zondag 2 september 2012

Fijn Stof: een overzicht

Luc Bonneux, vrijdag 31 augustus 2012
Fijn stof: een poging tot synthese
Dit stuk gaat niet over de vraag of “fijn stof” nu al dan niet schadelijk is voor de gezondheid. Als dit stof bestaat uit een hoge concentratie aan metalen, roet (diesel) of zwaveldioxide is daar geen twijfel over. Uitstoot van verkeer bevat een aantal bestanddelen die bekend toxisch zijn. Fijn stof is in onze streken een proxy voor luchtvervuiling door industrie en verkeer: het is een redelijk beleid om blootstelling te reduceren tot “wat redelijkerwijze haalbaar is”. Wat redelijk haalbaar is, is een spel van trekken en duwen tussen industrie en maatschappij. Fijn stof is vooral een probleem in dichtbevolkte en geïndustrialiseerde gebieden. Samen met opleiding is welvaart echter de voornaamste oorzaak van onze hoge levensverwachting. We willen wel zuiverder lucht, maar zonder geld of werk is dat niet goed voor de gezondheid.
Luchtvervuiling werd in de jaren 1980 verlaten als onderwerp als ‘onoplosbaar’ door de rechtzinnige epidemiologie. Bij zeer ernstige acute vervuiling, zoals de Londense smog of vergelijkbare toestanden in de zwaar geïndustrialiseerde Maasvallei kon je kortdurend oversterfte waarnemen (die redelijk beperkt bleef, gegeven het toxische soepje dat men inademde). Maar wat waren de gevolgen op de langere termijn bij lichtere vormen van vervuiling? Die gezondheidseffecten waren zo subtiel, dat ze werden overstemd door veel sterkere voorspellers van ziekte en gezondheid. Een korte uitleg.
Iedereen moet ademhalen. Je moet dus bevolkingen vergelijken die meer of minder zijn blootgesteld. De lucht die we inademen is daarbij steeds een karakteristiek van bevolkingsgroepen, levend in een bepaalde omgeving: groene wijken, industriezones, binnensteden. Zijn vergelijkingen tussen deze bevolking eerlijk? Zijn bevolkingen van meer en minder vervuilde zones voldoende vergelijkbaar?
Het grootste probleem ontstaat door roken. Door roken adem je de walm van brandende planten in – deze rookwolken bevatten meer dan honderd kankerverwekkende stoffen. Niet rokers die in berookte ruimten verblijven, worden daarbij blootgesteld aan luchtvervuiling die honderd tot duizend maal lager ligt dan die van de actieve roker. In de buitenlucht is die blootstelling door luchtvervuiling nog lager. Roken heeft daarbij een breed bereik van effecten, die ontstaan zowel door huidig roken als door de cumulatieve effecten van roken over jaren. De hoogste oversterfte wordt bereikt dertig tot vijftig jaar na het beginnen roken. Rokers lopen bijvoorbeeld een 2000-3000% hoger risico aan longkanker dan niet-rokers. Dat is honderd maal groter dan de hoogste schattingen voor luchtvervuiling. Dat betekent dat zeer subtiele verschillen tussen aantallen rokers en rookgewoonten gauw grotere effecten hebben dan luchtvervuiling. Zelfs wat er wordt opgerookt van de gekochte sigaretten is dan belangrijk. In oude industriegebieden, bijvoorbeeld de vallei van Samber en Maas, komt er meer longkanker voor. Dat is gemakkelijk te verklaren door het vele en zware roken door de (vaak gepensioneerde) arbeiders, en hun arbeidssituatie in kolen- en staalindustrie. Het is een illusie dat je hiervoor allemaal statistisch kan corrigeren: dat zou buitengewoon gedetailleerde informatie vergen over rookgewoonten over de laatste vijftig jaar. Dat effect heet in de epidemiologie “verstoring”, of “confounding”. Als je subtiele verschillen meet tussen oude, vervuilde en moderne industriezones: meet je dan het verschil in luchtvervuiling, of meet je het verschil in rookgewoonten over de laatste dertig tot vijftig jaar?
