wordt als belangrijkste milieuprobleem in de woonomgeving: luchtvervuiling en geluidshinder worden het vaakst gemeld, verkeer en uitlaat‐ en verbrandingsgassen zijn respectievelijk de belangrijkste sector en vervuilende stof en luchtwegproblemen zijn de vaakst gemelde klachten. De problemen worden het vaakst gemeld door volwassenen. Dit strookt in grote lijnen met de resultaten uit het eerste Steunpunt (2002‐2006). Ook daar werden problemen rond luchtvervuiling en geluidshinder het vaakst aangegeven. Verkeer was de tweede belangrijkste veroorzakende activiteit, na bedrijven (in de stedelijke agglomeraties van Antwerpen en Gent was het aandeel van verkeer opvallend groter). Uitlaatgassen waren ook hier de meest als oorzaak gemelde stof en luchtwegproblemen de meest gemelde gezondheidsklacht. Verschilpunt is wel dat respondenten toen in open vragen konden antwoorden (deze werden in de analyses geordend tot de bestaande milieucompartimenten, activiteiten, stoffen en gezondheidsklachten). De respondenten werden in het eerste Steunpunt, zoals reeds gemeld, ook gerekruteerd in typegebieden en niet in heel Vlaanderen.
5.3 Informatie over milieuproblemen Naast percepties over lokale milieuproblemen, gaat deze paragraaf verder in op informatie over lokale milieuproblemen. Eerst bekijken we de percepties rond bepaalde informatiekanalen (5.3.1). Deze geven aan door wie respondenten geïnformeerd willen worden rond milieuproblemen. Daarna gaan we in op de inhoud en overdracht van informatie (5.3.2): over wat en hoe willen respondenten
188
Resultaten – perceptieonderzoek geïnformeerd worden? Tot slot bekijken we op welke manier respondenten enkele bestaande informatiecampagnes rond milieu en gezondheid beoordelen (3.3).
5.3.1 Informatiekanalen: vertrouwen, noodzaak en ervaring Hieronder tonen we per leeftijdsgroep drie soorten gegevens over telkens 13 informatiekanalen. i) de achtergrondkleuren geven de mate van vertrouwen in de informatiekanalen weer. De staafjes geven weer hoeveel respondenten ii) informatie wensen te ontvangen van de kanalen en iii) in het verleden ook al effectief informatie ontvangen hebben van de kanalen. 100 W einig vertrouwen
90 80 % respondenten
70
Matig vertrouwen
60 50
45,5
40
Veel vertrouwen
31,8
29,8
30
23,1
20
14,9
10
1,6
21,2
18
14,9 14
12,2 7,1
5,1 4,7
28,2 21,6 12,5
8,6 9,4
8,2
7,1
20
14,9 7,1
5,5
5,5
pp
er
s
r ts en
sc ha
ni ga
ui sa
ie s sa t
ge l lin or
W
et
ilie u M
wi js er
O
nd
H
n
n te in s
ke n/ de
Vr
ie n
em G
iss e nn
es tu nt
ee
m Al ge
ur
ia eb
m e en
an rg no te
en
on
su
m
ed
ie s is at
m al e
re e/ ka l
Lo
C
in c ov Pr
ed
de he er
gi on
ov le ra nt ce ia le /
ro Ve
ia
n
et rn te In
pa
ie ke l it
Po
or
z. m
i lie
up
ro
bl ee
m
rt i je n
0
Veel vertrouwen
Matig vertrouwen
W einig vertrouwen
Info gewenst
Info gekregen
Totaal: n=233-240
Figuur 55: Perceptie van informatiekanalen door moeders van pasgeborenen Respondenten uit de drie leeftijdsgroepen hebben het meeste vertrouwen in wetenschappers en huisartsen. De veroorzakers van milieuproblemen en politieke partijen genieten het minste vertrouwen. Daartussen bevinden zich milieuorganisaties, onderwijsinstellingen, media, lokale en centrale overheden, vrienden en consumentenorganisaties. Voor sommige informatiekanalen verschilt de mate van vertrouwen tussen de drie leeftijdsgroepen, bijvoorbeeld bij wetenschappers, overheden en vrienden. Wetenschappers en vooral overheden genieten bij de volwassenen duidelijk meer vertrouwen dan bij jongeren en moeders van pasgeborenen. Dit laatste is mogelijk te wijten aan het feit dat volwassenen gerekruteerd werden via de provinciebesturen. Het vertrouwen in vrienden en kennissen is dan weer opvallend hoger bij jongeren. Bij andere kanalen is de spreiding tussen de leeftijdsgroepen minder groot, bijvoorbeeld bij de huisarts, onderwijsinstellingen en het internet. Opmerkelijk is bij moeders van pasgeborenen en jongeren verder het verschil in vertrouwen 189
Resultaten – perceptieonderzoek tussen milieu‐ en consumentenorganisaties. Milieuorganisaties genieten veel vertrouwen terwijl consumentenorganisaties eerder matig scoren in vertrouwen. 100 W einig vertrouwen
90 80 70
Matig vertrouwen
60 50 40
37,6
34,8
29,5
29
30
7,1
10
13,3
29
21,4
19,5
21 16,7
17,6 13,8
12,9
10
7,6
6,2 3,3
1,4
22,9
21
18,6 15,2
20
Veel vertrouwen 31,4
3,33,8
s er pp
sc ha
ui sa rts W
et en
H
ie s ni ga
or ilie u M
de ie n Vr
sa t
iss e nn
n/ ke
e en
Al ge
m
in s
n
ia m
lin g te l
m wi js nd
er
ed
en
ia ed
ur
Lo
ka l
e/ re
em G
Pr
ov
in c
O
ee
gi on
nt e
al e
be
he er ov le
ra nt ce ia le /
st u
de n
ne
rg te no en
m on su C
In te r
is at an
pa r
ie s
t ij en
en ie ke
ro
bl em Po l it
up i lie m z. or ro Ve
t
0
Veel vertrouwen
Matig vertrouwen
W einig vertrouwen
Info gewenst
Info gekregen
Totaal: n=190-198
Figuur 56: Perceptie van informatiekanalen door jongeren Deze vaststellingen stroken in grote lijnen met Europees perceptieonderzoek (Eurobarometer 2008). Aan 26.730 Europeanen (vanaf 15 jaar) werd via een persoonlijk interview de vraag gesteld welke instelling of organisatie zij het meest vertrouwen op vlak van milieuproblemen. Wetenschappers scoorden samen met milieuorganisaties het hoogst (36%). Kijken we naar de Belgische steekproef (n=1004), dan scoren wetenschappers nog hoger (48%), gevolgd door milieuorganisaties (39%). In het perceptieonderzoek van de Vlaamse biomonitoring zijn lokale en centrale overheden volgens moeders van pasgeborenen en volwassenen de meest wenselijke informatiekanalen voor lokale milieuproblemen. Bij jongeren zijn dit de media, gevolgd door wetenschappers. Politieke partijen zijn voor de drie leeftijdsgroepen de minst wenselijke informatiekanalen. Respondenten kregen in het verleden het vaakst informatie rond milieuproblemen via de algemene media en het gemeentebestuur. Bij de jongeren scoren ook onderwijsinstellingen hoog. Het verschil tussen het percentage gewenste en gekregen info is in de drie leeftijdsgroepen opvallend groot bij wetenschappers. Bij moeders van pasgeborenen geldt dit verder ook voor de huisarts en de provinciale en centrale overheden. Volwassenen tonen grote verschillen bij de huisarts. Bij de jongeren zijn de verschillen tussen beide percentages veel kleiner dan bij de twee andere leeftijdsgroepen. Het aantal jongeren dat informatie kreeg is vaak ook groter dan het aantal dat informatie wenst. Dit geldt vooral voor informatie van provinciale en centrale overheden en onderwijsinstellingen.
