UBA-funded project „Xprob: Evaluation of standards and models for probabilistic exposure assessment“ / UBA-gefördertes Projekt „Xprob: Evaluation von Standards und Modellen zur probabilistischen Expositionsabschätzung”

2002-2005 UBA-funded Project “Evaluation of standards and models for probabilistic exposure assessment” (Xprob) – Report series 2007 / UBA-gefördertes Projekt “Evaluation von Standards und Modellen zur probabilistischen Expositionsabschätzung” (Xprob) – Berichtsserie 2007:

• Report part 1: Fundamentals of population-based exposure modelling / Grundlagen der bevölkerungsbezogenen Expositionsmodellierung (WaBoLu-Hefte 02/07, 189 pp.), Link
• Report part 2: Recommendations for exposure factors / Empfehlungen für Expositionsfaktoren (WaBoLu-Hefte 03/07, 171 pp.), Link
• Report part 3: Scenarios / Szenarien (WaBoLu-Hefte 04/07, 156 pp.), Link
• Report appendix / Anhang (WaBoLu-Hefte 05/07, 182 pp.).

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The project was funded by the German Federal Environmental Agency (UBA), Dessau & Berlin, within the framework of the German Environmental Health Action Plan (APUG). It resulted in the German Exposure Factors database (RefXP), https://www.umweltbundesamt.de/en/www.uba.de/refxp / Das Prjekt wurde vom Umweltbundesamt (UBA), Dessau & Berlin, im Rahmen des Aktionsprogrammes Umwelt und Gesundheit (APUG) gefördert. Es führte zur Datenbank für Expositionsfaktoren (RefXP), https://www.umweltbundesamt.de/www.uba.de/xprob.

From Report part 1 / Aus dem Bericht, Teil 1:

Leitlinie 1 (Rahmenbedingungen)

Am Anfang einer verteilungsbasierten Modellierung steht der Auftrag mit der Problemstellung. Sie setzt die Rahmenbedingungen und begründet den notwendigen Aufwand.

Empfehlung 1.1 (Schutzgruppen)

Die Vorgaben zu den Schutzgruppen sollten zu Beginn der Modellierung in eine eindeutige Definition der zu betrachtenden Population bzw. Grundgesamtheit umgesetzt werden. Einund Ausschlusskriterien sollten begründet und in ihrer Auswirkung auf die Beantwortung der Problemstellung diskutiert werden.

Empfehlung 1.2 (Szenario)

Mit Hilfe eines qualitativen Szenarios sollte der zu betrachtende Lebens- und Handlungsrahmen für die Exposition klar umrissen und der Problemstellung gegenüber gestellt werden.

Empfehlung 1.3 (Schutzziel)

Die Vorgabe des Schutzziels sollte in eine quantitative Zielvariable für die Modellierung umgesetzt werden. Dabei sind die Spannweite der Expositionsmodellierung (äußere Exposition bis hin zu Dosis im Zielorgan) sowie der Bezugszeitraum (kurzzeitige bis hin zu lebenslangkumulierter Exposition) festzulegen und zu begründen. Die Auswirkung auf die Beantwortung der Problemstellung sollte diskutiert werden.

Empfehlung 1.4 (Schutzniveau)

Der Zweck der Modellierung (Prognose, Prävention oder Modellbildung) sollte herausgestellt werden. Im Falle eines prognostischen Ansatzes sind quantitative Referenzwerte zu diskutieren, die zur Beurteilung der Zielvariablen herangezogen werden können. Nach Möglichkeit ist schon zu Beginn auf mögliche Konsequenzen hinzuweisen. Bei Modellen zur Identifikation von Präventionsmaßnahmen ist das angestrebte Schutzniveau festzulegen und zu diskutieren.

Leitlinie 2 (Modelldefinition)

Die Modelldefinition muss zwischen der Konstruktvalidität und der Komplexität des Modells vermitteln und so den optimalen Grad an Vereinfachung finden.

Empfehlung 2.1 (Wortmodell)

Neben der formalen Modellbeschreibung mit Hilfe von Algorithmen sollte die Modellstruktur auch verbal als Wortmodell und / oder grafisch als Zusammenhangsdiagramm dargestellt werden, um den Modellaufbau sowie verstärkende bzw. abschwächende Zusammenhänge in der Öffentlichkeit diskutieren zu können.