Als je mensen die heel lang geleden zijn gestopt met roken vergelijkt met niet-rokers, blijven die toch 20% meer sterfte tonen aan hartziekten. Ex-rokers lopen bijvoorbeeld ook een hoger risico op ongevallen of suicide. Is dat door het roken? Volgens de fanatieke anti-rokersbeweging wel, maar er is een andere en betere verklaring: mensen die beginnen met roken en mensen die nooit zijn begonnen met roken verschilden bij aanvang in karakteristieken. Mensen die begonnen te roken als jonge tiener, waren wat minder gezeglijk en neigden tot het nemen van meer risico’s. Dat heet “selectie” in de epidemiologie. Dat zijn typisch effecten in de orde van grootte van 20% extra risico, die niet zijn weg te gommen door enig statistisch model. Je hebt namelijk geen flauw benul van de oorzaken van deze verschillen in risicogedrag. In de rechtzinnige epidemiologie worden daarom oversterfte of meer ziekte van minder dan 50% nooit als oorzakelijk beschouwd in studies, gebaseerd op waarnemingen. De verhouding ruis tot signaal is te groot. Uit de Evidence Based Medicine (EBM) zijn veel voorbeelden waar dergelijke “observationele” vergelijkingen misleidend bleken, vergeleken met de gerandomiseerde gecontroleerde trial als gouden standaard. De randomisatie, het door toeval toekennen van deelnemers aan de ene of de andere behandeling, heeft als enige doel de studiegroepen vergelijkbaar te maken. Dat is omdat we onvoldoende statistisch kunnen corrigeren voor onmeetbare of onbekende verschillen: anders was de gerandomiseerde trial onethisch. Een berucht voorbeeld uit de EBM waren de hormoonvervangende therapieën, die vrouwen bij de overgang namen. Observationele studies toonden dat deze beschermden tegen hart- en vaatziekten. Gerandomiseerde studies toonden echter het tegendeel: je moest ongeveer 200 vrouwen behandelen om er één ernstig te schaden, door hart- en vaatziekten of kanker. Vrouwen die hormoonvervangende therapieën gebruikten hadden echter een hogere opleiding en een hogere sociale status. Het waren deze verschillen in sociale status die de zogenaamd gunstige effecten veroorzaakten in observationele studies. Deze zijn steeds in de orde van grootte van enige tientallen procenten, zoals de vermeende effecten van vervuiling door fijn stof. Met tientallen miljoenen gebruikers loopt het aantal slachtoffers wereldwijd in de zes cijfers.
Daarmee is de andere grote verstoorder geïntroduceerd, socio-economische klasse: het complex van welvaart, inkomen en opleiding. De verschillen in ziekte en sterfte tussen sociale klassen zijn fors. Als je de laagste met de hoogste 20% vergelijkt, zijn die verschillen groter dan roken. Die gezondheidsverschillen kunnen slechts zeer gedeeltelijk worden weggewerkt door wat we weten en kunnen meten, zoals roken, dik zijn, enzovoort. De helft blijft onverklaarbaar. Sociale ongelijkheid stapelt achterstand op van voor de geboorte, de vicieuze cirkels draaien een leven door. Een lage opleiding en armoede van je ouders voorspelt een eigen lage opleiding, die zal aanleiding geven tot slechte, ondergeschikte jobs en hoge werkloosheid, die zal aanleiding geven tot een laag inkomen. Je bent veroordeeld tot de slechtste huurwoningen en je eindigt je leven met een krap pensioen.
In de USA is er een sterke correlatie tussen oude, vervuilde industriegebieden (de “roestgordel”) en sociale achterstand van de bevolking. Ook mensen van dezelfde sociale klasse tussen verschillende gebieden blijven grote verschillen in sterfte vertonen, die niet zijn te verklaren. Als je verschillen in sterfte meet tussen vervuilde en verouderde industriezones en moderne woonzones: meet je dan verschillen in luchtvervuiling, of oncorrigeerbare verschillen in sociale klasse en roken? Enig expert in cardiovasculaire ziekten zal gauw het laatste zeggen.