190
Resultaten – perceptieonderzoek We stellen tot slot vast dat respondenten niet altijd informatie wensen of krijgen van de kanalen die zij het meest vertrouwen. 100 W einig vertrouwen
90 80 Matig vertrouwen
70
65,5 56,7
60
46,8
50 38,9
40
Veel vertrouwen
32,5
30
28,6 23,2
21,7 10,8
10
29,1
27,6
25,1 24,1
23,2
18,7
15,3 16,3
20
31
14,3 10,3
7,4
14,3 10,8
9,9
8,4
3
er
s
rts
s
pp ha sc
is an
en
rg M
W
et
uo ilie
le ra nt
ia le /
ce
ui sa
ie at
de he er ov
nt ee em G
H
n
ur es eb
e en m
Al ge
wi js O
nd
er
tu
ed m
l lin te in s
rg no te
en m
Pr
ov
C
in c
on
su
ia
n
ie at is an
al e gi on
/re le ka
ge
s
ia m
iss nn ke n/
de ie n Vr
ed
en
et rn te In
Lo
Ve
ro
or
z. m
Po
l it
i lie
ie k
up
e
ro
pa
rt i
bl ee
m
je n
0
Veel vertrouwen
Matig vertrouwen
W einig vertrouwen
Info gewenst
Info ontvangen
Totaal:n=191-199
Figuur 57: Perceptie van informatiekanalen door volwassenen
5.3.2 Inhoud en overdracht van informatie Volgende vraag betreft de inhoud en overdracht van informatie rond milieuproblemen in de woonomgeving. Welk soort informatie wensen respondenten te ontvangen en op welke manier willen ze geïnformeerd worden? Respondenten konden aanduiden hoe wenselijk zij informatie vinden over:
Activiteiten in en rond de woning die schadelijk kunnen zijn voor het milieu en de gezondheid
Producten met gezondheidsrisico’s: huishoudelijke producten, voeding, roken
Producten die slecht zijn voor het milieu
Maatregelen die de gezondheidsrisico’s van milieuproblemen kunnen beperken
De 4 soorten informatie worden door de overgrote meerderheid van de respondenten wenselijk geacht. Gemiddeld 85% van de moeders van pasgeborenen en 90% van de volwassenen vindt ze ‘eerder’ of ‘zeer’ wenselijk. Bij de jongeren is dit gemiddeld 65%. We stellen vast dat de respondenten weinig onderscheid maken tussen de verschillende vormen van informatie. Informatie over risicoreducerende maatregelen worden in de drie leeftijdsgroepen het meest wenselijk geacht:
191
Resultaten – perceptieonderzoek 88,6% van de moeders van pasgeborenen, 73,4% van de jongeren en 94% van de volwassenen vindt dit eerder of zeer wenselijk. Vervolgens gaven respondenten hun mening over de wenselijkheid van 6 verschillende manieren van informatieoverdracht: productinformatie, media, website van de overheid, brochures, bewoners betrekken bij milieubeleid, en bijeenkomsten. We vroegen respondenten telkens of deze wijze van informeren over milieuproblemen in de woonomgeving wenselijk is. Ze konden een antwoord aankruisen op een schaal gaande van ‘niet wenselijk’ tot ‘zeer wenselijk’. 46,7
28,6
30,6
Zeer wenselijk
23,9
65,8
33
47,7
28,5
43,8 42,9
Eerder wenselijk
55,5 52,8 53,5 54,0
31,2 39,6 4,5
9,2
15,3
Eerder niet wenselijk
13,7 9,5 10,7
2 7,1 5
6,7
Productinformatie
11,2
Niet wenselijk
9,6
1 5,7
0
Media
4 6,8
10
20
30
40
50
60
70
0
10
30
40
18,7 56
46,2 43,1 44,9 44,8
Eerder wenselijk
39,1 49,7 48,8 13,7
15,5
24,4
27,7
15,6 17,6
10,2 17,6
12,9
8,4 16,9
25,4
Website overheid
3,1
10
14,9
20
30
40
50
60
70
0
18
Zeer wenselijk
Brochure
7
9,4
0
10
20
30
40
5,1 51,9
Eerder wenselijk
17,8
35,6
16,8
54,1
38,5
47,5
23,9
20,5
46,6
32
39,3 40 42,3
16,5 22,8 9,6
31,8
21,1
39,8
Betrokkenheid beleid
2,6 11,0
10
70
7,7
18,7
0
60
4,1 26,8
Eerder niet wenselijk
50
3,8
11,3
Niet wenselijk
70
27,6
41,8 28,1
Niet wenselijk
60
11,2
12,3
Eerder niet wenselijk
50
17,4
29,8
Zeer wenselijk
20
Bijeenkomsten
13,8 28,7
20
30
40
50
60
70
0
10
20
30
40
50
60
70
Moeders pasgeborenen Jongeren Volwassenen Totaal
Moeders pasgeborenen (n=236-242) Jongeren (n=197-194) Volwassenen (n=194-200)
Figuur 58: Wenselijkheid van verschillende manier van informeren over milieuproblemen
192
