Statistisk analys av hur kost, demografi och andra faktorer påverkar urinhalter av toxiska ämnen och dess metaboliter

• Syftet med vår studie var att, bland ungdomar i Sverige som deltagit i matvaneundersökningen Riksmaten ungdom 2016-17 (RMU), undersöka samband mellan halter av substanser i urinprov och demografiska-, boende-, livsstils- och kostfaktorer. Ett urinprov togs från varje deltagare (spoturin), som samtidigt registrerade vad de åt och drack dagen innan provinsamlingen. Studien omfattade plastkemikalierna ftalater, ftalatalternativ och bisfenoler, pesticiderna klorpyrifos och pyretroider, fosforbaserade flamskyddsmedel/mjukgörare (PFR), polyaromatiska kolväten (PAH), biociden triklosan (TCS), UV-filtersubstansen BP3 och konserveringsmedlet BHA. Dessa substanser utsöndras snabbt i urinen efter exponering (timmar till några få dagar) och uppmätta halter av metaboliter av substanserna eller av substanserna själva i ett enstaka urinprov (spoturinprov) återspeglar i hög grad den exponering som deltagarna haft dygnet innan provtagning. Därför undersöktes samband mellan densitetsjusterade substanshalter i urin och livsmedelskonsumtionen dagen före provtagning. Vidare utvärderades också sambanden med viktiga personliga karakteristika såsom demografiska faktorer (ålder, kön, födelseland, föräldrarnas utbildningsnivå), BMI, provtagningstidpunkt (veckodag och kalendermånad), livsstil (rökning, snusning, alkohol) och boende (stad/land, golvmaterial, longitud/latitud för bostad). Resultaten analyserades med hjälp av log-linjär multivariat regressionsanalys, där sambanden mellan halten av en enskild urinsubstans (beroende variabel) och alla ovanstående förklarande variabler (oberoende variabler) analyserades samtidigt i en regressionsmodell. Denna analysmetod innebär att ett statistiskt säkerställt samband mellan substanshalt i urin och en oberoende variabel ska tolkas som att effekten av den oberoende variabeln är statistiskt signifikant efter att resultatet kontrollerats (justerats) för effekterna av de andra i modellen ingående oberoende variablerna.  Ett stort antal signifikanta samband observerades mellan substanshalter och de oberoende variablerna (determinanter) demografi/boende-/livsstils-/kostfaktorer bland deltagarna i RMU, och även mellan halter och tidpunkt för urinprovtagning (månad, veckodag). En viktig sak att tänka på i tolkningen av resultaten är att ju fler statistiska test som utförs desto större är risken att felaktigt observera samband som egentligen inte finns (slumpfynd). I de fall slumpen inte spelat in, kan de observerade sambanden i vissa fall bero på att determinanterna i fråga är direkta källor för exponering. I andra fall kan sambanden bero på att de studerade determinanterna är indikatorer för okända bakomliggande faktorer som är de egentliga exponeringskällorna.  Deltagarnas halter av MEP, en metabolit av ftalaten DEP, metaboliterna av ftalatalternativet DiNCH, bisfenolen 4,4-BPF, PAH-metaboliten 2-OH- PH, TCS och BP3 ökade med ökad ålder (5-13 % per års ålder). Halter av metaboliter av ftalaten DEHP och en metabolit av PFRn TBOEP (BBOEP) minskade med ökad ålder (-5,3 till -6 %). Halterna av MEP och MBP (metabolit av ftalaten DBP), bisfenolen BPS, en PAH-metabolit (1-HP), TCS, BHA och BP3 var lägre bland pojkar än bland flickor (14-70 % lägre). Sambanden med ålder och kön kan för vissa substanser bero på könsskillnader i användning av kosmetika/hudvårdande/hygienprodukter som innehåller substanserna i fråga. Medelhalter av de flesta ftalatmetaboliterna och klorpyrifos- och pyretroid-metaboliterna var 25 % till 54 % lägre bland deltagare födda i höginkomstländer än bland de som var födda i låginkomstländer, medan mönstret för BP3 var tvärt om (57 % högre). Föräldrarnas utbildningsnivå och deltagarnas BMI och snusnings-, rök- och alkoholvanor hade endast i enstaka fall betydelse för exponeringen. Sammantaget visar resultaten att det finns skillnader i exponeringsmönster bland olika demografiska grupper av ungdomar i Sverige, som bör uppmärksammas i framtida studier.  Boendefaktorer påverkade också halterna av substanser i urin, vilket kan bero på skillnader i exponering från inomhusmiljön, men också på boendemiljöberoende livsstilsskillnader som i sin tur påverkar exponeringen. De som bodde på landsbygden hade i medeltal 13-73 % högre halter av ftalat- och DiNCH-metaboliter än de som bodde i stadsmiljö. Utbyte av olika typer av golvmaterial under de senaste 10 åren tycktes påverka exponeringen för framförallt vissa ftalater/ftalatalternativ. Metaboliter av ftalaterna DBP och BBzP, klorpyrifos-metaboliten TCP, och bisfenolen BPS uppvisade ökande koncentrationer ju längre norrut deltagarna bodde (4-8 % per latitudenhet), medan DPP och BP3 minskade norrut i landet (-3,6 till -8,1 % per latitudenhet). Metaboliter av PFR, samt TCP och BPA visade ökande halter ju längre österut i landet deltagarna bodde (3,0-7,3 % per longitudenhet). Användningen av kosmetika/hygien-/hudvårdande produkter och olika livsstils/kostfaktorer, samt hur stor del av dygnet som tillbringas inomhus, varierar sannolikt beroende på årstid eller veckodag. Det kan därmed vara en möjlig förklaring till att halterna av ett stort antal ftalat- och DiNCH-metaboliter (ej MEP och MBP) varierade med provtagningsmånad, vilket också var fallet för PFR-metaboliterna DPP och BBOEP, PAH-metaboliterna 2-OH-PH och 1-HP, och TCP. Metaboliterna av ftalaterna DEP, BBzP och DEHP, samt BBOEP, BPS och 2-OH-PH varierade beroende på vilken veckodag som provtagningen skett. Halterna av många olika urinsubstanser minskade med ökande konsumtion av fisk, mejeri (≤3 % fett), processat kött, ost och grönsaker dagen innan provtagning. DEHP-metaboliter och metaboliter av PFR (främst DPP) visade detta mönster i relation till alla de ovan nämnda livsmedelsgrupperna. Detta antyder att det finns bakomliggande exponeringskällor som minskar med ökad konsumtion av livsmedlen i fråga. I motsatts till detta observerades ökande halter av metaboliter av flera ftalater, BBOEP, och BHA med ökad glasskonsumtion dagen innan urinprovtagning. Ftalat- och DiNCH-metaboliter ökade också med ökad konsumtion av bakverk.  Samband med två mått på kostmönster undersöktes också, grad av hälsosam kost (SHEIA15) och grad av varierad kost (RADDS). SHEIA15 (Swedish Healthy Eating Index for Adolescents) baseras på de nordiska näringsrekommendationerna och ju högre SHEIA15 poäng en deltagare har desto hälsosammare kostmönster har deltagaren. RADDS (The Riksmaten Adolescents Diet Diversity Score) baseras på en kvantifiering av hur varierad varje enskild deltagares kostvanor var, uppbyggt kring Livsmedelsverkets kostrekommendationer om en varierad kost. Ju högre poäng en deltagare har desto mer varierad kost har deltagaren. En ökad grad av hälsosam kost var relaterad till minskad exponering för ftalaten DPHP, PFRn TPP, BPS och BP3, medan en ökad variabilitet i kosten var associerad till minskande exponeringar för ftalaterna DEP, BBzP, DEHP, DiNP, och DPHP och för BPA. De regressionsmodeller som användes i studien förklarade endast 9-24 % (BPA lägst, MBzP högst) av variationen av substanshalter i urinproverna. RMU var främst designad som en matvaneundersökning och det var endast möjligt att ta ett urinprov från varje deltagare (spoturin). Nackdelen med spoturinprover är att de studerade substanserna snabbt metaboliseras och elimineras ur kroppen via urinen inom timmar-dygn. Det gör att halterna av substanserna i urinproverna främst återspeglar den exponering som deltagarna hade dagen/dagarna före provtagningen av urinprovet. För att få en mer representativ bild av långsiktig exponeringen krävs upprepade provtagningar av urin från deltagarna under en längre tid, men detta är kostsamt och oftast inte praktiskt möjligt i större populationsstudier. Om spoturinprover används för exponeringsbedömningen så är det önskvärt att, i motsatts till RMA, provta urinen direkt på morgonen innan frukost och dagens aktiviteter inleds, för att inte aktiviteter under dagen för provtagning ska påverka resultaten. I RMU var det möjligt att undersöka sambanden mellan substanshalter i spoturinproven och livsmedelskonsumtion dagen före urinprovtagningen, men inte samband med andra aktiviteter dagen/dagarna innan provtagning.  Förutom kostregistregistreringen som deltagarna gjorde svarade de också på enkätfrågor som främst var fokuserade på kostvanor. Det fanns begränsat utrymme i enkäten för frågor som skulle vara av värde för undersökning av andra exponeringskällor utöver kosten. I rapporten diskuteras vilka typer av data, förutom data som finns tillgänglig i RMU, som möjligen skulle förbättra förståelsen om faktorer som förklarar variationen av substanshalter i spoturinprover i matvaneundersökningar. En framtida utvecklingsmöjlighet av liknande matvaneundersökningar är att samla in data kopplad till andra möjliga exponeringskällor än kosten som deltagarna utsatts för dagen innan provtagningen av urinen.  Vår studie visade att halterna av vissa substanser i urinen varierade i syd-nordlig och väst-östlig riktning i Sverige och var beroende av årstid och dag i veckan som urinproven tagits. Information om dessa faktorer är alltså viktig i framtida studier. Dessutom bidrog deltagarens födelseland till variationen i exponering, vilket visar vikten av att ha information om detta i framtida studier, liksom även föräldrarnas födelseland, samt hur länge deltagaren bott i Sverige. Dessa variabler fångar sannolikt upp livsstilsfaktorer/produktanvändning/kostvanor som bidrar till variationen i exponering, och som är svåra att fånga upp med enkätfrågor. Slutligen visar studien också att det finns en mängd demografiska/boende-/livsstils-/kostfaktorer som kan vara störfaktorer (confounders) i framtida studier av hälsoeffekter kopplat till de studerade urinsubs