Ten slotte is er de aard van luchtvervuiling. Het betreft stoffen in de buitenlucht. Moderne mensen leven meestal binnenhuis, en worden daarbij blootgesteld aan binnenhuisluchtvervuiling, weer een groter probleem. Het betreft in de USA daarbij vaan oude en slecht onderhouden woningen met oude loodverf, vochtschade, schimmel, stofmijt en andere biologische oorzaken van vervuiling. De verwarmingstoestellen zijn goedkoop, slecht onderhouden en gevaarlijk. Luchtvervuiling bevat bovendien wisselende cocktails met diverse gevolgen voor de gezondheid. De concentratie kan sterk en snel wisselen onder invloed van atmosferische condities. Die atmosferische condities zijn op zich ook bekend schadelijk voor de gezondheid. Het MIRA rapport berekent bijvoorbeeld de gezondheidsschade door hitte, niet door koude. De gezondheidsschade door koude tijdens de winter is minstens drie keer groter dan die door hitte. Zou het kunnen dat de keuzen van het MIRA rapport werden geïnspireerd door politiek wenselijke voorkeuren?
Van luchtvervuiling naar fijn stof
De kortdurende oversterfte bij zware luchtvervuiling wordt nauwelijks betwijfeld, maar in het geheel van de volksgezondheid is de sterfte laag en beperkt tot kwetsbare personen, vaak hoogbejaard. Dat maakt weinig uit voor de levensverwachting van een bevolking. De verloren levensjaren door fijnstof worden gedomineerd door de veronderstelde langetermijneffecten van fijnstof. Daarover is er weinig degelijk onderzoek. Er worden veel rijpe kersen geplukt, zowel tussen de studies als binnen de studies. De grote Amerikaanse studies met hoge oversterfte in bevolkingen met hoge blootstelling aan fijn stof worden zeer veel geciteerd. Bij een zeer korte studie van de literatuur vind ik snel een grote studie die negatief is, dit in Europa. Die studie wordt dan verraderlijk voorgesteld. Er wordt een veelheid van relaties onderzocht: de enkele positieve kers wordt geplukt en verschijnt in de samenvatting, de niet welgevallige resultaten worden weg gelaten, in de conclusie verschijnt dan toch fijn stof (waarbij blootstelling in deze studie een LAGERE sterfte veroorzaakte). Relaties die tegengesteld zijn (fijn stof is goed voor de gezondheid) worden weggelaten als niet erg waarschijnlijk. Dat is een “kusthoreca”bias. Als de weerman slecht weer voorspelt voor de kust, en het is toch mooi, krijgt hij bakken kritiek te slikken. Als hij goed weer voorspelt, en het regent, zwijgt de kusthoreca. Zo krijgt de oppervlakkige waarnemer de indruk dat de weerman de kusthoreca wil kloten. De weersvoorspelling zal zich daardoor laten beïnvloeden: het is geen exacte wetenschap, en het is minder onaangenaam zich te vergissen in foute voorspellingen van goed weer dan van slecht weer. Wat ook de bedoeling is van de ophef.
Door toevalseffecten verwacht je studies die toevallig positief als negatief zijn. “Publicatie bias” in de epidemiologie is een vorm van kusthoreca bias: tijdschriften willen uitpakken met schokkende bevindingen, studies met positieve resultaten worden gemakkelijker gepubliceerd dan negatieve. Zonder onafhankelijke en overkoepelende analyse, die ALLE beschikbare studies opspoort en toetst op publicatiebias, zoals deze wordt uitgevoerd door de Cochrane groep, is hier geen brood van te bakken. Ik heb deze overkoepelende studie gezocht, maar niet gevonden.
