Vergleich mykologischer und chemisch-analytischer Labormethoden zum Nachweis von Schimmelpilzbefällen in Innenräumen

Abstract

Für die Bewertung der prädiktiven Wertigkeit häufig angewandter Methoden, die zum Nachweis von Schimmelpilzbefällen in Innenräumen eingesetzt werden, wurden in 45 Schimmel- und in 47 Nichtschimmelwohnungen mykologische und chemisch- analytische Untersuchungen vorgenommen. Die Studie wurde laborverblindet in Bezug auf den durch Inspektion ermittelten Schimmelstatus der Wohnungen durchgeführt. Die Ergebnisse der einzelnen Bestimmungsmethoden wurden anhand ihrer Receiver Operating Characteristic-(ROC-)Kurven miteinander verglichen. Im Ergebnis dieser statistischen Analyse zeigte sich, dass die etablierten mykologischen Bestimmungsmethoden: Erfassung luftgetragener Schimmelpilze mit dem Andersen-Impaktor, sedimentierender Schimmelpilze auf Petri-Schalen und sedimentierter Schimmelpilze in Hausstaub unter den gewählten Studienbedingungen eine hohe diskriminatorische Fähigkeit zur Unterscheidung von Schimmel- und Nichtschimmelwohnungen besitzen, wenn ein Summenscore aus den Gattungen Aspergillus und Penicillium verwendet wurde. Die errechneten Flächen unter den jeweiligen ROC-Kurven (AUC) reichten von AUC=0,992 (95%-KI 0,942–0,997) für die Methode der Bestimmung sedimentierter Pilze im Hausstaub über AUC=0,996 (95%-KI 0,940–0,998) für das Sedimentationsverfahren bis zu AUC=0,999 (95%-KI 0,957– 1,000) für die Methode der Erfassung luftgetragener Schimmelpilze mittels Andersen- Impaktor. Im paarweisen Vergleich erwiesen sich diese Flächen unter den ROC-Kurven als nicht statistisch signifikant voneinander verschieden. Diese Ergebnisse wurden mit DG-18-Agar als Kulturmedium erzielt. Gleichwertige Ergebnisse ergaben sich für Malzextrakt-Agar. Im Vergleich dazu war die Methode der Bestimmung von mikrobiell bedingten flüchtigen organischen Verbindungen (MVOC) mithilfe eines aus 8 Einzelverbindungen gebildeten Summenwertes den mykologischen Verfahren deutlich unterlegen: AUC=0,620 (95%-KI 0,509–0,723). Betrachtet man die untere Grenze des 95%-Konfidenzintervalls der Fläche unter der ROC-Kurve, so ist diese kaum von 0,5 verschieden. Dieses Ergebnis bedeutet, dass sich die Diskriminationsfähigkeit dieser Methode nur geringfügig von der einer zufälligen Klassifizierung unterscheidet. Mögliche methodische Einflüsse, die zu dieser Einschätzung geführt haben, werden diskutiert.

To evaluate frequently used methods that discriminate between moldy and nonmoldy indoor environments, 45 homes with visible mold growth and 47 definitively non-infested homes, both confirmed by inspection, were investigated by microbiological and chemical analytical methods. The study was laboratory blinded in relation to the confirmed mold status of the rooms. Statistical evaluation of the results of the applied mycological methods with the Receiver Operating Characteristic (ROC) curve analysis showed that these methods (impaction, open Petri dish method, and determination of mold spores in house dust samples) performed very well in discriminating between rooms with visible mold growth and nonmoldy rooms when the sum score of the mold genera Aspergillus and Penicillium was used as an indicator. The calculated areas under the ROC curves (AUC) of the three mycological methods were: 0.992 (95% CI 0.942–0.997) for mold spores in house dust samples, 0.996 (95% CI 0.940–0.998) for the open Petri dish method, and 0.999 (95% CI 0.957–1.000) for the determination of airborne spores with the Andersen impactor, respectively. A perfect discrimination would lead to an AUC of 1. These results were obtained with DG 18-agar as well as with malt extract agar. In contrast to the results of the mycological methods, the chemical analytical method under the same study conditions showed a distinctly lower performance in discriminating rooms according to their mold status when a sum score (concentration of eight typical MVOC) was used as an indicator. The area under the ROC curve (AUC) had a value of 0.620 (95% CI 0.509–0.723). A completely useless test would have an AUC of 0.5. As the lower limit of the 95% confidence interval of the area under the ROC curve is close to 0.5, the results obtained with the MVOC method do not differ from the classification results which can be obtained simply by chance. Possible methodological biases which could have lead to this interpretation are discussed.