Empfehlung 2.2 (Modellvarianten)

Da Modellstruktur und normative Größen auf theoretischen Annahmen und Konventionen beruhen, sind diese transparent zu machen und in ihren Auswirkungen auf die Zielgröße der Modellierung zu diskutieren. Ebenso sollten alternative Modellstrukturen dargestellt und die Auswahl des Expositionsmodells begründet werden.

Empfehlung 2.3 (Abschichtungen)

Die Aussagekraft der Modellierung hängt von der Festlegung der Abschichtungen und der Aggregation von Expositionsmedien ab. Deshalb sind diese Festlegungen transparent darzustellen und in ihren Auswirkungen auf die Aussagekraft des Modells zu diskutieren. Nach Möglichkeit sollten statistische Kriterien zur Definition der Strata benutzt werden.

Empfehlung 2.4 (Quellen der Variation und Unsicherheit)

Für alle empirischen Größen – insbesondere die Expositionsfaktoren – sind die Quellen der Variation und der Unsicherheit qualitativ – und falls möglich auch quantitativ – zu beschreiben und in ihren Auswirkungen auf die Definition der Zielgröße der Modellierung darzustellen.

Empfehlung 2.5 (Screening)

Modellvereinfachungen sollten mit Hilfe von Screening-Verfahren untersucht und begründet werden.

Empfehlung 2.6 (Stufenkonzept)

Vor Beginn einer verteilungsbasierten Expositions-Modellierung im Rahmen einer deterministischen Expositionsabschätzung mit Hilfe von CTE- und RME-Werten sollte zunächst die Notwendigkeit für die detaillierte Analyse geklärt werden. Falls eine verteilungsbasierte Modellierung notwendig ist, sind die Ergebnisse des deterministischen und probabilistischen Ansatzes zu vergleichen und zu interpretieren.

Leitlinie 3 (Datenauswahl)

Die Suche nach empirischen Datengrundlagen ist ein wesentlicher Bestandteil jeder Modellierung. Hier sollten umfassende Informationen aus Literatur, von Experten und Betroffenen gesammelt und dokumentiert werden.

Empfehlung 3.1 (Literaturübersicht)

Vor Beginn einer verteilungsbasierten Modellierung sollte eine Übersicht über die vorhandenen Datengrundlagen und den Stand der Wissenschaft erstellt werden.

Empfehlung 3.2 (Beurteilungskriterien)

Die Auswahl der Datengrundlagen für eine Modellierung sollte transparent nach festgelegten Beurteilungskriterien erfolgen, die unter anderem die Expositionspfade, Präzision, Repräsentativität und den Bezugszeitraum bewerten. Die Auswahl der Leitstudien ist zu begründen, ihre interne und externe Validität darzulegen.

Empfehlung 3.3 (Hilfsannahmen bei Datenlücken)

Hilfsannahmen und Verfahren zur Überbrückung von Datenlücken müssen ausführlich beschrieben und in ihrer Auswirkung auf die Zielgröße diskutiert werden.

Empfehlung 3.4 (Korrelationen)

Informationen zu theoretischen Annahmen, Korrelationen und Restriktionen zwischen den Einflussgrößen und Expositionsfaktoren sind darzustellen. Eine fehlende Berücksichtigung im Modell ist zu begründen und hinsichtlich ihrer Auswirkung auf die Zielgröße zu diskutieren.

Empfehlung 3.5 (Konkretisierung der Modellaussage)

Nach Bereitstellung der Datengrundlage ist der Soll- dem Ist-Zustand gegenüberzustellen und gegebenenfalls die Modellaussage im Hinblick auf die Beantwortung der Problemstellung zu konkretisieren.

Leitlinie 4 (Berechnungen)

Bei allen Berechnungen sollte ein wissenschaftliches Review möglich sein, so dass deren vollständige Dokumentation empfohlen wird.

Empfehlungen 4.1 (Vollständige Spezifikation)

In einem technischen Report sind alle Eingangsgrößen mit ihren Werten und Verteilungen, der exakte Algorithmus des Expositionsmodells und alle Angaben, die zur Durchführung einer Monte-Carlo-Simulation benötigt werden, zu dokumentieren.