Resultaten – perceptieonderzoek Respondenten vinden productinformatie de meest wenselijke manier om geïnformeerd te worden over lokale milieuproblemen. Bijna de helft van de respondenten (47,7%) vindt dit ‘zeer wenselijk’ en bijna 40% vindt dit ‘eerder wenselijk’. Volwassenen vinden deze manier van informeren duidelijk zinvoller dan jongeren: volwassenen geven dubbel zo vaak dan jongeren aan dat productinformatie een zeer wenselijke manier van informeren is. Informatieoverdracht via de media komt op de tweede plaats. Het percentage respondenten die de media ‘zeer wenselijk’ vinden, is opvallend lager dan bij productinformatie (28,5% t.o.v. 47,7%), maar veel respondenten (54%) plaatsen de media in de categorie ‘eerder wenselijk’. De verschillen tussen de drie leeftijdsgroepen zijn hier ook opvallend kleiner dan bij productinformatie. Informatie over lokale milieuproblemen via een website van de overheid vindt 28,1% van de respondenten ‘zeer wenselijk’ en 44,8% ‘eerder wenselijk’. 27% van alle respondenten vindt een overheidswebsite (veeleer) niet wenselijk om informatie te ontvangen. Volwassenen vinden dit wenselijker dan moeders van pasgeborenen en vooral dan jongeren. De verschillen tussen de leeftijdsgroepen concentreren zich hoofdzakelijk in de uiterste categorieën (‘zeer wenselijk’ en ‘niet wenselijk’). 18,7% van de respondenten vindt brochures een zeer wenselijke manier om geïnformeerd te worden over lokale milieuproblemen, bijna de helft (48,8%) vindt ze ‘eerder wenselijk’. In de eerste categorie scoren volwassenen het hoogst, in de tweede categorie scoren moeders van pasgeborenen het hoogst. Opvallend is verder dat een kwart van de jongeren aangeeft brochures niet wenselijk te vinden. Dat is bijna vier keer meer dan volwassenen. 66,2% vindt betrokkenheid van bewoners aan milieubeleid ‘zeer wenselijk’ of ‘eerder wenselijk’. 29% van de respondenten vindt informatieoverdracht via bijeenkomsten wenselijk (waarvan slechts 5,1% dit zeer wenselijk vindt). Deze laatste, meer interactieve vorm van informatieoverdracht, wordt dus door respondenten duidelijk het minst wenselijk geacht.
5.3.3 Evaluatie bestaande informatiecampagnes rond milieuproblemen In deze paragraaf kijken we naar de evaluatie van enkele bestaande (en hier genoemde) informatiecampagnes en brochures van de Vlaamse overheid rond milieu en gezondheid. Respondenten konden 9 campagnes beoordelen als ‘zinvol’, ‘onzinvol’ of ‘onbekend’. Gemiddeld geeft 72,7% van alle respondenten aan de campagnes niet te kennen. Bij de moeders van pasgeborenen zijn de campagnes het meest onbekend (gemiddeld 77,2%), gevolgd door de jongeren (71,5%) en de volwassenen (68,6%). De campagnes ‘Adem diep in’ en ‘Asbest in bedrijven’ worden door de drie leeftijdsgroepen het vaakst als onbekend beoordeeld (resp. 84 en 83,8%). De campagne ‘GSM‐gebruik bij kinderen’ wordt het minst vaak als onbekend omschreven (50,3%).
193
Resultaten – perceptieonderzoek
50
% respondenten
40
30
20
10
0
GSMgebruik bij kinderen
53% dioxineuitstoot
Slimmer stoken
Moeders pasgeborenen
38,2
21,7
17,2
9,1
26,2
Jongeren
45,2
17,8
29,4
19,6
14,7
7,1
16,4
12,6
31,5
40
41,3
27,4
9,5
39,5
35,8
34,8
11,5
22,5
40,9
26,6
24,1
12,4
26,8
17,7
25,7
13,4
25,3
Volwassenen Totaal
Moeders pasgeborenen n=238-244
Adem diep Asbest in in en om huis
Jongeren n=194-199
Zonder is gezonder
Bouw of verbouw gezond
11,2
25,6
Volwassenen n=200-201
Asbest in W onen en bedrijven gezondheid 15,6
22,5
Totaal n=632-644
Figuur 59: Beoordeling bestaande informatiecampagnes als ‘onbekend’ 100
% respondenten
80
60
40
20
0
GSMgebruik bij kinderen
53% dioxineuitstoot
Slimmer stoken
Moeders pasgeborenen
58,5
74,6
79,1
90,1
Jongeren
34,2
73,1
64
71,1
Volwassenen
56,5
55,2
70,6
89,1
Totaal
50,3
68,0
71,8
84,0
Moeders pasgeborenen n=238-244
Zonder is gezonder
Bouw of verbouw gezond
82,4
88
72,7
72,9
76,2
85,4
89,3
80
82,7
64
84
61,7
64,7
58,5
77
83,8
80,2
72,4
71,4
72,7
Adem diep Asbest in in bedrijven
Jongeren n=194-199
Volwassenen n=200-201
Asbest in W onen en en om huis gezondheid
Totaal n=632-644
Figuur 60: Beoordeling bestaande informatiecampagnes als ‘zinvol’ Rest tot slot een gemiddelde van 3,6% van alle respondenten die de informatiecampagnes onzinvol achten. Jongeren beoordelen de campagnes het vaakst als onzinvol (gemiddeld 6,9%), gevolgd door volwassenen (2,3%) en moeders van pasgeborenen (2,0%). De campagne ‘GSM‐gebruik bij kinderen’ wordt het vaakst als onzinvol geëvalueerd (8,8% in de drie leeftijdsgroepen). Dit komt vooral omdat 194
Resultaten – perceptieonderzoek opvallend veel jongeren deze campagne onzinvol vinden, namelijk 20,6%. De campagnes ‘Asbest in en om het huis’, ‘Wonen en gezondheid’ en ‘Bouw en verbouw gezond’ worden het minst vaak onzinvol bevonden (resp. 1,7 en 1,9%). 25
% respondenten
20
15
10
5
0
GSMgebruik bij kinderen
53% dioxineuitstoot
Slimmer stoken
Adem diep in
Asbest in bedrijven
Zonder is gezonder
Bouw of verbouw gezond
