Gesundheitsrelevante Einflüsse von Luftinhaltsstoffen und meteorologischen Bedingungen
Fragestellung und Ziel:
Das Ziel des Promotionsprojektes ist es, dazu beizutragen, das Gefahrenpotential gesundheitsrelevanter lufthygienischer und klimatologischer Parameter zu untersuchen, indem die Auswirkungen einer verstärkten Exposition mit Luftinhaltsstoffen und der Einfluss von Temperaturextremen auf die menschliche Gesundheit quantifiziert werden. Im Idealfall kann durch die Analyse eine Kurzzeitvorhersage hervorgehen, aus der sich auf Grundlage der Wetterbeobachtung ableiten lässt, ob mit einer erhöhten Wahrscheinlichkeit bestimmte Krankheitsbilder auftreten.
Initialfragestellung:
Zeigen sich lufthygienische und meteorologische Belastungssituationen in den vorliegenden medizinischen Datensätzen?
Zahlreiche epidemiologischen Studien beweisen bereits deutliche Zusammenhänge zwischen diesen Sachverhalten. Demnach ist es das Ziel der Arbeit auch tiefergehende Fragestellungen zu erörtern.
Kernfragen:
Welche Ausprägungen und Signifikanzen weisen die Zusammenhänge auf?
Welche Wetterlagen tragen ein überdurchschnittlich hohes Notaufnahmerisiko?
Welchem Faktor kann das größte Gefahrenpotential zugeschrieben werden?
Welches sind die häufigsten umweltbezogenen Notaufnahmefälle?
Welche gesundheitlichen Gefahren birgt der Klimawandel?
Hintergrundwissen: Luft, Klima und Wetterlagen
Da hohe Schadstoffbelastungen in den meisten Fällen mit der vorherrschenden Luftdrucksituation und damit auch mit der Lufttemperatur eng korrelieren, ist ein gemeinsamer Abgleich von meteorologischen und lufthygienischen Parametern sowie von Wetterlagen mit den Gesundheitsdaten notwendig.
Hintergrundwissen: Gesundheitliches Wirkungsspektrum von Luftschadstoffen
Luftschadstoffe werden durch die Umgebungsluft eingeatmet und rufen daher überwiegend Probleme am Respirationstrakt hervor.
Weiterhin von Belangen sind:
Forschungsmethodologisches Vorgehen:
Bei der Analyse der Datensätze kommen unterschiedliche multivariate statistische Verfahren, wie Regressionsanalysen und Random Forests, Extremwertanalysen sowie Einzelfallstudien zum Einsatz.
Insbesondere Regressionsmodelle werden ein elementarer Bestandteil der Untersuchung sein. Diese statistische Methode eignet sich hervorragend, um Beziehungen zwischen Variablen aufzuzeigen und deren Zusammenhang qualitativ und quantitativ zu beschreiben. Für die Analyse der meteorologischen Daten ist zunächst eine klassische lineare Regressionsanalyse geplant, die den zeitlichen Verlauf der zu untersuchenden Variablen aufzeigt.
Um den direkten Zusammenhang von Umweltfaktoren und Krankheitsfällen zu untersuchen, sind reine lineare Regressionsmodelle basierend auf normalverteilten Variablen nicht mehr ausreichend. Ziel ist es, die differenzierte Wirkung aller Kovariablen auf die Zielgröße zu ermitteln. Hierfür sind generalisierte lineare Modelle und generalisierte additive Modelle gut geeignet. Als unabhängige Variablen dienen die Konzentrationen der Luftinhaltsstoffe beziehungsweise der meteorologischen Parameter und die abhängige Variable wird durch die Anzahl an registrierten Krankheitsfällen repräsentiert.
Als vergleichende Methode zu den Regressionsmodellen werden darüber hinaus Random Forests eingesetzt. Dieses Verfahren eignet sich ebenso zur Analyse verschiedener Umweltfaktoren und Erkrankungen und basiert auf dem Konzept mehrerer unkorrelierter Entscheidungsbäume. Hierdurch lässt sich eine Hierarchie der Einflussgrößen erstellen, auch wenn eine strikt quantitative Bewertung der Parameter mit diesem Ansatz nicht möglich ist.