Twee grote Amerikaanse studies zijn nog steeds de hoeksteen van alle voorspellingen over gezondheidsschade door fijn stof. De grote verschillen tussen de USA en Europa worden gemakshalve genegeerd. De ene is het Harvard Six Cities-onderzoek (HSC) onder achtduizend mensen, de andere een zeer grote studie van de American Cancer Society (ACS) waarin de gezondheid van 550.000 mensen tussen 1982 en 1998 werd onderzocht in 151 steden.  De statistiek was zo ingewikkeld dat een diepgaande heranalyse nodig was, waarbij lagere schattingen te voorschijn kwamen. De verschillende statistische modellen komen ook op verschillende resultaten uit, verschillen die bepaald niet klein zijn. De gebruikte statistische modellen zijn doorgaans lineair: de relatie tussen dosis en effect is ingebouwd in het statistische model. De schaarse niet parametrische modellen doen eerder een drempel vermoeden, waaronder geen schade meer is. Een lineaire model overschat de schade bij lage blootstellingen: ook concentraties fijn stof lager dan die op de oceaan worden nog steeds geacht dodelijk zijn
Oversterfte wordt vastgesteld door ‘schone’ steden met ‘vieze’ steden te vergelijken. De HSC-studie vond een oversterfte van 26% tussen de stad met de hoogste niveaus aan fijn stof concentraties en die met de laagste concentraties. Specifiek voor longkanker werd een oversterfte van 37% gevonden.  Dat betekent dat de jarenlange blootstelling aan stof uit cokes-ovens, bekend uit studies van de arbeidshygiëne, ongeveer negen keer minder gevaarlijk is. Dat is straf, gegeven het feit dat dit stof uit cokes ovens in potentie veel meer toxisch is dan “gewoon” fijn stof van verkeer. De ACS-studie vond een oversterfte van 17%, maar deze studie bevestigde ook de invloed van opleidingsniveau: hoe hoger het opleidingsniveau, des te kleiner het effect van fijnstof.  Bij mensen met de hoogste opleiding is er geen effect van luchtvervuiling meer in de ACS studie. Vergelijk de welstellende blanke Amerikaan levend in zijn airconditioned villa in de groenere wijk met een arme zwarte in een tochtige caravan langs een drukke invalsweg. Deze nochtans in het oog springende interactie met sociale klasse wordt gewoon genegeerd.
Er is een algemeen probleem van afwezige kritische feedback door onafhankelijke onderzoekers. Wie zou hen betalen? Dit is een lastig terrein, waar weinig eer te behalen valt. Niemand wil luchtvervuiling verdedigen. De schaarse criticus wordt snel beschuldigd van in de zak van de auto-industrie te zitten. Ze maken geen kans om zich financieel te bedruipen met gemeenschapsgeld: die wil dit allemaal niet weten. Je kan deze briljante jongeren gemakkelijk volgen met de moderne software: ze trekken naar minder omstreden onderwerpen. Zo werd een expertconsensus bij elkaar geharkt. Er is nog steeds niet veranderd: luchtvervuiling blijft een onoplosbaar probleem. In de Evidence Based Medicine zouden deze resultaten worden beschouwd als zwak bewijs voor zwakke signalen uit studies met veel ruis door roken en sociale klasse.
