Zusammenfassung
Hintergrund
Die Exposition gegenüber Hitze und Feinstaub verursacht erhöhte Sterblichkeit. Klimawandel und zunehmende Klimavariabilität verstärken diese Problematik. Auch für Deutschland erscheint es notwendig, die gesundheitlichen Risiken reproduzierbar abzuschätzen.
Umgesetzt wurde ein epidemiologischer Studienansatz, mit welchem die Erfassung dieser Risiken auf klein- und großräumiger Bezugsfläche möglich ist.
Methodik
Zur Erforschung des Zusammenhangs zwischen den Expositionen und der Mortalität kam das Case-Cross-over-Design zur Anwendung. Im Design wird ein logistischer Regressionsansatz genutzt. Analog zur gematchten Fallkontrollstudie bildet das Odds Ratio (OR) die Effektstärke ab.
Betrachtet wurde der Zeitraum 2002–2006.
Ergebnisse
Das Analyseergebnis belegt für die Bundesrepublik Deutschland das gesundheitliche Risiko durch die Exposition Hitze (OR 1,1529, 95 % CI 1,1517–1,1541; OR adjustiert 1,0658). Ein signifikanter Nachweis gelang auch für die Exposition Feinstaub (PM10; OR 1,2987, 95 % CI 1,2951–1,3024; OR adjustiert 1,0128). Frauen sind im Vergleich zu Männern nicht mehr oder minder signifikant gefährdet. Die Variable Alter war für die bundesdeutsche Ebene nicht signifikant, jedoch für einige untergeordnete Raumeinheiten.
Der Forschungsansatz lässt sich für unterschiedliche Bezugs- und Zeiträume sowie Populationen adaptieren.
Diskussion
Der methodische Ansatz ist für ein reproduzierbares Studiendesign nutzbar. Allerdings sollten zunächst weitere Einflussfaktoren wie Ozon oder PM2,5 in folgende Analysen einfließen, um zu klären, ob diese Faktoren die Studienergebnisse verzerren. Auch wäre fortführend zu zeigen, ob und inwieweit soziostrukturelle und sozioökonomische Faktoren das assoziierte Risiko beeinflussen.
Abstract
Background
Exposure to heat and particulate matter is a cause of increased mortality. Climate change and increasing climate variability exacerbate these problems. Experts require assessments with which health risks and the success of preventative measures can be estimated. We implemented an ecological study approach to assess these risks at both small and large scales of reference levels (Federal Republic of Germany and territorial authority).
Methods
We utilised a case-crossover design to investigate the relationship between exposure and mortality. This study design uses a logistic regression model. Analogously to a matched case-control study, the odds ratio maps the effect strength. The study period included the years 2002–2006.
Results
The analysis demonstrated health risks from exposure to heat for the German population (OR 1.1529, 95% CI 1.1517–1.1541; adjusted OR 1.0658). Significant evidence of a health risk was also documented for exposure to particulate matter (PM10; OR 1.2987, 95% CI 1.2951–1.3024; adjusted OR 1.0128). The risk does not significantly differ for women versus men; the variable age was also not significant at the level of the country-wide analysis, but for a few subordinate units of space.
This study approach can be adapted for assessments at varying levels of reference and periods of time as well as for different populations.
Discussion
The methodological approach is useful for a reproducible study design. Nevertheless, other influencing factors such as ozone or PM2.5 should be incorporated in subsequent analyses to clarify whether these factors skew the results. Further analysis would also be useful to investigate if and to what extent socio-structural and socio-economic factors affect the associated risk.
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Literatur
- 1.
Brasseur GP, Jacob D, Schuck-Zöller S (2017) Klimawandel in Deutschland: Entwicklung, Folgen, Risiken und Perspektiven. Springer, Berlin Heidelberg
- 2.
Stocker T (2014) Climate change 2013: the physical science basis: Working Group I contribution to the Fifth assessment report of the Intergovernmental Panel on Climate Change. Cambridge University Press, Cambridge
- 3.
Heudorf U, Meyer C (2005) Gesundheitliche Auswirkungen extremer Hitze-am Beispiel der Hitzewelle und der Mortalität in Frankfurt am Main im August 2003. Gesundheitswesen 67:369–374
- 4.
Bittner M‑I (2014) Auswirkungen von Hitzewellen auf die Mortalität in Deutschland. Gesundheitswesen 76:508–512
- 5.
Hertel S, Le Tertre A, Jöckel K‑H, Hoffmann B (2009) Quantification of the heat wave effect on cause-specific mortality in Essen, Germany. Eur J Epidemiol 24:407–414
- 6.
Haines A, Kovats RS, Campbell-Lendrum D, Corvalán C (2006) Climate change and human health: impacts, vulnerability and public health. Public Health 120:585–596
- 7.
