Gesundheitsbasierte Arbeitsplatzgrenzwerte (MAK, AGW) werden nach den derzeit verwendeten Verfahren ausgehend von einem NOAEL mittels Division durch verschiedene Extrapolationsfaktoren abgeleitet, wie vorstehend beschrieben. Die Extrapolationsfaktoren sollen dabei fehlendes Wissen hinsichtlich der Übertragung von tierexperimentellen Ergebnissen auf den Menschen plausibel überbrücken.
NOAEL sind ebenso wie Extrapolationsfaktoren "Punktwerte", und auch der erhaltene Grenzwert ist eine einzelne Zahl. Diese Vorgehensweise wird auch als "deterministisches Verfahren" bezeichnet. Unsicherheiten und Variabilität der Eingangsgrößen (NOAEL und Extrapolationsfaktoren) und der Bewertung bleiben dabei weitgehend unberücksichtigt.
Im Gegensatz zur deterministischen Vorgehensweise können probabilistische Verfahren (Verfahren, die Wahrscheinlichkeitsaussagen liefern) Unsicherheiten und Variabilität der Eingangsgrößen und der Bewertung beschreiben. Solche Verfahren arbeiten statt mit Punktwerten mit Verteilungsfunktionen der betrachteten Variablen.
Logarithmisch-normale Verteilung von Messwerten in der Luft
In der Expositionsabschätzung, z. B. durch Messung der Luftkonzentration am Arbeitsplatz sind probabilistische Verfahren seit vielen Jahren wertvolle Instrumente.
Durch die in zahlreichen Messungen bestätigte Annahme einer logarithmisch-normalen Verteilung von Messergebnissen können so aus vergleichsweise wenigen Messungen statistische Aussagen über die Verteilung der Gefahrstoffkonzentrationen in der Luft, über einzelne Konzentrationsperzentile (z. B. 50 %-, 90 %- oder 95 %-Perzentil) und die Wahrscheinlichkeit der Einhaltung oder Überschreitung eines Grenzwertes abgeleitet werden.
In der Wirkungsabschätzung, d. h. der Ableitung von Grenzwerten, sind solche Verfahren heute jedoch noch nicht etabliert, obwohl sie auch hier sicherlich wertvolle Aussagen zur "Zuverlässigkeit" abgeleiteter Grenzwerte oder DNELs treffen könnten.
An der Anwendung solcher probabilistischer Verfahren zur Ableitung von Grenzwerten wird derzeit noch wissenschaftlich gearbeitet.
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