Untersuchung zur Wirksamkeit der Trinkwasserfluoridierung und deren Auswirkungen auf die Kariesentwicklung bei 4-jährigen Kindern in Aotearoa Neuseeland: Eine nationale, wiederholte Querschnittsstudie von 2010 bis 2022.

2.1 Studiendesign

Es handelte sich um eine landesweite, wiederholte Querschnittsstudie. Das neuseeländische Ethikkomitee für Gesundheit und Behinderung stufte diese Studie als Beobachtungsstudie mit minimalem Risiko ein, die keiner formellen Prüfung durch ein Ethikkomitee oder weiterer Einwilligungen zur Datennutzung bedurfte. Die Nutzung der B4SC-Daten wurde vom neuseeländischen Gesundheitsministerium genehmigt.

2.2 Untersuchte Population

Diese Studie nutzte Daten von neuseeländischen Kindern im Alter von 4 Jahren, die zwischen Juli 2010 und Juni 2022 ihre B4SC-Untersuchung erhielten. Um für eine B4SC-Untersuchung in Frage zu kommen, sollte das Alter bei der Untersuchung zwischen 4 Jahren und 5 Jahren und 7 Tagen liegen, daher gibt es gewisse Schwankungen im Untersuchungsalter.

2.3 Ergebnismessung

Unser primärer Endpunkt war Karies, die im Rahmen des Mundgesundheits-Screenings „Lippenheben“ (B4SC) [ 19 ] festgestellt wurde. Dieses Screening wird von geschulten Pflegekräften gemäß dem standardisierten Protokoll des neuseeländischen Gesundheitsministeriums durchgeführt [ 19 ]. Die Pflegekräfte werden in der Anwendung der „Lippenheben“-Methode geschult, einschließlich der Verwendung klinischer Leitlinien und fotografischer Referenzbeispiele. Die Zähne der Kinder werden auf einer Skala von eins bis sechs klassifiziert, wobei ein Wert von eins keine sichtbare Karies bedeutet. Ab einem Wert von zwei gelten die Kriterien für frühkindliche Karies (ECC) im Alter von vier Jahren [ 19 ], und das Kind wird zur Behandlung überwiesen (ca. 15 % der vierjährigen Kinder in Neuseeland) [ 14 ]. Diese Prävalenz ist deutlich niedriger als die vom neuseeländischen kommunalen Mundgesundheitsdienst im Alter von fünf Jahren berichtete Prävalenz (43 % im Jahr 2024), was darauf hindeutet, dass im Rahmen des B4SC im Alter von vier Jahren wahrscheinlich erhebliche Mengen an frühkindlicher oder nicht-kavitärer Karies unentdeckt bleiben [ 1 ].

2.4 Expositionsbewertung

Die zentrale Annahme dieser wiederholten Querschnittstudie ist, dass die Fluoridbelastung im Alter von vier Jahren (B4SC-Untersuchung) repräsentativ für die lebenslange Belastung bis zu diesem Zeitpunkt ist. Von allen Schulassistenten wurden Daten zu Beginn und Ende der Trinkwasserversorgung sowie zu Unterbrechungen der Trinkwasserversorgung von mehr als sechs Monaten erhoben. Jahre mit einer Unterbrechung von mehr als sechs Monaten wurden als nicht fluoridiert betrachtet.

Es wurden drei Kategorien des Fluoridierungsstatus erstellt: (1) vollständig fluoridiert (Fluoridierung im Bewertungsjahr und den drei vorangegangenen Jahren); (2) vollständig nicht fluoridiert (Nichtfluoridierung im Bewertungsjahr und den drei vorangegangenen Jahren); und (3) gemischte Fluoridierung (Abweichung in mindestens einem von vier Jahren (Bewertungsjahr plus drei vorangegangene Jahre) – entweder fluoridiert oder nicht fluoridiert). In der Hauptanalyse wurde gemischte Fluoridierung als „vollständig fluoridiert“ umkodiert, während in einer Sensitivitätsanalyse alle gemischten Fälle als vollständig nicht fluoridiert eingestuft und gleichzeitig gemischte Versorgungsleistungen ausgeschlossen wurden.

Für jedes Jahr von 2010 bis 2022 wurde für jede Wasserversorgungszone (WDZ) eine Variable zum Fluoridierungsstatus erstellt (basierend auf Daten von 2007 bis 2022). Die Entwicklung eines nationalen räumlichen Datensatzes aller öffentlichen Wasserversorgungszonen in Neuseeland wurde kürzlich dokumentiert [ 18 ]. Dieser Datensatz deckt ca. 88 % der Gesamtbevölkerung ab; die restliche Bevölkerung bezieht ihr Wasser aus privaten Quellen [ 18 ]. Validierungsanalysen haben gezeigt, dass dieser Datensatz einen hohen positiven Vorhersagewert aufweist (er identifiziert Personen, die an die öffentliche Wasserversorgung angeschlossen sind, korrekt) [ 20 ].