Jahn HJ, Krämer A, Wörmann T (2013) Klimawandel und Gesundheit: Internationale, nationale und regionale Herausforderungen und Antworten. Springer, Berlin Heidelberg
- 8.
Kappas M (2009) Klimatologie: Klimaforschung im 21. Jahrhundert – Herausforderung für Natur- und Sozialwissenschaften. Springer, Berlin Heidelberg
- 9.
Foken T (2006) Allgemeine Grundlagen. Angew Meteorol Mikrometeorol Methoden. https://doi.org/10.1007/978-3-540-38204-1
- 10.
Claßen T, Heiler A, Brei B, Hornberg C (2013) Gesundheitsrisiko Klimawandel: eine lösbare Aufgabe für Regionen und Kommunen?! In: Klimawandel und Gesundheit. Springer, Berlin Heidelberg, S 259–278
- 11.
Hupfer P, Chmielewski FM, Pethe H, Kuttler W (2006) Witterung und Klima: Eine Einführung in die Meteorologie und Klimatologie. Vieweg+Teubner, Essen
- 12.
Loughnan M, Nicholls N, Tapper NJ (2012) Mapping heat health risks in urban areas. Int J Popul Res 2012:1–12. https://doi.org/10.1155/2012/518687
- 13.
Nohlen D, Schultze R‑O (2005) Lexikon der Politikwissenschaft: Theorien, Methoden, Begriffe. C.H. Beck, München
- 14.
Pebesma E, Gräler B (2013) Spatio-temporal geostatistics using gstat. Inst Geoinformatics Univ Münst Rep http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.406.5336&rep=rep1&type=pdf
- 15.
Bivand RS, Pebesma EJ, Gomez-Rubio V, Pebesma EJ (2008) Applied spatial data analysis with R. Springer, Berlin Heidelberg
- 16.
Zürcher C, Frank T (1998) Randbedingungen (Klima). In: Bauphysik. Springer, Berlin Heidelberg, S 1–19
- 17.
Rothfusz L (2017) The heat index „equation“ (or, more than you ever wanted to know about heat index)
- 18.
Steadman RG (1984) A universal scale of apparent temperature. J Clim Appl Meteorol 23:1674–1687
- 19.
Anderson GB, Bell ML, Peng RD (2013) Methods to calculate the heat index as an exposure metric in environmental health research. Environ Health Perspect 121:1111
- 20.
Basu R, Samet JM (2002) Relation between elevated ambient temperature and mortality: a review of the epidemiologic evidence. Epidemiol Rev 24:190–202
- 21.
Schmidt RF, Lang F, Heckmann M (2011) Physiologie des menschen: mit pathophysiologie. Springer, Berlin Heidelberg
- 22.
Semenza JC, McCullough JE, Flanders WD, McGeehin MA, Lumpkin JR (1999) Excess hospital admissions during the July 1995 heat wave in Chicago. Am J Prev Med 16:269–277
- 23.
Kovats RS, Hajat S (2008) Heat stress and public health: a critical review. Annu Rev Public Health 29:41–55
- 24.
Medina-Ramón M, Zanobetti A, Cavanagh DP, Schwartz J (2006) Extreme temperatures and mortality: assessing effect modification by personal characteristics and specific cause of death in a multi-city case-only analysis. Environ Health Perspect 114:1331
- 25.
Hansen AL, Bi P, Ryan P, Nitschke M, Pisaniello D, Tucker G (2008) The effect of heat waves on hospital admissions for renal disease in a temperate city of Australia. Int J Epidemiol 37:1359–1365
- 26.
Mastrangelo G, Hajat S, Fadda E, Buja A, Fedeli U, Spolaore P (2006) Contrasting patterns of hospital admissions and mortality during heat waves: are deaths from circulatory disease a real excess or an artifact? Med Hypotheses 66:1025–1028
- 27.
Monteiro A, Carvalho V, Oliveira T, Sousa C (2013) Excess mortality and morbidity during the July 2006 heat wave in Porto, Portugal. Int J Biometeorol 57:155–167
- 28.
Maclure M (1991) The case-crossover design: a method for studying transient effects on the risk of acute events. Am J Epidemiol 133:144–153
- 29.
De’Donato FK, Stafoggia M, Rognoni M et al (2008) Airport and city-centre temperatures in the evaluation of the association between heat and mortality. Int J Biometeorol 52:301–310
- 30.
Jaakkola JJK (2003) Case-crossover design in air pollution epidemiology. Eur Respir J 21:81s–85s
- 31.
Schumacher M, Schulgen-Kristiansen G (2008) Methodik klinischer Studien: Methodische Grundlagen der Planung, Durchführung und Auswertung. Springer, Berlin Heidelberg
- 32.
