Models for exposure assessment to sources of atmospheric pollution

Atmospheric pollution is almost ubiquitous and is recognized as an important cause of damage to human health, ecosystems and materials. All the disciplines that study the effect of environmental pollution on human and ecosystem health (e.g. ecotoxicology, toxicology, ecological risk assessment, human health risk assessment, etc.) share a key evaluation step: the definition of the magnitude and duration of the contact between the risk factor and the target receptor, i.e., exposure assessment. This thesis is focused on models for human exposure assessment to atmospheric pollution. Despite recent advances in GIS, pollution modelling and environmental data handling, the accuracy of the exposure assessment process is often kept in low esteem in published studies. The overreaching goal of my thesis is to draw the attention of the environmental health researchers on the key role of exposure assessment in determining the reliability of risk results. Specifically, the aim of my research was (i) to review available exposure assessment methods, (ii) to define a quality classification framework, (iii) to evaluate the possible effects of poor exposure assessment on risk estimation and (iv) to explore the applicability of various exposure assessment methods in the field epidemiology and risk assessment. In the absence of a practicable gold standard measure of exposure, it becomes important to evaluate different exposure assessment methods and compare their performance and fields of applicability. In the first section of this thesis I presented a case-study where I showed a fairly good agreement between self-reported and GIS-derived proxies of exposure to environmental pollution in a case-control study on lung cancer. The heterogeneity of available methods makes it difficult to interpret the results of epidemiological studies on environmental exposures. I thus proposed a classification scheme for the quality of exposure assessment to a point-source emission based on a three-level numerical classification that consider (i) the approach used to define the intensity of exposure to the emission source, (ii) the scale at which the spatial distribution of the exposed receptors is accounted for and (iii) whether temporal variability in exposure is considered or not. This classification was then applied to 42 published studies on health effects of incinerators, highlighting the strengths and weaknesses of each method. In the presence of exposure assessment errors that are not correlated with the disease status (i.e. non differential), it is generally assumed that the calculated health risk will be lower than “real” risk. I showed with a simulation study that when categorical exposure is poorly characterized, we cannot be confident that, because of non-differential exposure misclassification, the risk we measure is lower than the “real risk” we would measure with a better exposure assessment. Exposure assessment methods used in published studies on health effect of incinerators generally consider only the inhalation exposure pathway. Risk assessment models can be used to compare different emission scenarios and study the importance of indirect exposure pathways, like soil or food ingestion. I carried out a case-study where I showed that (i) risk assessment can be used to identify emission compensation strategies that reduces human exposure and health effects, (ii) indirect exposure pathways plays an important role for some persistent pollutants, (iii) careful definition of the dietary habits and food origin (i.e. home-grown vs. market food) is essential to conduct adequate exposure and risk studies. Finally, since the emission source under study is rarely the only relevant emission source on a territory, I proposed the use of Land Use Regression (LUR) models as a suitable tool to take into account intra-urban differences of exposure to diffuse air pollution and to adjust for effect confounding in studies on industrial emission sources. In conclusion, this work highlight the need for more accurate exposure assessment in many published studies and the key role of models and spatial analysis in enhancing exposure science. Exposure information is crucial for predicting, preventing and reducing human health and ecosystem risks.