Simulatiemodellen
Deze bij elkaar geharkte consensus vond zijn weerslag in het MIRA rapport “Inschatting ziektelast en externe kosten veroorzaakt door verschillende milieufactoren in Vlaanderen” van de Vlaamse Milieumaatschappij. Zij gebruiken daartoe een DALY model. DALY modellen zijn ontwikkeld in de jaren 1980 door de Wereldbank voor de ontwikkelingslanden, dit met een zeer eerbaar doel. Goed gebruikt vormden ze een grote aanwinst. De bedoeling was om met weinig gegevens een zo rationeel mogelijk medisch beleid te voeren. Gooi alles wat je weet bij elkaar (dat is vaak al bijzonder weinig), stop het in een DALY model om een structuur te bieden aan deze gegevens en bereken zo de vergelijkende kosten-effectiviteiten van “alle” medische interventies, zodat je de beste eerst kan invoeren. Er worden geen gegevens geschat: er gaan enkel een berg meningen in deze modellen. Buiten deze zeer specifieke toepassing (beleidsondersteuning in landen zonder gegevens) ontspoorden DALY modellen snel in zinloze rekenpartijen, zoals aangetoond door dit MIRA rapport. In de gezondheidseconomie, epidemiologie en demografie hebben ze daarom een barslechte naam. De epidemiologen wijzen op het gebrek aan ondersteunende evidence, de demografen op het door DALY gebruikers niet begrepen misbruik van sterftetafelstructuren, de gezondheidseconomen op dit alles, plus het onderliggende verborgen concept van de alwetende planner. DALY-modellen zijn een vorm van het Utopische Grote Model: de technocratische droom van een beheersbare, voorspelbare, kenbare en modelleerbare wereld. Rechtzinnige gezondheidseconomie is een bij uitstek evolutionair vakgebied, waarbij een betere economie wordt geschapen in kleine stapjes, door de “betere” interventies te verkiezen ten nadele van “slechtere”.
In een evidence based methodiek, vergelijk je ziekte en sterfte tussen blootgestelde en niet-blootgestelde bevolkingen.  In DALY modellen ben je vrij: er komt geen statistiek aan te pas. Dergelijke modellen leveren doorgaans spectaculaire resultaten, door de structuur van het model en de daarin gemaakte verborgen keuzen. Ook grote wetenschappelijke tijdschriften trappen in de val, evengoed verleid door de spektakelwaarde. Feitelijk is het niet anders dan de mening en vaak de missie van enige deskundigen.  Het Nederlandse Grote Volksgezondheid Model berekent bijvoorbeeld de verloren levensjaren door mild overgewicht. Het Grote Model veronderstelt dat mild overgewicht gepaard gaat met oversterfte, en berekent die oversterfte. Alle beschikbare reviews tonen het tegendeel. De strijd tegen obesitas moet en zal worden gevoerd, maar helaas is er redelijk weinig vetzucht in Nederland. Je moet dus een probleem scheppen (mild overgewicht), om de zin van je ambtelijke bestaan te bewijzen.
De fijn stof vergelijking in het MIRA model
Een sterftetafel werkt met jaarlijkse sterftecijfers. Het MIRA model schuift daar een sterftefunctie in, verwijzend naar een niet peer reviewed report. De complexe epidemiologie wordt herleid tot een enkel cijfer, afgeleid uit Amerikaanse studies, uit een andere tijd en met een andere cocktail aan luchtvervuiling. De bewezen verstoring door sociale klasse wordt genegeerd, voor roken wordt statistisch gecorrigeerd met een grove en ongeschikte methode. De zo gevonden globale effecten zijn niet veel lager dan die van roken. De gegevens van de schade door roken springen in het ook in zowat alle doodsoorzaken, van longkanker over ander longlijden, over andere kankers, over hart- en vaatziekten. Die van fijn stof bestaan enkel als output van deze byzantijnse rekenmodellen. Geen paniek: het is zelfs geen statistiek.
De gebruikte functie is lineair zonder drempel, wat betekent dat ook zeer lage concentraties nog steeds dodelijk zijn. Het model vergelijkt de huidige gemiddelde blootstelling in België met de ideële, stofvrije wereld. Dat lukt zelfs niet in de steriele bellen voor beenmergtransplantatie patiënten. Het geldt zeker niet voor de lucht boven de oceanen. Daar zit veel zout in de lucht, en stof is stof, toch volgens de deskundigen. In het rapport wordt als “sensitiviteitsanalyse” ook een meer realistische vergelijking gepresenteerd: resultaten van het strengst mogelijke beleid tegen 2030. Dan wordt de veronderstelde gezondheidsschade onmiddellijk drie maal kleiner. Dat betekent dat twee derde van de totale gezondheidsschade uit de officiële persmededeling wordt veroorzaakt door zeer lage blootstellingen. Er is geen enkel bewijs dat die schadelijk zijn, al was het maar bij gebrek aan enige bevolking levend in stofvrije toestand.
