Quantitative Abschätzung des Strahlenrisikos unter Beachtung individueller Expositionsszenarien, Teil 2 - ProZES: a tool for assessment of assigned share of radiation in probability of cancer development (Part II) - Vorhaben 3612S70030

Abstract

Es wurden die Methoden und ein entsprechendes Computer-Programm ProZES entwickelt um die Wahrscheinlichkeit abzuschätzen, mit der eine vorangegangene Strahlenexposition bei einer bestimmten Person und bei einer gegebenen Expositionssituation zu einer Krebserkrankung geführt hat (Verursachungs-oder Zusammenhangswahrscheinlichkeit, Z). ProZES kann die wissenschaftliche Basis bereitstellen, um Entscheidungen zu Kompensationsklagen bei Auftreten von Krebs nach beruflicher Strahlenexposition zu unterstützen. Aufbauend auf der ersten Phase der Entwicklung von ProZES, die sich auf die Entwicklung von Risikomodellen für Krebs von Darm, Magen, Lunge und weibliche Brust konzentrierte, wurden in dieser zweiten Phase alle anderen Krebslokalitäten, einschließlich Leukämien und Lymphomen, berücksichtigt, sowie Modelle für Lungenkrebs nach Radon Exposition. Die Modelle zur Abschätzung der Krebsrisiken und der Bestimmung der Zusammenhangswahrscheinlichkeit Z beruhen überwiegend auf den Inzidenzdaten für die Atombombenüberlebenden von Hiroshima und Nagasaki. Ein Großteil der Modelle wurde für das Projekt neu entwickelt. Spezifische Risikomodelle gibt es für die häufigsten Krebsarten, seltenere Krebsarten liegen als gruppierte Modelle vor. Da verschiedene Modelle eines Dosis-Wirkungs-Zusammenhangs auf Basis der gleichen Daten unterschiedliche Aussagen machen können, wird für manche Krebsarten die Methode der “Multi-Modell-Inferenz” benutzt, um Risikofaktoren abzuleiten, die weniger abhängig von einzelnen Modellen sind und Modellunsicherheiten berücksichtigen. Risikowerte von der japanischen Bevölkerung müssen auf die deutsche Bevölkerung übertragen werden. Ein wesentliches Element ist die Abschätzung der Unsicherheiten der Zusammenhangswahrscheinlichkeit. ProZES wurde als benutzerfreundliches Stand-Alone Programm entwickelt, das die individuelle Zusammenhangswahrscheinlichkeit graphisch oder textbasiert darstellen kann. //SUMMARY// Methodology and a corresponding computer program ProZES were developed to estimate the probability that a previous radiation exposure for a specific person and a given exposure situation has resulted in cancer (probability of causation or relationship between the exposure and the disease, Z). ProZES can provide the scientific basis to support making decisions on compensation claims due to cancer following occupational exposure to radiation. Starting from the results achieved in the first version of ProZES, when the general methodology and risk models for colon, stomach, lung, and female breast were implemented, the second stage of the ProZES development was focused on the development of risk models for all other cancer locations, including leukaemias and lymphomas as well as risk models for lung cancer after exposure to radon. The models for estimating the cancer risks and the associated probability Z are mostly based on the observed cancer incidence in the cohort of the atomic bomb survivors in Hiroshima and Nagasaki. Most of the models are newly developed for the project. For the frequent types of cancer, specific models of radiation risk have been developed, while for the less common diseases the risk models were developed for the groups of functionally similar diseases. Since various models built upon the basis of the same data can result in different predictions for “dose-effect” relationships, so the method of “multi-model inference” is used for some types of cancer to derive risk factors, which are less dependent on individual models and take model uncertainties into account. Risk estimates for the Japanese population must be transferred to the German population. An essential element is the estimation of the uncertainty of the associated probability. ProZES was developed as a user-friendly stand-alone program, which can assess and present the individualised estimate of probability of relationship between radiation exposure and cancer graphically or in a textual form.