• The purpose of our study was to investigate the relationship between concentrations of urinary substances in single urine samples from participants in the national dietary survey Riksmaten Adolescent 2016-17 (RMA) and demographic, lifestyle and dietary factors among the participants. A urine sample was taken from each participant (spot urine), who also recorded what they ate and drank the day before the sampling. The study included the plastic chemicals phthalates, phthalate alternatives and bisphenols, the pesticides chlorpyrifos and pyrethroids, phosphorus flame retardants/plasticizers (PFRs), polyaromatic hydrocarbons (PAHs), the biocide triclosan (TCS), the UV filter substance BP3 and the preservative BHA. Associations between substance levels in urine and food consumption the day before sampling were investigated using log-linear multivariate regression analysis. Furthermore, the associations with important personal characteristics such as demographic factors (age, sex, country of birth, parental education level), BMI, sampling day of the week and calendar month, lifestyle (smoking, snus, alcohol) and residence (urban/rural, flooring, longitude/latitude) were also evaluated. The results were analyzed using log-linear multivariate regression analysis, where the associations between the concentration of a single urinary substance (dependent variable) and all the above explanatory variables (independent variables) were analyzed simultaneously in a regression model. Using this method of statistical analysis, a statistically significant association between concentrations of a substance in urine and an independent variable in the multivariate regression model should be interpreted as the effect of the independent variable after the result has been controlled (adjusted) for the effects of the other independent variables included in the model. A variety of associations between substance concentrations and variables related to demographic/residential/lifestyle/dietary factors were observed among RMA participants, and also between concentrations and time of urine collection (month, day of week). An important thing to bear in mind when interpreting the results is that the more statistical tests that are performed, the greater the risk of falsely observing relationships that do not actually exist (chance findings). In cases where chance is not involved, the observed associations may in some cases be due to the independent variables in question being direct sources of exposure of the substances. In other cases, the relationships may be due to the fact that the independent variables studied are indicators of unknown underlying factors that are the actual sources of exposure. Urine concentrations of MEP, a metabolite of the phthalate DEP, the metabolites of the phthalate alternative DiNCH, the bisphenol 4,4-BPF, the PAH metabolite 2-OH-PH, TCS and BP3 increased with increasing age (on average 5-13% per year of age). Concentrations of metabolites of the phthalate DEHP and a metabolite of the PFR TBOEP (BBOEP) decreased with increasing age (-5.3% to -6% per year). The concentrations of MEP and MBP (metabolite of the phthalate DBP), the bisphenol 4,4-BPF, a PAH metabolite, TCS, BHA and BP3 were on average 14%-70% lower among boys than among girls. The age- and gender-dependent relationships can to some extent be due to gender differences in the use of cosmetics/skin care/hygiene products that contain some of the substances studied. Concentrations of most phthalate, chlorpyrifos and pyrethroid metabolites, were on average 25% -54% lower among participants born in high-income countries than among those born in low-income countries, while the pattern for BP3 was the opposite (57% higher). The parental level of education, participant BMI, and use of tobacco products (snus/smoking) and alcohol had basically no effect on the exposure. Overall, the results show that there are differences in exposure patterns among different demographic groups of young people in Sweden Residential factors also showed associations with concentrations of the substances, which may at least partially be due to differences in exposure from the indoor environment. Participants living in rural areas at the time of urine sampling had on average 13%-73% higher concentrations of phthalate and DiNCH metabolites than those living in urban environments. Replacement of different types of flooring materials over the last 10 years appeared to affect exposure to some phthalates/phthalate alternatives. Metabolites of the phthalates DBP and BBzP, the chlorpyrifos metabolite TCP, and the bisphenol BPS showed increasing concentrations the further north in Sweden the participants lived (4%-8% per latitudinal unit), while DPP and BP3 decreased northward in the country (-3.6% to -8.1% per latitudinal unit). Metabolites of PFR, as well as TCP and BPA showed increasing concentrations the further east in the country the participants lived (3.0%-7.3% per longitudinal unit). Different seasonal and weekday patterns of time spent indoors and product use could hypothetically, in some cases, explain why the concentrations of a large number of phthalate and DiNCH metabolites varied with