Asbest in W onen en en om huis gezondheid
Moeders pasgeborenen
3,3
3,8
3,7
0,8
2
0,8
1,7
0,8
1,2
Jongeren
20,6
9,1
6,6
9,3
2
3,6
3,6
2,5
4,6
Volwassenen
3,5
3,5
2
1,5
4,5
2,5
0,5
2
0,5
Totaal
8,8
5,3
4,0
3,8
2,8
2,2
1,9
1,7
1,9
Moeders pasgeborenen n=238-244
Jongeren n=194-199
Volwassenen n=200-201
Totaal n=632-644
Figuur 61: Beoordeling bestaande informatiecampagnes als ‘onzinvol’
5.3.4 Conclusie en vergelijking meetcampagnes eerste Steunpunt Wetenschappers en huisartsen genieten in de drie leeftijdsgroepen het meeste vertrouwen als informatiekanalen voor lokale milieuproblemen. Milieuorganisaties komen op de derde plaats. Politieke partijen en de veroorzakers van milieuproblemen genieten het minste vertrouwen. De meest vertrouwde infokanalen zijn niet noodzakelijk dezelfde als deze waar mensen ook effectief informatie van verwachten. Niet alle leeftijdsgroepen denken hier echter hetzelfde over. Moeders van pasgeborenen en volwassenen wensen vooral van de overheden informatie te ontvangen, terwijl jongeren dit vooral verwachten van de media en de wetenschap. In de vorige meetcampagnes van het Steunpunt zagen we in grote lijnen hetzelfde beeld. Respondenten vinden productinformatie de meest aangewezen manier om geïnformeerd te worden over lokale milieuproblemen. Meer interactieve vormen van informatieoverdracht (lokale bijeenkomsten) lijken respondenten minder aangewezen. De overgrote meerderheid van de respondenten (72%) geeft aan de bestaande informatiecampagnes van de overheid rond milieu en gezondheid niet te kennen. 24% beoordeelt de campagnes als zinvol. Ongeveer 4% vindt de bestaande campagnes onzinvol. Volwassenen evalueren de campagnes positiever dan moeders van pasgeborenen en jongeren. De campagnes rond ‘asbest in bedrijven’ en ‘adem diep in’ krijgen de meest negatieve evaluatie, de campagne rond GSM‐gebuik bij kinderen de meest positieve (hoewel deze campagne onder de jongeren ook vaak onzinvol wordt beoordeeld).
195
Resultaten – perceptieonderzoek
5.4 Attitudes en gedrag rond milieubesef Een volgend thema in de perceptievragenlijst betreft de houding van respondenten ten opzichte van het leefmilieu en de bijdragen die ze leveren rond milieuvriendelijk gedrag.
5.4.1 Zorg voor het leefmilieu In totaal vindt 93,4% van alle respondenten zichzelf mede verantwoordelijk voor de zorg voor het leefmilieu. Bij volwassenen is dat 97,5%, bij moeders van pasgeborenen 96,8% en bij jongeren 82,8%. In totaal vulde 2,4% (n=16) deze vraag niet in. Respondenten die zich verantwoordelijk voelen voor het leefmilieu (n=610), konden vervolgens aangeven in welke mate ze ook rekening houden met het milieu en welke bijdragen ze leveren aan de zorg voor het leefmilieu. 76,5% van alle respondenten zegt rekening te houden met het milieu. 17,8% vindt dat dit ook helpt, terwijl 58,7% vindt dat dit weinig invloed heeft zolang bedrijven en andere burgers niet hetzelfde doen. Volwassenen geven vaker aan rekening te houden met het milieu dan moeders van pasgeborenen, maar vooral vaker dan jongeren (86,6% t.o.v. resp. 73,9 en 68%). Volwassenen geven ook vaker dan jongeren en moeders aan dat dit ook resultaat heeft (28,7% t.o.v. resp. 16,5 en 7%). 10,5 16,6
Ik weet niet hoe
3,1 9,8
7,6
Bedrijven eerst inspanningen leveren
13 1,5 7,2
Moeders pasgeborenen
8
Kost te veel moeite/geld
Jongeren
1,8
Volwassenen
8,7
Totaal
6,5
0
5
10
15
20
% respondenten Moeders pasgeborenen n=237
Jongeren n=169
Volwassenen n=195
Totaal n=601
Figuur 62: Redenen om onvoldoende rekening te houden met milieu
23,5% van de respondenten zou meer rekening willen houden met het milieu. Het betreft hier vooral jongeren en moeders van pasgeborenen. De redenen waarom ze onvoldoende rekening houden met het milieu, verschillen per leeftijdsgroep. ‘Niet weten hoe dit moet’ wordt het vaakst geantwoord (in totaal 9,8%). Vooral jongeren geven dit vaak als reden aan (16,6%). 7,2% van de respondenten zou meer rekening willen houden met het milieu, maar vindt dat eerst bedrijven meer inspanningen moeten leveren. Ook hier scoren de jongeren het hoogst. Volwassenen antwoorden dit opvallend weinig. Onvoldoende rekening houden met het milieu omdat het teveel moeite of geld kost, wordt dan weer vaker door volwassenen en moeders van pasgeborenen geantwoord en weinig door jongeren.