Jedes Kind wurde anhand seines Wohnblocks, der im Rahmen der B4SC-Bewertung erfasst wurde, einer WDZ (Wildlife Development Zone) zugeordnet. Dieser Wohnblock diente als Indikator für die Exposition von der Geburt bis zum Bewertungsjahr. Ein Wohnblock ist die kleinste geografische Einheit, die von Statistics New Zealand verwendet wird. Er umfasst in der Regel 30 bis 60 Wohneinheiten und ist maximal 120 Wohneinheiten groß (was einem Stadtblock entspricht).

2.5 Soziodemografische Variablen

Zu den aus dem B4SC-Datensatz abgeleiteten soziodemografischen Variablen gehörten Geschlecht, Alter und ethnische Zugehörigkeit. Das Geschlecht wurde in weiblich und männlich kategorisiert. Das Alter (in Monaten) wurde anhand der B4SC-Bewertung und des Geburtsdatums berechnet. Die ethnische Zugehörigkeit basierte auf den Richtlinien des Gesundheitsministeriums, wonach Kindern mit mehreren ethnischen Zugehörigkeiten gemäß folgender Priorisierungshierarchie eine einzige ethnische Zugehörigkeit zugeordnet wurde: (1) Maori; (2) Pazifik; (3) Asiatisch; (4) Nahöstlich, Lateinamerikanisch und Afrikanisch; und (5) Europäisch/Andere.

Der Grad der Nachbarschaftsbenachteiligung wurde anhand des neuseeländischen Deprivationsindex 2013 (NZDep2013) [ 21 ] und NZDep2018 [ 22 ] ermittelt. Grundlage hierfür war der im Rahmen der B4SC-Untersuchung erfasste Wohnort des Kindes, der in den Volkszählungen von 2013 und 2018 dokumentiert wurde. Der NZDep kombiniert Volkszählungsdaten zu Einkommen, Wohneigentum, Beschäftigung, Qualifikationen, Familienstruktur, Wohnsituation, Verkehrsanbindung und Kommunikation zu einem einzigen Wert [ 21 , 22 ]. Jedem Wohngebiet wird basierend auf Dezilen ein Wert von 1 (am wenigsten benachteiligt) bis 10 (am stärksten benachteiligt) zugewiesen. Diese Werte wurden für unsere Analyse zu Quintilen zusammengefasst.

Die Einteilung in ländliche/städtische Gebiete erfolgte durch Verknüpfung des Wohnbezirks (Meshblock) des Kindes mit der neuseeländischen Standardklassifizierung für städtische und ländliche Gebiete: (1) Großstadt ( > 100,000 Einwohner); (2) Großstadt (30,000–99,999 Einwohner); (3) Mittelstadt (10,000–29,999 Einwohner); (4) Kleinstadt (1000–9999 Einwohner); (5) ländlich (200–1000 Einwohner); und (6) sonstige ländliche Gebiete (< 200 Einwohner). Alle Beurteilungen zwischen 2010 und 2017 wurden mit den NZDep- oder Stadt/Land-Klassifizierungen von 2013 verknüpft, während Beurteilungen ab 2018 mit der Klassifizierung von 2018 verknüpft wurden.

