Necessary adaptations for a harmonized fieldtesting procedure and risk assessment of earthworms (terrestrial)

Abstract

Ziel dieses Projekts war es, wissenschaftlich belastbare und praktische Informationen über die Variabilität der in Feldstudien mit Regenwürmern ermittelten Endpunkte, die statistische Signifikanz der Ergebnisse und die Höhe der sicher statistisch nachweisbaren Auswirkungen der getesteten Chemikalien zu liefern, um Vorschläge für die Verbesserung des Testdesigns zu entwickeln. Best-Practice-Studien zeigen, dass die statistische Trennschärfe zur Erkennung von Unterschieden zwischen Kontroll- und mit Testchemikalien behandelten Parzellen gering ist. Ein angepasstes Testdesign sollte eine Option zur Durchführung von Regressionsansätzen (ECx) enthalten, die als Alternative zum NOEC-Ansatz vorgeschlagen wurden. Eine Pilotfeldstudie wurde nach einem neu entwickelten kombinierten NOEC- und ECx-Testdesign mit der Testchemikalie Carbendazim durchgeführt. Das ECx-Design führt zu belastbareren Aussagen für die Umweltrisikobewertung. Die Berechnung der Wirkungsschwellen (NOEC/LOEC) sollte unter den gegebenen Voraussetzungen mit dem leistungsstärksten Mehrfachtestverfahren durchgeführt werden. Wenn möglich, ist der CPCAT-Ansatz (closure principle computational approach test) die bevorzugte Option. Die Auswertung und Interpretation der Daten auf der Parzellen- (gepoolte Proben von insgesamt 1 m2, die als Replikate verwendet wurden) sowie der Probenebene (einzelne Proben von 0,25 m2 als Replikate) sollte gefordert werden. Basierend auf den Erfahrungen während der Durchführung der Pilotstudie und den Ergebnissen der statistischen Auswertungen wurde ein OECD-Prüfrichtlinienentwurf formuliert. Die Diskussion über den Prüfrichtlinienentwurf ist derzeit noch nicht abgeschlossen. Quelle: Forschungsbericht

The purpose of this project was to provide scientifically robust and practical information on the variability of the endpoints assessed in earthworm field studies, the statistical significance of the results and the level of the statistically detectable effects of the chemicals tested - with the aim of developing suggestions for improving the test design. Best-practice studies reveal low power to detect differences between control and test chemical treatment plots. An adapted test design should contain an option to perform regression (ECx) approaches, which have been suggested as an alternative to the currently performed threshold (NOEC) approach. A pilot field study was performed according to a newly developed combined NOEC- and ECx-test design with the test chemical carbendazim. The ECx design leads to more robust conclusions for environmental risk assessment. The calculation of effect thresholds (NOEC/LOEC) should be conducted with the most powerful multiple test procedure for given data prerequisites. If applicable to the data, the closure principle computational approach test (CPCAT) is the preferred option. The evaluation and interpretation of the data at plot (pooled samples of 1 m2 in total used as replicates) and sub-plot level (single samples as replicates of 0.25 m2) should be requested. According to the experiences made during the performance of the pilot study and the results of the statistical analyses, a draft OECD test guideline was developed. As of now, the discussion of the draft test guideline is ongoing. Quelle: Forschungsbericht

The purpose of this project was to provide scientifically robust and practical information on the variability of the endpoints assessed in earthworm field studies, the statistical significance of the results and the level of the statistically detectable effects of the chemicals tested - with the aim of developing suggestions for improving the test design. Based on the results of the evaluation of existing data, a pilot field study was performed according to a newly developed combined NOEC- and ECx-test design with the test chemical carbendazim. According to the experiences made during the performance of the pilot study and the results of the statistical analyses, a draft ⁠OECD⁠ test.