196
Resultaten – perceptieonderzoek
5.4.2 Milieuvriendelijk bijdragen 60% van de respondenten zegt bereid te zijn zijn/haar gedrag aan te passen indien dit zou helpen bij het oplossen van lokale milieuproblemen. Bij de volwassenen is dit 68%, bij de moeders van pasgeborenen 56,6% en bij jongeren, 55,6%. Respondenten konden op een voorafgegeven lijst aanduiden welke milieuvriendelijke bijdragen ze leveren (meerdere antwoorden mogelijk). We stellen vast dat volwassenen vaker dan jongeren en dan moeders van pasgeborenen milieuvriendelijk gedrag aangeven. Afval sorteren scoort het hoogst met in totaal 83,3%. Bewust geen eigen auto hebben scoort met 5,4% het laagst. Grootste verschillen tussen de leeftijdsgroepen zijn er bij het gebruik van milieuvriendelijke vervoersmiddelen (fiets, te voet, openbaar vervoer) en van groene energie. Jongeren geven het vaakst aan zich per fiets of te voet en met het openbaar vervoer, wat niet verwonderlijk is aangezien zij nog geen rijbewijs hebben. Daarnaast stellen we vast dat moeders van pasgeborenen opvallend minder vaak dan volwassenen aangeven deze vervoersmiddelen te gebruiken (mogelijk is dit te wijten aan de periode van zwangerschap die voorafging aan het invullen van de vragenlijst bij moeders). Toch zien we ook dat moeders van pasgeborenen minder vaak dan volwassenen het gebruik van groene energie (en in mindere mate ook de aankoop van milieuvriendelijke producten en het verminderen van vliegvakanties) aangeven.
197
Resultaten – perceptieonderzoek
85,2
69,2
Afval sorteren
92,9 83,3
31,1
77,5
Verplaatsen per fiets of te voet
55,8 52,0 44,3
Milieuaspect criterium bij grote uitgaven
55,3 49,2 54,5 24,9
Minder energie gebruiken
59,9 48,0 35,2
22,5
Afval beperken
49,2
36,2 12,7
Verplaatsen met openbaar vervoer
40,8
35 27,7
Milieuvriendelijke producten kopen
27,9
8,3
39,1 26,1 15,2
Trager rijden met auto 19,0 14,8 13
Minder vliegvakanties
23,9
22,3
16,7 10,7 8,9
Groene energie gebruiken
20,3
Moeders pasgeborenen
13,3
Jongeren 2,5
Volwassenen
Bewust geen eigen auto 5,4
0
9,1
10
Totaal
20
30
40
50
60
70
80
90
100
% respondenten
Moeders pasgeborenen n=244
Jongeren n=169
Volwassenen n=197
Totaal n=610
Figuur 63: Bijdragen aan zorg voor het leefmilieu
5.4.3. Conclusie Meer dan 90% van alle respondenten voelt zich mede verantwoordelijk voor de zorg voor het leefmilieu. Jongeren geven dit minder vaak aan dan volwassenen. Ruim drie kwart van de respondenten zegt ook daadwerkelijk rekening te houden met het leefmilieu, hoewel slechts een beperkt deel van hen vindt dat dit een positieve invloed heeft. 60% van de respondenten is bereid zijn of haar gedrag aan te passen indien dit zou helpen bij het oplossen van milieuproblemen in de leefomgeving. Afval sorteren is de populairste milieubewuste bijdrage. Bewust geen eigen auto hebben de minst populaire. Volwassenen leveren meer milieubewuste bijdragen dan moeders van pasgeborenen en jongeren. Vooral bij het gebruik van milieubewuste vervoersmiddelen (fiets, te voet, openbaar vervoer) en van groene energie geven volwassenen duidelijk vaker aan dat ze op die manier milieubewust gedrag vorm geven. 198
Resultaten – perceptieonderzoek
5.5 Betrokkenheid bevolking We zagen in paragraaf 3 reeds dat tweederde van de respondenten de betrokkenheid van bewoners aan milieubeleid wenselijk vinden om geïnformeerd te worden over lokale milieuproblemen. Hieronder bekijken we of respondenten ook vinden dat buurtbewoners betrokken moeten worden bij het zoeken naar oplossingen voor lokale milieuproblemen. We kijken naar verschillende manieren van betrokkenheid en naar de mate waarin de overheid hiermee rekening moet houden. Tot slot bekijken we of respondenten ook zelf actief betrokken willen worden.
5.5.1 Hoe moet de plaatselijke bevolking betrokken worden? Respondenten konden uit een lijst van 6 mogelijke vormen van betrokkenheid kiezen welke ze het meest wenselijk vinden voor de plaatselijke bevolking om te zoeken naar oplossingen voor lokale milieuproblemen. De 6 vormen kunnen onderverdeeld worden in 3 ‘graden’ van betrokkenheid: 1. bevolking niet betrekken of enkel informeren → geen betrokkenheid, informatieoverdracht in één richting 2. enquête en referendum → schriftelijke en indirecte betrokkenheid 3. buurtgesprekken en werkgroep → directe en interactieve betrokkenheid, dialoog Bijna één op vijf van de respondenten (19,1%) is van mening dat de bevolking best niet betrokken wordt of enkel geïnformeerd dient te worden. Moeders van pasgeborenen vinden dit vaker dan volwassenen (21,8% t.o.v. 14,6%). Meer dan de helft van alle respondenten vindt dat de plaatselijke bevolking best op een veeleer indirecte manier betrokken kan worden. Voor 36,9% gebeurt dit best via een enquête, voor 14,2% lijkt een referendum beter. Opvallend is het hoge percentage jongeren dat een enquête verkiest (47%, bijna dubbel zoveel dan de volwassenen). 28,5% van de respondenten is voorstander van meer directe vormen van betrokkenheid (groepsgesprekken of werkgroepen). Vooral volwassenen zijn te vinden voor een meer directe betrokkenheid. W erkgroep van de overheid
8,6
11,3 24,7
14,6 11,3 12,1
Buurtgesprekken
13,9
18,7 38,5
Enquête
25,3
12,1
Referendum
47
37,0
15,1
15,2 14,2
Enkel inform eren
14,6
17,7
21,8
Moeders pasgeborenen
18,3
Jongeren 0,4 1,9 0 0,8
Niet betrekken
0
Volwassenen Totaal 10
20
30
40
50
% respondenten
Moeders pasgeborenen n=237
Jongeren n=197
Volwassenen n=202
Totaal n=636
Figuur 64: Betrokkenheid van plaatselijke bevolking
199
Resultaten – perceptieonderzoek
5.5.2 Wie moet beslissen? Vraag is vervolgens in welke mate de overheid rekening moet houden met de inbreng van de bevolking? 11,2% van de respondenten vindt dat de bevolking uiteindelijk zelf zou moeten beslissen. 86% vindt dat de overheid beslist, maar rekening moet houden met de wensen van de bevolking. 1,6% vindt dat de overheid geen rekening moet houden met de bevolking. Grootste verschillen tussen de leeftijdsgroepen zijn er bij de respondenten die vinden dat de bevolking moet beslissen: bij de volwassenen is dit 6,4%, bij de jongeren 15,2% en bij de moeders 11,8%.