2.6 Statistische Analyse

Die RECORD-Richtlinien (Reporting of studies Conducted using Observational Routinely-collected Data) dienten als Grundlage für die Berichterstattung dieser Studie [ 23 ]. Die Expositionsgruppen und die soziodemografischen Merkmale wurden mittels Pearson-Chi-Quadrat- ^Test verglichen . Für die primären Analysen wurde die Fluoridierungsexposition dichotomisiert in vollständig fluoridierte und vollständig nicht fluoridierte Gruppen. Dabei wurden als gemischt fluoridiert klassifizierte WDZ (Wildwasser-Einlaufzonen) als vollständig fluoridiert umkodiert. Anschließend wurde eine sekundäre Sensitivitätsanalyse durchgeführt, in der die Exposition erneut dichotomisiert wurde (vollständig fluoridiert vs. vollständig nicht fluoridiert). Hierbei wurden gemischt fluoridierte WDZ als vollständig nicht fluoridiert umkodiert. Da Karies im frühen Kindesalter (ECC) nicht selten auftritt und logistische Regressionsmodelle in solchen Fällen bekanntermaßen verzerrte Schätzungen des relativen Risikos liefern, wurden stattdessen modifizierte Poisson-Regressionsmodelle verwendet [ 17 ]. Da die Kinder in Meshblocks gruppiert waren, wurden zudem Mehrebenen-Mixed-Effects-Modelle mit den in den Meshblocks gruppierten Kindern eingesetzt. In diesen Modellen wurden die Netzblöcke als zufällige Achsenabschnitte behandelt. Analog zu den in anderen Studien angewandten Verfahren [ 14 ] wurden zunächst soziodemografische und potenziell konfundierende Variablen berücksichtigt und sukzessive hinzugefügt, um ein Haupteffektmodell zu entwickeln. Anschließend wurden alle Zwei-Faktor-Interaktionsterme, einschließlich derer mit dem Fluoridierungsstatus, berücksichtigt und sukzessive in das Haupteffektmodell aufgenommen, bis sich das Bayes'sche Informationskriterium (BIC) nicht mehr verbesserte [ 24 ]. In den Regressionsmodellen wurde das Alter auf seinen Median (51 Monate) zentriert. Als Referenzkategorien dienten: weiblich (Geschlecht), europäisch/andere (ethnische Zugehörigkeit), NZDep-Quintil 1 (am wenigsten benachteiligt), städtisch – Großstadt (ländlich/städtische Klassifizierung) und das mittlere Studienjahr (2016) als Bewertungsjahr. Alle Analysen wurden mit Stata SE, Version 18.0 (StataCorp LLC, College Station, Texas, USA), durchgeführt.

3.1 Studienbeispiel

Die Rohdaten der B4SC-Studie enthielt Untersuchungsdaten von 732,622 Kindern aus den Jahren 2010 bis 2022. Abbildung 1 zeigt das Flussdiagramm der Ein- und Ausschlusskriterien für die Studienkohorte. Kinder wurden ausgeschlossen, weil keine gültige Mundgesundheitsuntersuchung vorlag ( n = 77,236, 10.5 %), Adressangaben fehlten ( n = 22,350, 3.1 %) oder andere Kovariablen fehlten ( n = 2110, 0.3 %). Die endgültige Stichprobe für die Analyse umfasste 630,926 vierjährige Kinder (86.1 % der ursprünglichen Stichprobe).

Insgesamt betrug das Medianalter der eingeschlossenen Kinder bei der B4SC-Untersuchung 51 Monate (4.25 Jahre), und 307,481 (48.7 %) waren weiblich (Tabelle 1 ). Die primäre ethnische Zugehörigkeit von 50.7 % der Stichprobe war europäisch/anderer Herkunft, 25.9 % lebten in den sozial benachteiligsten Gebieten und 84.9 % in einem städtischen Gebiet.

3.2 Fluoridierung

Insgesamt wurden 628 Wasserverteilungszonen (WDZ) in den landesweiten räumlichen Datensatz aufgenommen. Davon wurden 483 (76.9 %) zu keinem Zeitpunkt fluoridiert (Tabelle S1 ), während weitere 8 (1.3 %) WDZ in der Vergangenheit fluoridiert waren, die Fluoridierung jedoch vor 2007 während des für diese Analyse verwendeten Beobachtungszeitraums eingestellt wurde. Weitere 106 (16.9 %) WDZ wurden während des gesamten Untersuchungszeitraums fluoridiert. Schließlich wiesen 31 (4.9 %) WDZ einen gemischten Fluoridierungsstatus auf.

In den untersuchten Gebieten wurden 288,770 Kinder (45.8 %) als in nicht fluoridierten Gebieten lebend, 317,371 (50.3 %) in fluoridierten Gebieten und 24,785 (3.9 %) in Gebieten mit gemischtem Fluoridierungsstatus eingestuft. Ein größerer Anteil der Kinder in den Gruppen mit gemischtem oder nicht fluoridiertem Trinkwasser waren Maori-Kinder oder lebten in kleinen Städten, ländlichen oder abgelegenen Regionen. Im Gegensatz dazu lebte ein größerer Anteil der Kinder in den Gruppen mit fluoridiertem oder gemischtem Trinkwasser in den ärmsten Regionen Neuseelands (Tabelle 1 ).

3.3 Mundgesundheit

Insgesamt erkrankten 89,591 Kinder (14.2 %) an frühkindlicher Karies (ECC). Tabelle 2 zeigt die Verteilung des ECC-Status nach soziodemografischen Merkmalen, sowohl insgesamt als auch aufgeschlüsselt nach Fluoridierungsgruppen. Es lassen sich deutliche Unterschiede erkennen: Höhere ECC-Raten korrelieren mit höherer sozialer Benachteiligung in bestimmten Gebieten, und Kinder pazifischer und Maori-Herkunft weisen höhere Raten auf als Kinder europäischer und anderer Herkunft.

