auteurs: Baliatsas C., Yzermans J., Hooiveld M, Kenens R., Spreeuwenberg P., Kamp I. van, Dückers M.
jaar: 2025
type onderzoek: Epidemiologische studie op basis van registraties in de huisartsenpraktijk
tijdschrift & DOI nummer: Renewable and Sustainable Energy Reviews 216 (2025). https://doi.org/10.1016/j.rser.2025.115642
Relevantie: Deze studie heeft te veel methodologische tekortkomingen om zeggingskracht te hebben, wij ondersteunen de oproep van de auteurs om goede epidemiologische studies op te zetten.
Wat zijn de manco’s in deze studie?
De postcodes zijn niet volledig gebruikt, maar slechts de vier cijfers. Sommige postcodes bestrijken zo tot wel 4 kilometer, terwijl de afstanden tot turbines worden uitgedrukt in klassen van 500 meter. Dit levert groepen op zonder realiteitswaarde.
De huisarts kan geen ‘geluidshinder’ registreren. Of ‘slaapproblemen door geluidshinder’.
Hiervoor is het Nivel teruggevallen op de ICPC code voor ‘huisvestings-/buurtproblemen’, welke gebruikt kan worden voor ‘de kwaliteit en beschikbaarheid van huisvesting, overlast in de buurt en omgevingslawaai’. Met deze keuze, en dit manco in de huisartsenregistraties, wordt een onzuivere indicator gebruikt.
(Overigens hebben wij in 2021 de ICPC code ‘geluidshinder’ tevergeefs aangevraagd bij het Nederlands Huisartsen Genootschap.)
In de Nivel-studie wordt ook de ICPC-code ‘ADHD’ gebruikt als indicator voor gedragsproblematiek bij kinderen. ADHD is echter een specifieke classificatie van gedragskenmerken. Het is onjuist deze code te gebruiken wanneer naar gedragsproblematiek ten gevolge van externe factoren wordt gezocht.
In tabel 1 worden de aantallen omwonenden getoond per afstandscategorie. In het jaar 2014 wonen er binnen 500 meter 6500 mensen, in 2015 nog 900 mensen, in 2021 400 mensen. Binnen 1000 meter in 2014: 23.500, in 2015 slechts 900, in 2021 weer 5800. Deze data zijn berekend vanuit voorgaande of volgende jaren en kunnen onmogelijk correct zijn, maar vormen wel de input van de verdere analyses.
De schatting van de geluidsblootstelling is een farce. De locatie (4-cijferige postcode) wordt omgerekend naar een afstand tot een windturbine, zie boven. Vervolgens wordt de gemiddelde geluidsproductie van die windturbine berekend met behulp van de gegevens van de dichtstbijzijnde weerstation(s) van het KNMI op 10 meter hoogte. Deze gegevens worden door middel van modellering omgezet naar de windsnelheid van een compleet andere locatie, op een compleet andere ashoogte. Dit resulteert in een windprofiel ter hoogte van de windturbine op ashoogte, volledig gemodelleerd, NIET gemeten.
Deze informatie wordt vervolgens gebruikt voor de berekening van de Lden-waarde, een jaargemiddelde met strafpunten voor avond en nacht (5, respectievelijk 10 dB).
Deze berekening gebeurt met behulp van een verouderde methode, de ISO-9613, welke is gevalideerd tot 30 meter hoogte en 1000 meter afstand, bij zwakke wind. En deze kunstmatige maatstaf wordt vervolgens gerelateerd aan het gebruik van bepaalde medicijnen, in relatie tot de afstand tot een windturbine.
De schrijvers vergelijken hun studie met die van Poulsen. De groep van Poulsen heeft de data van windturbinegeluid en het optreden van een aantal ziektebeelden onderzocht over een zeer lange periode (1982 – 2013), met veel aandacht voor de juistheid van de geluidsberekeningen per windturbinetype en het type woning, en bovenal, tot op de meter wat de precieze afstand was tussen woning en turbine. Wij achten deze vergelijking pretentieus en onhoudbaar.
Nederlandse samenvatting: Er is beperkt epidemiologisch onderzoek naar het verband tussen windturbines (WT’s) en nadelige gezondheidseffecten. Deze studie combineerde gegevens uit elektronische patiëntendossiers van huisartsen met afstandsgegevens tot WT-locaties en geluidsemissies. De studie besloeg een decennium (2012-2021) en onderzocht een jaarlijkse steekproef van 350.000 tot 560.000 personen die binnen 5 km van WT’s wonen, en een breed scala aan gezondheidsklachten en -aandoeningen die in de eerstelijnszorg werden gediagnosticeerd, evenals medicijnvoorschriften. Multilevel regressieanalyses wezen over het algemeen op een gebrek aan consistente en significante verbanden tussen de afstand (0-500, 500-1000 en 1000-2000 m) tot WT’s en de prevalentie van gezondheidsproblemen, rekening houdend met demografische en sociaaleconomische factoren. Hoewel de prevalentie van bepaalde symptomen, zoals spanningshoofdpijn en depressieve gevoelens, in latere jaren binnen 500 m van WT’s toenam, waren de resultaten statistisch niet significant. Hogere gemiddelde geluidsniveaus (boven 42 dB Lden) waren in de meest recente jaren geassocieerd met een toename van het voorschrijven van pijnstillers. Slechts een klein deel van de steekproef woonde binnen een straal van 500 meter van de WT’s en werd blootgesteld aan hogere geluidsniveaus – een methodologische uitdaging die inherent is aan dit onderwerp. Gezien de toenemende inzet van WT’s zijn uitgebreidere epidemiologische studies noodzakelijk, waarbij objectieve morbiditeitsgegevens worden gecombineerd met zelfgerapporteerde symptomen, met behulp van de grootst mogelijke steekproeven in de buurt van WT’s. Het verfijnen van de blootstellingsbeoordeling met nauwkeurige afstandsgegevens op individueel niveau, het integreren van informatie over geluidskenmerken zoals amplitudemodulatie, en het grondig controleren van relevante verstorende en modererende variabelen zijn cruciale aspecten die in toekomstig onderzoek in overweging moeten worden genomen.
Original abstract: Epidemiological research on the association between wind turbines (WTs) and adverse health effects remains limited. This study integrated data from electronic health records from general practitioners with geospatial data on WT locations and noise emissions. Spanning a decade (2012–2021) and a yearly sample of 350,000 to 560,000 individuals living within 5 km of WTs, it investigated a broad range of health symptoms and conditions diagnosed in primary care, as well as medication prescriptions. Multilevel regression analyses generally indicated a lack of consistent and significant associations between distance (0–500, 500–1000 and 1000–2000 m) to WTs and prevalence of health problems, accounting for demographic and socioeconomic factors. While the prevalence of certain symptoms such as tension headache and depressive feelings increased within 500 m from WTs in later years, results were not statistically significant. Higher average noise levels (above 42 dB Lden) were associated with increased painkiller prescriptions in the most recent years. Only a small part of the sample lived within 500 m from WTs and was exposed to higher noise levels – a methodological challenge inherent to this topic. In light of the expanding deployment of WTs, more comprehensive epidemiological studies are necessary, combining objective morbidity data with self-reported symptoms, using the largest feasible samples near WTs. Refining exposure assessment with precise geospatial data at the individual level, incorporating information on sound characteristics such as amplitude modulation, and thoroughly controlling for relevant confounding and moderating variables are critical aspects that need to be considered in future research endeavours.
Zoektermen/tags: gezondheidsklachten, Nederlands onderzoek, epidemiologisch onderzoek