De overheid beslist De overheid beslist, rekening houdend met bevolking De bevolking beslist Ander
Moeders pasgeborenen (n=237) 1,3%
Jongeren (n=197)
Volwassenen (n=202)
Totaal (n=636)
2,0%
1,5%
1,6%
85,7%
81,7%
90,6%
86,0%
11,8% 1,3%
15,2% 1,0%
6,4% 1,5%
11,2% 1,3%
De respondenten die een ander beslissingsvoorstel aanbrengen (n= 8; 1,3%), sluiten zich meestal aan bij het voorstel dat de overheid moet beslissen, maar sommigen onder hen wijzen er wel op dat de overheid zich hierbij vooral moet baseren op (wetenschappelijk onderbouwde) kennis.
5.5.3 Zelf actief deelnemen aan groepsgesprek? Bijna drie kwart van de respondenten is niet bereid om zelf actief deel te nemen aan gesprekken rond lokale milieuproblemen. Bij de volwassenen is dit de helft, bij de moeders bijna 90%. Vooral volwassenen stellen voorwaarden aan hun eventuele deelname aan groepsgesprekken. Bijna de helft van die voorwaarden hebben te maken met de tijdsinvestering.
Ja Ja, mits bepaalde voorwaarden Nee
Moeders pasgeborenen (n=237) 7,3%
Jongeren (n=197)
Volwassenen (n=202)
Totaal (n=636)
21,8%
33,0% j
19,7%
3,2%
3,0%
14,2%
6,5%
89,5%
75,2%
52,8%
73,8%
Hoogopgeleiden zijn in de drie leeftijdsgroepen vaker bereid om deel te nemen dan lager opgeleiden. Enkel bij de volwassenen is dit verband ook statistisch significant. Onderstaande figuur toont de respondenten die willen deelnemen (al dan niet onder bepaalde voorwaarden), opgedeeld naar opleidingsniveau (hoger onderwijs of geen hoger onderwijs). Jongeren werden toegewezen aan het hoogste opleidingsniveau van hun ouders.
200
Resultaten – perceptieonderzoek
10,7 25
Alle respondenten
46,5 26,4
11,9
Respondenten hoger onderwijs
30,2 58 32,4
Moeders pasgeborenen
8,6
Respondenten geen hoger onderwijs
Jongeren
17,9
Volwassenen
26,2 16,5
0
Totaal
20
40
60
80
% respondenten Moeders pasgeborenen n=244
Jongeren n=200
Volwassenen n=196
Totaal n=640
Figuur 65: Bereidheid tot deelname aan groepsgesprekken volgens opleidingsniveau
5.5.4 Conclusie en vergelijking meetcampagnes eerste Steunpunt Bijna één op vijf van de respondenten vindt dat de plaatselijke bevolking best niet betrokken wordt of enkel geïnformeerd dient te worden bij het zoeken naar oplossingen voor milieuproblemen. Meer dan de helft van alle respondenten vindt een indirecte en schriftelijke manier van betrokkenheid (enquête of referendum) de beste manier. Het zijn vooral volwassenen die te vinden zijn voor een meer directe betrokkenheid. De overgrote meerderheid van de respondenten (86%) vindt dat de overheid rekening moet houden met de wensen van de bevolking maar uiteindelijk wel zelf moet beslissen. Bijna drie kwart van de respondenten is niet bereid om zelf actief deel te nemen aan gesprekken rond lokale milieuproblemen. De bereidheid is in de drie leeftijdsgroepen groter bij hoogopgeleiden dan bij lager opgeleiden. In de campagnes van het eerste Steunpunt was er een grotere belangstelling voor de meer directe en interactieve vormen van betrokkenheid (groepsgesprekken, werkgroepen). Daarnaast was ook het aantal respondenten dat vond dat de bevolking enkel geïnformeerd moest worden (dus geen betrokkenheid), in het eerste Steunpunt kleiner dan nu. Anderzijds was het percentage jongeren en volwassenen dat bereid is tot actieve deelname aan groepsgesprekken in het eerste Steunpunt lager dan nu: volwassenen zijn nu dubbel zo vaak bereid tot deelname dan vorige keer (waarschijnlijk heeft dit te maken met de andere leeftijdsgrenzen en rekruteringsmethode).
201
Resultaten – perceptieonderzoek
5.6 Algemene conclusie 5.6.1 Respons Missing respons Van de in totaal 669 respondenten die deelnamen aan de humane biomonitoring vulden er slechts 3 het gehele luik rond risicoperceptie in de vragenlijst niet in (2 deelnemers uit de jongerencampagne en 1 uit de volwassenencampagne). Jongeren vulden de perceptievragen het minst volledig in, gevolgd door moeders van pasgeborenen. De vraag rond het vertrouwen in informatiekanalen wordt in de drie leeftijdsgroepen het slechtst ingevuld (missing: moeders pasgeborenen 7,1%, jongeren 7,6% en volwassenen 4,9%). Daarnaast wordt ook de vraag naar de beslissingsbevoegdheid van de overheid (de laatste vraag uit het perceptieluik) door moeders van pasgeborenen en jongeren minder goed ingevuld (resp. 7,1% en 6,2% missing). Foutieve respons Sommige vragen uit het perceptieluik waren doorverwijsvragen en moesten niet door iedereen worden ingevuld. Zo peilde de eerste vraag naar de aanwezigheid van een milieuprobleem in de woonomgeving. Enkel respondenten die hier ‘ja’ invulden, moesten vervolgens in een aantal volgende vragen dat probleem/problemen verder toelichten. Toch stellen we vast dat in totaal 7,3% (n=49) van alle respondenten deze verdere vragen invulden hoewel ze geen milieuprobleem aangaven. Vooral jongeren en moeders van pasgeborenen vulden die vragen vaak foutief in (resp. 9,0% en 8,6%). Bij de volwassenen was de foutieve respons 3,9%. Dit kan een indicatie zijn dat de eerste selectievraag in de vragenlijst te streng geformuleerd is en dat een deel van de respondenten toch type problemen (en daarbij aansluitend ook activiteiten, vervuilende stoffen en gezondheidsklachten) percipiëren, die ze initieel niet als een lokaal milieuprobleem beschouwden. In de analyses werden zowel de missing respons als de foutieve respons niet opgenomen.