3.4 Untersuchung des Zusammenhangs zwischen CWF und Mundgesundheit

Eine einfache Analyse ergab, dass 48,704 (15.3 %) Kinder in fluoridierten Gebieten eine höhere Kariesrate im frühen Kindesalter (ECC) aufwiesen als 37,707 (13.1 %) in nicht fluoridierten und 3180 (12.8 %) in gemischt fluoridierten Gebieten. Eine einfache Mehrebenen-Analyse mit gemischten Effekten, die die fluoridierte/gemischt fluoridierte Gruppe mit der nicht fluoridierten Gruppe verglich, ergab ein Inzidenzratenverhältnis (IRR) von 0.92 (95 %-Konfidenzintervall [KI]: 0.91–0.94). Dies deutet darauf hin, dass das Leben in nicht fluoridierten Gebieten mit einem geringeren Kariesrisiko verbunden ist. Tabelle 2 zeigt jedoch auch Unterschiede in den ECC-Mustern in Abhängigkeit von soziodemografischen Merkmalen zwischen den Fluoridierungsgruppen . Die einfache Analyse berücksichtigt diese unterschiedlichen Muster der Fluoridierungsexposition und des Kariesrisikos nicht, weshalb eine statistische Anpassung erforderlich ist.

3.5 Angepasste Analysen

Zunächst wurde ein Haupteffektmodell erstellt. Die Variablen, die im Vorwärtsselektionsverfahren den BIC-Wert minimierten, waren die ethnische Zugehörigkeit (BIC = 495368.4), gefolgt von der sozioökonomischen Benachteiligung des Wohngebiets (BIC = 490650.8), dem Alter (BIC = 488908.7), dem Jahr der B4SC-Untersuchung (BIC = 488606.9), dem Geschlecht (BIC = 488488.2) und der Klassifizierung als ländlich/städtisch (BIC = 488456.1). Ein quadratischer Term für das Alter wurde ebenfalls in Betracht gezogen, führte jedoch zu einer Verschlechterung des BIC-Werts und wurde daher nicht berücksichtigt (BIC = 488458.7). Alle einbezogenen Variablen waren in diesem Haupteffektmodell mit der Karieserfahrung assoziiert (alle p < 0.001).

Anschließend wurden alle Zwei-Faktor-Interaktionen berücksichtigt. Die Interaktionen mit dem niedrigsten BIC-Wert waren Ethnizität × NZDep (BIC = 488110.9), gefolgt von Fluoridierungsexposition × Ethnizität (BIC = 488081.7) und Ethnizität × Alter (BIC = 488070.3). Da keine weiteren Zwei-Faktor-Interaktionen einen niedrigeren BIC-Wert ergaben, wurde die Modellbildung beendet. Die einbezogenen Interaktionsterme korrelierten signifikant mit der Karieserfahrung (alle p < 0.001). Obwohl alle identifizierten Interaktionsterme im endgültigen Modell beibehalten wurden, wird hier nur die Interaktion Fluoridierungsexposition × Ethnizität dargestellt (Abbildung 2 ), da diese die primäre Interaktion von Interesse war.

Abbildung 2 zeigt die IRR-Effektstärkeschätzungen und die zugehörigen 95%-Konfidenzintervalle aus den finalen, adjustierten, mehrstufigen, modifizierten Poisson-Regressionsmodellen mit gemischten Effekten (die Daten für Abbildung 2 sind in Tabelle S2 verfügbar ). Aufgrund der signifikanten Interaktion zwischen Fluoridierungsexposition und ethnischer Zugehörigkeit bedeutet dies, dass der Zusammenhang zwischen CWF und Mundgesundheitsergebnissen je nach ethnischer Zugehörigkeit variiert.

Bei der primären Exposition, bei der gemischte Wasserversorgungen als vollständig fluoridiert charakterisiert wurden, war der größte geschätzte Effekt bei Kindern europäischer/anderer Herkunft (IRR = 1.25; 95 %-KI: 1.21–1.29), gefolgt von Kindern asiatischer (IRR = 1.14; 95 %-KI: 1.10–1.18) und Maori-Kindern (IRR = 1.11; 95 %-KI: 1.08–1.13). Der Einfluss der Fluoridierung schien jedoch für Kinder pazifischer (IRR = 1.03; 95 %-KI: 1.00–1.07) und MELAA-Kinder (IRR = 0.94; 95 %-KI: 0.84–1.05) vernachlässigbar, nachdem Unterschiede in den gemessenen soziodemografischen Variablen berücksichtigt wurden. Im zweiten Modell, in dem gemischte Versorgungsleistungen als vollständig nicht fluoridiert behandelt wurden, ergaben sich die gleichen Muster – allerdings waren die geschätzten IRR im Allgemeinen gedämpft (z. B. europäische/andere Kinder IRR = 1.21; 95 % KI: 1.17, 1.24).