sampling month, as was also the case for the PFR metabolites DPP and BBOEP, the PAH metabolites 2 -OH-PH and 1-HP, and TCP. The metabolites of the phthalates DEP, BBzP and DEHP, as well as BBOEP, BPS and 2-OH-PH varied depending on which day of the week the sampling took place. Concentrations of many different urinary substances decreased with increased consumption of fish, dairy (≤3% fat), processed meat, cheese and vegetables the day before sampling. DEHP metabolites and metabolites of PFR (mainly DPP) showed this pattern in relation to all the above-mentioned food groups. This suggests that there are underlying exposures that decrease with increased consumption of the foods in question. In contrast to this, concentrations of metabolites of several phthalates, BBOEP, and BHA increased with increased ice cream consumption the day before urine sampling. Phthalate and DiNCH metabolites also increased with increased consumption of baked goods. Associations with two long-term dietary patterns were also investigated, i.e. the degree of healthy diet (SHEIA15) and the degree of varied diet (RADDS). SHEIA15 (Swedish Healthy Eating Index for Adolescents) is based on the Nordic nutritional recommendations and the higher SHEIA15 score a participant has, the healthier is the participant's eating pattern. RADDS (The Riksmaten Adolescent's Diet Diversity Score) is based on a quantification of each individual participant's variability in dietary habits, built around the Swedish Food Agency's dietary recommendations for a varied diet. The higher a participant's score, the more varied is the participant's diet. An increased degree of healthy diet was related to reduced exposure to the phthalate DPHP, PFR TPP, BPS and BP3, while a more varied diet was associated with reduced exposures to the phthalates DEP, BBzP, DEHP, DiNP, and DPHP and to BPA. The regression models used in the study only explained 9-24% (BPA lowest, MBzP highest) of the variation in substance concentrations in the urine samples. RMA was primarily designed as a dietary survey, and in addition to the dietary registration that participants completed, they also answered a questionnaire that were primarily focused on questions related to dietary habits. There was limited space in the questionnaire for questions that would be of value for investigating other sources of exposure in addition to the diet. Examples of such data are the use of cosmetics/hygiene/body care products and of various products with plastic/rubber components, as well as the use of cleaning products at home and at school. In these cases, information is needed about use during day/days before sampling. In addition, information would be valuable about times of stay in different types of buildings the day/days before sampling (home, school, training facilities, leisure facilities, etc.), year of construction of the buildings and the type of floor/wall/ceiling material and surface material that the rooms had in which the participant spent time in. Several studies have shown that sampling the first urine in the morning provides a more reliable estimate of exposure the previous days than a urine sample taken at any time during the day. Therefore, it is desirable that the urine samples are taken directly in the morning before the day's activities begin. If this is not possible, information about at what time of day that the sampling occurred would also be valuable. In that case, information on the above-mentioned variables during the sampling day, until the sample is taken, should also be collected. The present study also showed that the concentrations of certain substances in the urine varied in a south-north and west-east direction in Sweden and were dependent on if the participant lived on the country-side or in an urban area. Moreover, variation in exposure was observed depending on the season and day of the week that the urine samples were taken. Information about these factors is thus important in future studies. The study also shows that the participant's country of birth contributes to some extent to the variation in substance exposure, which shows the importance of having information about this in future studies. Information about parental birth countries, as well as how long the participant has lived in Sweden is also of importance. These variables likely capture variation in lifestyle factors that contribute to variation in exposure, and which are difficult to capture with survey questions.  Overall, the study also shows that there are a number of demographic/housing/lifestyle/dietary factors that can be confounders in future studies of health effects linked to urine substance exposure of young people in Sweden. Some of these factors are important to control f

Ämnesord

NATURVETENSKAP  -- Geovetenskap och miljövetenskap -- Miljövetenskap (hsv//swe)

NATURAL SCIENCES  -- Earth and Related Environmental Sciences -- Environmental Sciences (hsv//eng)

Nyckelord

Sverige

ftalater

bisfenoler

fenolära ämnen

urin

exponering

ungdomar

Riksmaten

livsmedel

kön

ålder

boende

födelseland

Nationell miljöövervakning

National

Publikations- och innehållstyp

vet (ämneskategori)

rap (ämneskategori)