Empfehlung 4.2 (Monte-Carlo-Simulation)

Die Durchführung einer Monte-Carlo-Simulation sollte unter Berücksichtigung der technischen Möglichkeiten wiederholbar sein und vollständig dokumentiert werden. Bei der Simulation sollte nur qualitätsgeprüfte Software zum Einsatz kommen. Die Stabilität der Ergebnisse ist zu dokumentieren.

Empfehlung 4.3 (Verteilungsanpassung)

Zur Verteilungsanpassung sollten Verfahren verwandt werden, die die Datenqualität adäquat berücksichtigen. Die Wahl der Auswertungsverfahren und Auswahlentscheidungen bezüglich der Verteilungen sollten begründet und in ihrer Auswirkung auf die Zielgröße diskutiert werden. Insbesondere ist die Unsicherheit der Verteilungsanpassung zu beschreiben.

Empfehlung 4.4 (Public Use File)

Die empirischen Datengrundlagen sollten nach Beendigung der Auswertungen der wissenschaftlichen Fachöffentlichkeit als Public Use File zur Verfügung gestellt werden.

Leitlinie 5 (Ergebnisdarstellung)

Die Ergebnisse einer Expositionsmodellierung richten sich an verschiedene Zielgruppen, für die jeweils eine spezifische Form der Kommunikation gefunden werden sollte. Die Darstellung sollte in der Stufung: Zusammenfassung der Ergebnisse, ausführliche Diskussion und technische Dokumentation erfolgen.

Empfehlung 5.1 (Grafische Darstellung)

Für die Öffentlichkeit sollte ein Bericht erstellt werden, der Problemstellung, Modellstruktur und die wesentlichen Datengrundlagen in angepasster Form aufbereitet. Grafischen Darstellungen ist vor Tabellen und Formeln der Vorrang zu geben. Insbesondere alle En tscheidungen, die Auswirkungen auf die Beantwortung der Problemstellung beinhalten, sollten ausführlich begründet werden.

Empfehlung 5.2 (Individualisierung für Betroffene)

Für die betroffene Bevölker ung sollte die Möglichkeit bestehen, ihre Lebensumstände in der bevölkerungsbezogenen Verteilung einordnen zu können. Gruppen mit expositionsrelevanten außergewöhnlichen Verhaltensmustern sollten identifiziert und beschrieben werden.

Empfehlung 5.3 (Technische Dokumentation und Review)

In einer technischen Dokumentation sollten alle Informationen für ein wissenschaftliches Review zur Verfügung gestellt werden. Dies beinhaltet bei erfolgter eigener Datenauswertung auch die Bereitstellung der erhobenen Daten.

Leitlinie 6 (Unsicherheitsanalyse)

Neben der verteilungsbasierten Expositionsmodellierung, die insbesondere die Variation in der Bevölkerung beschreibt, sollte auch die Unsicherheit der Analyse in einer separaten Betrachtung dokumentiert werden.

Empfehlung 6.1 (Variation und Unsicherheit)

Für jede empirische Größe sollten die Quellen der Variation und Unsicherheit untersucht, qualitativ beschrieben und nach Möglichkeit auch quantifiziert werden.

Empfehlung 6.2 (Sensitivitätsanalyse)

Zum Abschluss einer verteilungsbasierten Expositionsmodellierung sollten mit Hilfe einer Sensitivitätsanalyse bedeutsame Einflussfaktoren identifiziert und bezüglich ihrer Unsicherheit und den Auswirkungen auf die Aussagekraft des Modells diskutiert werden.

Empfehlung 6.3 (Was… Wenn…-Analyse)

Liegen für das Modell, für einzelne Einflussgrößen oder Expositionsfaktoren alternative Ansätze vor, so sind diese im Hinblick auf Auswirkungen auf die Aussage der Modellierung hin darzustellen.

Empfehlung 6.4 (Unsicherheitsanalyse)

Für bedeutsame Einflussgrößen oder Expositionsfaktoren mit schwacher empirischer Datengrundlage sollte mit Hilfe einer 2-dimensionalen verteilungsbasierten Modellierung die Auswirkung auf die Zielgröße auch quantitativ beschrieben werden.

(Rev. 20 Aug 2017)