5.6.2 Samenvatting Bijna de helft van de volwassenen, een derde van de moeders van pasgeborenen en een kwart van de jongeren geeft een milieuprobleem in hun woonomgeving aan. Hoogopgeleiden melden vaker een milieuprobleem dan lager opgeleiden. De verkeersproblematiek wordt gepercipieerd als het belangrijkste milieuprobleem in de woonomgeving: luchtvervuiling en geluidshinder worden het vaakst gemeld, verkeer en uitlaat‐ en verbrandingsgassen zijn respectievelijk de belangrijkste sector en vervuilende stof en luchtwegproblemen zijn de vaakst gemeld klachten. Met betrekking tot informatievoorziening rond milieuproblemen stellen we een verschil vast tussen de meest betrouwbaar geachte informatiekanalen (wetenschappers en huisartsen) en de kanalen waarvan respondenten informatie het meest wensen en gekregen hebben (gemeentebestuur en media). Moeders van pasgeborenen en volwassenen wensen vooral van de overheden informatie te ontvangen, terwijl jongeren dit vooral verwachten van de media en de wetenschap. De meest wenselijke manier om geïnformeerd te worden over milieuproblemen is volgens respondenten via productinformatie. Enkele bestaande informatiecampagnes van de overheid rond milieu en gezondheid worden door de meeste respondenten als onbekend beoordeeld. Bijna alle respondenten voelen zich mede verantwoordelijk voor de zorg voor het leefmilieu. Ruim drie kwart van de respondenten zegt ook daadwerkelijk rekening te houden met het leefmilieu, 202
Resultaten – perceptieonderzoek hoewel slechts een beperkt deel van hen vindt dat dit een positieve invloed heeft. 60% van de respondenten is bereid zijn of haar gedrag aan te passen indien dit zou helpen bij het oplossen van milieuproblemen in de leefomgeving. Afval sorteren is de populairste milieubewuste bijdrage die respondenten leveren. We stellen hier verschillen vast in leeftijdsgroep: jongeren en moeders van pasgeborenen leveren minder milieubewuste bijdragen dan volwassenen. Respondenten vinden tot slot dat de plaatselijke bevolking best via een enquête betrokken worden om te zoeken naar oplossingen voor lokale milieuproblemen. Ze vinden dat de overheid rekening moet houden met de wensen van de bevolking, maar uiteindelijk wel zelf moet beslissen. Bijna drie kwart van de respondenten is niet bereid om zelf actief deel te nemen aan gesprekken rond lokale milieuproblemen. De bereidheid is in de drie leeftijdsgroepen groter bij hoogopgeleiden dan bij lager opgeleiden. De percepties rond milieuproblemen bij respondenten verspreid over heel Vlaanderen blijken in grote lijnen dezelfde als die van respondenten uit bepaalde typegebieden.
203
Referenties Referenties Apostoli P, Bartoli D, Alessio L, Buchet JP. Biological monitoring of occupational exposure to inorganic arsenic. Occup Environ Med. 1999;56:825‐32. Becker K, Müssig‐Zufika M, Conrad A, et al. 2008. German Environmental Survey for Children 2003/06 (GerES IV), Human Biomonitoring‐Levels of selected substances in blood and urine of children in Germany. WaBoLu‐Hefte 01/08, Umweltbundesamt, Dessau‐Roßlau. CDC, Centers for Disease Control and Prevention. Department of Health and Human Services. Fourth National Report on Human Exposure to Environmental Chemicals. Atlanta, US, 2009. Website: http://www.cdc.gov/exposurereport Den Hond E, Govarts E, Bruckers L, Schoeters G. Determinants of polychlorinated aromatic hydrocarbons in serum in three age classes—Methodological implications for human biomonitoring. Environmental Research 2009; 109: 495–502. Dusinska, M. and A. R. Collins. The comet assay in human biomonitoring: gene‐environment interactions. Mutagenesis 2008; 23:191‐205. Ekerljung L, Andersson A, Sundblad BM, Rönmark E, Larsson K, Ahlstedt S, Dahlén SE, Lundbäck B. Has the increase in the prevalence of asthma and respiratory symptoms reached a plateau in Stockholm, Sweden? Int J Tuberc Lung Dis. 2010 Jun;14(6):764‐71. European Commission (2008), Attitudes of European citizens towards the environment, Special Eurobarometer 295/Wave 68.2 – TNS Opinion & Social Goodman R, Ford T, Simmons H, Gatward R, Meltzer H (2000) Using the Strengths and Difficulties Questionnaire (SDQ) to screen for child psychiatric disorders in a community sample. British Journal of Psychiatry, 177, 534‐539. http://www.sdqinfo.com/ Holene E, Nafstad I, Skaare JU, Sagvolden T. Behavioural hyperactivity in rats following postnatal exposure to sub‐toxic doses of polychlorinated biphenyl congeners 153 and 126. Behav Brain Res 1998;94:213‐24. Koch HM, Rossbach B, Drexler H, Angerer J. Internal exposure of the general population to DEHP and other phthalates‐‐determination of secondary and primary phthalate monoester metabolites in urine. Environ Res 2003;93(2):177‐85. Koppen G, Covaci A, Van Cleuvenbergen R, et al. Comparison of CALUX‐TEQ values with PCB and PCDD/F measurements in human serum of the Flanders Environmental and Health Study (FLEHS). Toxicology Letters 2001; 123: 59‐67. Krengler M, White RF, Diamond R, Letz R, Cyrus P, Durso R. A comparison of NES2 and traditional neuropsychological tests in a neurologic patient sample. Neurotoxicology and Teratology 1996: 18(4): 435‐439. Krengel M , White R F, Diamond R , Letz R , Cyrus P , Durso R . A comparison of NES2 and traditional neuropsychological tests in a neurologic patient sample.Neurotoxicol Teratol 1996;18:435‐9. Letz, R. (1993). NES2 user’s manual (Version 4.6). Winchester, Mass.: Neurobehavioral Systems Inc. Letz R: NES3 User's Manual. Atlanta. GA, Neurobehavioral Systems. 2000. Letz R, Green RC, Woodward JL. Development of a computer‐based battery designed to screen adults for neuropsychological impairment. Neurotoxicol Teratol 1996; 18: 365‐70. Letz R. Pieper WA. Morris R: NES test performance in a large U.S. Army veteran sample: relationships with both demographic factors and traditional neuropsychological tests. Neurotoxicol Teratol 1996; 18: 381‐90. 204