3.6 Populationsattributabler Anteil

Insgesamt wiesen 89,591 Kinder im Studienzeitraum ein positives Ergebnis beim B4SC-Screening (Lippenheben) auf. Der ethnisch gewichtete populationsattributable Anteil betrug 4.4 % (95 %-KI 3.7–5.2), was darauf hindeutet, dass 3942 (95 %-KI 3315–4659) Fälle auf die fehlende Fluoridierung des Trinkwassers zurückzuführen waren, oder dass jährlich 282 Fälle von frühkindlicher Karies (ECC) durch das Lippenheben im Rahmen des B4SC-Screenings im Alter von 4 Jahren entdeckt wurden.

4.1 Stärken und Grenzen

Eine wesentliche Stärke dieser Studie ist ihre nahezu vollständige Abdeckung der Bevölkerung, die auf 13 Jahren Daten eines nationalen Programms zur Überwachung der Mundgesundheit basiert. Die Analyse liefert zusätzliche aktuelle Erkenntnisse zur Wirksamkeit der Kaltwasserfluoridierung (CWF) unter Berücksichtigung wichtiger Störfaktoren. Die große Stichprobengröße ermöglichte zudem die Untersuchung potenzieller Wechselwirkungen zwischen CWF und wichtigen Kovariablen. Die Verfügbarkeit von Daten auf individueller Ebene mindert außerdem mögliche Verzerrungen durch den ökologischen Fehlschluss, ein Problem, das in den oben dargestellten Analysen der Mundgesundheitsdaten und des CWF-Status deutlich wurde. Die Studie nutzte außerdem eine aktualisierte Expositionsbewertung, die nationale Daten zur räumlichen Ausdehnung der WDZ, zu Beginn, Ende und Unterbrechungen der Kaltwasserfluoridierung sowie den Fluoridierungsstatus in den Jahren vor dem B4SC-Bewertungsdatum berücksichtigte.

Die größte Einschränkung dieser Studie liegt in ihrem Querschnittdesign. Die Analyse geht davon aus, dass die Exposition gegenüber Trinkwasser von der Geburt bis zum vierten Lebensjahr konstant bleibt, wodurch eine umgekehrte Kausalität nicht ausgeschlossen werden kann. In einer prospektiven Längsschnittstudie mit Kindern in Neuseeland zogen 34 % der Kohorte zwischen Geburt und dem vierten Lebensjahr nicht um, während 26 % einmal und 40 % zweimal oder öfter umzogen [ 26 ]. Allerdings betrugen nur 9 % aller Umzüge innerhalb derselben Kohorte im Alter von zwei Jahren mehr als 50 km, was darauf hindeutet, dass die meisten Kinder ihre Trinkwasserexposition beibehalten, da der Fluoridierungsstatus auf Stadtebene erfasst wird [ 27 ]. Dennoch birgt diese Mobilität das Risiko einer Fehlklassifizierung, wodurch die Effektstärken wahrscheinlich gegen Null tendieren, da Kinder in der vollständig nicht fluoridierten Gruppe die Intervention möglicherweise teilweise erhalten haben (z. B. Trinkwasser von 0 bis 3 Jahren) und Kinder in der vollständig fluoridierten Gruppe die Intervention möglicherweise erst ab dem vierten Lebensjahr erhalten haben (z. B. bis zum dritten Lebensjahr nicht fluoridiert). Wie bereits erwähnt, dürfte diese Voreingenommenheit vor allem Kinder maorischer und pazifischer Abstammung betroffen haben.

Eine weitere Einschränkung besteht in der Verwendung des Fluoridierungsstatus als Indikator für die Fluoridbelastung. Dieser Ansatz setzt voraus, dass die Wasserversorgung durchgehend mit optimalen Konzentrationen (0.7–1.0 ppm) fluoridiert wird. Während diese Annahme in Ländern mit hoher Fluoridierungsquote zutrifft, ist das Trinkwasser in Neuseeland in etwa 40 % der Fälle unterdosiert, wobei es je nach ethnischer Zugehörigkeit und sozioökonomischer Lage in bestimmten Gebieten Unterschiede gibt [ 5 ].