Basu R, Dominici F, Samet JM (2005) Temperature and mortality among the elderly in the United States: a comparison of epidemiologic methods. Epidemiology 16:58–66
- 33.
Basu R, Ostro BD (2008) A multicounty analysis identifying the populations vulnerable to mortality associated with high ambient temperature in California. Am J Epidemiol 168:632–637
- 34.
Uejio CK, Wilhelmi OV, Golden JS, Mills DM, Gulino SP, Samenow JP (2011) Intra-urban societal vulnerability to extreme heat: The role of heat exposure and the built environment, socioeconomics, and neighborhood stability. Health Place. https://doi.org/10.1016/j.healthplace.2010.12.005
- 35.
Ho HC, Knudby A, Xu Y, Hodul M, Aminipouri M (2016) A comparison of urban heat islands mapped using skin temperature, air temperature, and apparent temperature (Humidex), for the greater Vancouver area. Sci Total Environ. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2015.12.021
- 36.
Mittleman MA, Mostofsky E (2014) Exchangeability in the case-crossover design. Int J Epidemiol 43:1645–1655
- 37.
Hedderich J, Sachs L (2015) Angewandte statistik: methodensammlung mit R. Springer, Berlin Heidelberg
- 38.
Core R (2015) Team. R Lang Environ Stat Comput
- 39.
Kreienbrock L, Pigeot I, Ahrens W (2012) Epidemiologische Methoden. Springer, Berlin Heidelberg
- 40.
Schumacker R, Tomek S (2013) Understanding statistics using R. Springer, Heidelberg
- 41.
Gabriel KMA, Endlicher WR (2011) Urban and rural mortality rates during heat waves in Berlin and Brandenburg, Germany. Environ Pollut 159:2044–2050. https://doi.org/10.1016/j.envpol.2011.01.016
- 42.
Koppe C, Jendritzky G, Pfaff G (2003) Die Auswirkungen der Hitzewelle 2003 auf die Gesundheit. DWD Klimastatusber 2003:152–162
- 43.
Garssen J, Harmsen C, Beer JD (2005) The effect of the summer 2003 heat wave on mortality in the Netherlands. Eurosurveillance 10(7–9):165–167
- 44.
Hutter HP, Moshammer H, Wallner P, Leitner B, Kundi M (2007) Heatwaves in Vienna: effects on mortality. Wien Klin Wochenschr 119(7–8):223–227
- 45.
Grize L, Huss A, Thommen O, Schindler C, Braun-Fahrlander C (2005) Heat wave 2003 and mortality in Switzerland. Swiss Med Wkly 135:200–205
- 46.
Simón F, Lopez-Abente G, Ballester E, Martínez F (2005) Mortality in Spain during the heat waves of summer 2003. Euro Surveill 10:156–161
- 47.
Michelozzi P, De Sario M, Accetta G, de’Donato F, Kirchmayer U, D’Ovidio, M, Perucci CA (2006) Temperature and summer mortality: geographical and temporal variations in four Italian cities. J Epidemiol Community Health 60(5):417–423
- 48.
Johnson H, Kovats S, McGregor G, Stedman J, Gibbs M, Walton H, Cook L (2004) The impact of the 2003 heat wave on mortality and hospital admissions in England. Epidemiology 15:S126
- 49.
Rocklöv J, Forsberg B (2008) The effect of temperature on mortality in stockholm 1998–2003: a study of lag structures and heatwave effects. Scand J Soc Med 36:516–523
- 50.
Conti S, Meli P, Minelli G et al (2005) Epidemiologic study of mortality during the Summer 2003 heat wave in Italy. Environ Res 98:390–399
- 51.
Fanger PO (1973) Assessment of man’s thermal comfort in practice. Occup Environ Med 30:313–324
- 52.
Peng RD, Dominici F (2008) Statistical methods for environmental epidemiology with R. R Case Study Air Pollut Health
- 53.
Blazejczyk K, Epstein Y, Jendritzky G, Staiger H, Tinz B (2012) Comparison of UTCI to selected thermal indices. Int J Biometeorol 56:515–535
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S. Georgy, S. Lautenbach, H.J. Jahn, L. Katzschner und A. Krämer geben an, dass kein Interessenkonflikt besteht.
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Georgy, S., Lautenbach, S., Jahn, H.J. et al. Erfassung von hitze- und feinstaubbedingten Gesundheitsrisiken in Deutschland: Ein epidemiologischer Studienansatz. Bundesgesundheitsbl 62, 782–791 (2019). https://doi.org/10.1007/s00103-019-02960-8
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Schlüsselwörter
- Klimawandel
- Mortalität
- Risikoabschätzung
- Case-Cross-over-Design
- Präventionsmaßnahmen
Keywords
- Climate change
- Mortality
- Assessment
- Case-crossover design
- Prevention