Referenties Letz R: The Neurobehavioral Evaluation System: an international effort. In: Advances in Behavioral Toxicology, pp 189‐201. Edited by Johnson B. Chelsea, MI. Lewis Publishers. 1990. Letz R. Dilorio CK, Shafer PO, Yeager KA, Schemer DL, Henry TR: Further standardization of some NES3 tests. Neurotoxicology 2003; 24: 491‐501. Lima ML. On the influence of risk perception on mental health: living near an incinerator. Journal of Environmental Psychology 2004; 24: 71‐84. Linnet et al. Maternal lifestyle Factors in Pregnancy risk of ttention Deficit Hyperactivity Disorder and associated behaviors: review of the current evidence. AM J Psychiatry 2002;160:1028‐1040. Loft, S. and P. Moller. State of validation of biomarkers of carcinogen exposure and early effects and their applicability to molecular epidemiology: State of validation of biomarkers of carcinogen exposure and effect: Generic biomarkers: DNA base oxidation and repair. ECNIS; 2007: 32‐39. Long M, Andersen BS, Lindh CH, et al. Dioxin‐like activities in serum across European and Inuit Populations. Environmental Health: A Global Access Science Source 2006;5:14. Minder B, Das‐Smaal EA, Brand EF, Orlebeke JF. Exposure to lead and specific attentional problems in schoolchildren. J Learn Disabil 1994;27:393‐399. Moller P, Wallin H, et al. Sunlight induced DNA damage in human mononuclear cells. FASEB J. 2002;16: 45‐53. Moller P. The alkaline comet assay: towards validation in biomonitoring of DNA damaging exposures. Basic Clin Pharmacol Toxicol 2006; 98(4): 336‐45. Morgan RE, Garavan H, Smith EG, Driscoll LL, Levitsky DA, Strupp BJ. Early Lead exposure produces lasting changes in sustained attention, response initiation, and reactivity to errors. Neurotox en Terat 2001;23:519‐531. Muris P, Meesters C, van den Berg F (2003) The Strengths and Difficulties Questionnaire (SDQ): Further evidence for its reliability and validity in a community sample of Dutch children and adolescents. European Child and Adolescent Psychiatry, 12, 1‐8. Slovic, P. (edit.) (2000), The Perception of Risk, London: Earthscan, 473 p. Smolders R, Alimonti A, Cerna M, Den Hond E, Kristiansen J, Palkovicova L, Ranft U, Selden A, Telišman S, Schoeters G. Availability and comparability of human biomonitoring data across Europe: A case study on blood lead levels. Sci Total Environ 2010, 408(6):1437‐45. Sram RJ, Benes I, et al. Teplice program‐the impact of air pollution on human health. Environ Health Perspect 1996; 104 Suppl 4: 699‐714. Svecova V, Rossner Jr P, et al. Urinary 8‐oxodeoxyguanosine levels in children exposed to air pollutants. Mutat. Res. 2009;662(1‐2): 37‐43. Todaka T, Hirakawa H, Kajiwara J, et al. Relationship between the concentrations of polychlorinated dibenzo‐p‐dioxins, polychlorinated dibenzofurans, and polychlorinated biphenyls in maternal blood and those in breast milk, Chemosphere 78; 2010:185–192. Tsukahara, H. Biomarkers for Oxidative Stress: Clinical Application in Pediatric Medicine." Current Medicinal Chemistry 2007;14: 339‐351. Tuthill RW. Hair lead levels related to children's classroom attention‐deficit behavior. Arch Environ Health 1996;51:214‐220. Valverde M and Rojas E. Environmental and occupational biomonitoring using the Comet assay. Mutat Res 2009;681(1): 93‐109.
205
Referenties Vandermoere F. Psychosocial health of residents exposed to soil pollution in a Flemish neighbourhood. Social Science & Medicine 2008; 66: 1646‐1657. Van Widenfelt BM, Goedhart AW, Treffers PDA, Goodman R (2003) Dutch version of the Strengths and Difficulties Questionnaire (SDQ). European Child and Adolescent Psychiatry, 12, 281‐289. Van Wouwe N, Windal I, Vanderperren H, et al. Validation of the CALUX bioassay for PCDD/F analyses in human blood plasma and comparison with GC‐HRMS. Talanta 2004; 63: 1157–1167. Vellinga A, Droste JH, Vermeire PA, Desager K, De Backer WA, Nelen VJ, Weyler JJ. Changes in respiratory and allergic symptoms in schoolchildren from 1996 to 2002, results from the ISAAC surveys in Antwerp (Belgium). Acta Clin Belg 2005; 60:219‐25. Verschaeve L, Koppen G, et al. Seasonal variations in spontaneous levels of DNA damage; implication in the risk assessment of environmental chemicals. J Appl Toxicol 2007;27(6): 612‐20. White RF, Diamond R, Krengel M, et al. Validation of the NES2 in patients with neurologic disorders. Neurotoxicology and Teratology 1996; 18(4): 441‐448. White R F, James K E, Vasterling J J, et al. Interrater reliability of neuropsychological diagnoses: a Department of Veterans Affairs cooperative study. J Int Neuropsychol Soc 2002;8:555‐65. White R F, Diamond R , Krengel M , et al. Validation of the NES2 in patients with neurologic disorders.Neurotoxicol Teratol 1996;18:441‐8. Wieringa MH, Vermeire PA, Van Bever HP, Nelen VJ, Weyler JJ. Higher occurrence of asthma‐related symptoms in an urban than a suburban area in adults, but not in children. Eur Respir J 2001; 17:422‐ 427 Wieringa MH, Weyler JJ, Van Bever HP, Nelen VJ, Vermeire PA. Gender differences in respiratory, nasal and skin symptoms in 6‐7 year versus 13‐14‐year old children. Acta Paediatr 1999 Feb; 88(2):147‐149 Weinmayr G, Weiland SK, Björkstén B, et al.and the ISAAC Phase Two Study Group. Atopic sensitisation and the international variation of asthma symptom prevalence in children. Am J Respir Crit Care Med. 2007;176(6):565‐74.
206