L’inquinamento atmosferico è pressoché ubiquitario e rappresenta un’importante causa di danno alla salute umana, agli ecosistemi ed ai materiali. Tutte le discipline che studiano gli effetti dell’inquinamento ambientale sulla salute degli ecosistemi e dell’uomo (es. eco tossicologia, tossicologia, analisi del rischio sanitario ed ecologico) hanno un elemento comune fondamentale: la valutazione dell’esposizione, ovvero la definizione dell’entità e durata del contatto tra il fattore di rischio e il recettore di interesse. Questa tesi ha per oggetto lo studio e l’applicazione di modelli per la valutazione dell’esposizione umana all’inquinamento atmosferico. Nonostante i recenti progressi nei sistemi GIS, nei modelli per l’analisi dei fenomeni di inquinamento e la gestione dei dati ambientali, l’accuratezza del processo di valutazione dell’esposizione è spesso tenuta in scarsa considerazione negli studi pubblicati. L’obiettivo generale della mia tesi è quello di porre l’attenzione della comunità scientifica che si occupa di effetti sanitari dell’inquinamento sul ruolo chiave della valutazione dell’esposizione nel determinare la credibilità dei risultati ottenuti. Nello specifico, gli obiettivi del mio lavoro sono stati (i) la revisione dei metodi per la valutazione dell’esposizione utilizzati in letteratura, (ii) la definizione di uno schema di classificazione per la qualità dell’esposizione, (iii) l’analisi dei possibili effetti che modelli espositivi di bassa qualità possono avere sulle stime di rischio ottenibili in uno studio, (iv) l’applicazione di diverse metodiche per la valutazione dell’esposizione nel campo dell’epidemiologia ambientale e dell’analisi del rischio. In mancanza di una tecnica standard di riferimento per la valutazione delle esposizioni ambientali, risulta importante l’utilizzo parallelo di metodologie diverse, l’analisi dell’applicabilità di ciascun metodo ed il confronto dei diversi risultati. Nel secondo capitolo della tesi ho presentato un caso-studio nel quale ho mostrato la presenza di un buon grado di concordanza tra misure di esposizione ottenute somministrando dei questionari ai soggetti in studio e attraverso elaborazioni spaziali in ambiente GIS, nell’ambito di uno studio caso-controllo sul tumore al polmone. L’eterogeneità dei metodi di valutazione dell’esposizione rende difficile l’interpretazione coerente dei risultati di studi di epidemiologia ambientale diversi. Nel terzo capitolo ho quindi proposto uno schema di classificazione della qualità dell’esposizione per sorgenti industriali di emissioni atmosferiche basata su una classificazione numerica a tre livelli che considera (i) il metodo utilizzato per definire l’intensità della contaminazione ambientale, (ii) il livello di definizione con cui viene definita la distribuzione spaziale dei recettori di interesse, (iii) se la variabilità temporale nell’esposizione è stata considerata o meno. Questa classificazione è stata applicata a 42 studi sugli effetti sanitari degli inceneritori di rifiuti pubblicati tra il 1984 ed il 2013 ed ha consentito di sottolineare i pregi ed i limiti di ciascun metodo utilizzato. In presenza di errori di valutazione dell’esposizione non correlati con lo stato di salute dei soggetti in studio (non-differenziali), viene generalmente assunto che le stime di rischio calcolate siano inferiori al rischio “reale” che caratterizza la popolazione studiata. Nel quarto capitolo di questa tesi ho mostrato con uno studio di simulazione che quando le variabili categoriche di esposizione sono valutate con metodi di scarsa qualità, non possiamo essere sicuri che, a causa della misclassificazione non differenziale, il rischio calcolato sia inferiore del rischio “reale” che potremmo misurare con metodi di miglior qualità. I metodi di valutazione dell’esposizione utilizzati negli studi sugli effetti sanitari degli inceneritori considerano generalmente solo l’esposizione attraverso la via inalatoria. I modelli per la valutazione del rischio possono essere utilizzati per confrontare diversi scenari emissivi e valutare il ruolo delle vie di esposizione indirette (es. ingestione di suolo o alimenti contaminati). Nel quinto capitolo della tesi ho presentato un caso-studio nel quale ho dimostrato che (i) l’analisi del rischio può essere utile nella definizione di misure di compensazione delle emissioni di una sorgente atmosferica che riducano l’esposizione della popolazione, (ii) per alcuni inquinanti persistenti le vie di esposizione indiretta rivestono un ruolo importante e (iii) analisi di esposizione e di rischio di buona qualità devono prevedere un’accurata definizione delle abitudini alimentari delle popolazioni esposte e dell’origine geografica degli alimenti consumati. Poiché l’emissione industriale oggetto di studio raramente rappresenta l’unica sorgente rilevante di inquinamento presente sul territorio, nel sesto capitolo ho proposto l’utilizzo di modelli Land Use Regression (LUR) come metodo utilizzabile per tenere in considerazione le differenze nell’esposizione ad inquinamento diffuso in aree urbanizzate e per ridurre l’effetto di confondimento in studi riguardanti specifiche sorgenti emissive industriali. In conclusione, questo lavoro ha messo in luce la necessità di condurre analisi di esposizione più accurate in epidemiologia ambientale ed il ruolo chiave della modellistica e delle analisi spaziali nell’aumentare la qualità del processo di valutazione dell’esposizione. Una buona caratterizzazione dell’esposizione è cruciale per predire, prevenire e ridurre i rischi per la salute umana e gli ecosistemi causati dall’inquinamento ambientale.