Een stiekeme aardigheid van DALY modellen is dat ze het eeuwige leven verwachten. Je kan eeuwigdurend verloren levensjaren “redden”, ook bij vijfhonderdjarigen.  In onze moderne wereld worden nog maar weinig levensjaren verloren op jongere leeftijd. Zowat twee derden van het lange termijn effect van de huidige concentraties van fijn stof worden bereikt bij hoogbejaarden. Kan zijn, maar daarover zijn evenmin gegevens (de oversterfte bij bejaarden door acute en ernstige vervuiling is een korte termijneffect). “Lange termijn” veronderstelt een cumulerend effect over tijd. Nog een aardigheidje van DALY modellen is dat ze geen tijd kennen, enkel leeftijd. Enzovoort.
DALY modellen (buiten hun oorspronkelijke habitat van eenvoudige berekeningen, bestemd voor ontwikkelingslanden) produceren stromen cijfers waarvan niemand weet wat ze betekenen, of ze iets betekenen, laat staan welke de betrouwbare resultaten zijn. Als dusdanig beantwoorden ze aan de definitie van pseudowetenschap. Ze berekenen theorieën en hypothesen door in een stamppot van enige feiten en veel aannames, gekruid met bevooroordeelde keuzes door de auteurs. Die hebben er belang bij hebben om problemen zo niet uit te vinden, dan toch te overdrijven. Als je mensen niet kan overtuigen (omdat de cijfers te zwak, te onzeker of te verstrengeld met belangen zijn), moet je ze maar verwarren.
De wetenschapsindustrie
Als je alle gegevens van huidige luchtvervuiling bij elkaar legt, is er meer bewijs voor een (geringe) oversterfte dan voor geen oversterfte. Als je de gegevens van MIRA neemt, je veronderstelt dat de verkozen risicofactorfunctie een factor tien overschat is (wat niet overdreven is), en je houdt rekening houdt met een reële toestand, dan hou je in een bevolking nog steeds een procent over die een drietal jaren korter leeft door combinatie van aanleg met ernstiger luchtvervuiling. Dat procent bevat vermoedelijk een overmaat van bewoners uit lagere klassen, die om diverse redenen gedwongen zijn te leven in een meer vervuilde omgeving. Verwaarloosbaar is dat niet. Het huidige Europese beleid van onderhandelingen met industrie en streven naar technologische innovatie om vervuilende uitstoot verder te beperken kan dus goed worden ondersteund door sceptische berekeningen in het kader van een realistisch voorzorgbeleid.
Het matrakkeren van de burger door onheilsberichten heeft daarentegen een tegenovergesteld effect. De gemiddelde burger gelooft de onophoudelijke stroom angstaanjagende berichten niet meer, of gelooft wat hem past, en gooit de rest op de hoop van angstzaaierij door wetenschappers met een oog op de subsidiekassa. De levensverwachting neemt immers dusdanig toe dat hij alsmaar langer moet gaan werken. De beschikbare gegevens tonen dat niet alleen onze levensverwachting toeneemt, maar ook onze levensverwachting doorgebracht zonder ouderdomsbeperkingen. En met zijn ouders, grootouders of overgrootouders in een woonzorgcentrum, valt dat de burger op. Vroeg of laat zullen populisten zeggen: wie gelooft die wetenschappers nog? De hakbijl in die troep subsidieslurpers.
Sceptische wetenschappers zouden tijdig de hand in eigen boezem moeten steken, en de eigen academische stallen beginnen uitmesten. Als wij het niet doen, zal de politiek het doen, en gaat het kind met het badwater het venster uit.



Geen opmerkingen:

Een reactie plaatsen