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Abstrakt

Gezielte Untersuchung der mykologischen Belastung der Umwelt zur Eindämmung von Schimmelpilzen in Innenräumen und zur Verbesserung der öffentlichen Gesundheit

Segula Masaphy und Rinat Ezr

Pilze und ihre toxischen Metaboliten gelten als mögliche Ursachen des Sick-Building-Syndroms, einer Krankheit, die mit schlechter Belüftung von Innenräumen einhergeht. Bestimmte Risikogruppen wie Krankenhauspatienten, ältere Menschen und kleine Kinder sind tendenziell anfälliger. Es wurden erhebliche Anstrengungen unternommen, um optimale Pilzüberwachungstechniken und -identifizierungsprotokolle zu entwickeln. In dieser Übersicht werden die verfügbaren Überwachungs- und Identifizierungsmethoden untersucht, die qualitative oder quantitative Informationen über das Vorhandensein bestimmter Pilze oder ihrer sekundären Metaboliten/Mykotoxine sowie deren Auswirkungen auf die potenzielle Verbesserung der damit verbundenen Gesundheitssymptome und die Feststellung des pathophysiologischen Mechanismus, der an diesem Prozess beteiligt ist, liefern können. Bestimmte Zielorte, an denen eine mykologische Kontamination wahrscheinlicher ist, und bestimmte Risikogruppen, die strengere Umweltinspektionen und verfeinerte Pilzüberwachungs- und -identifizierungsprotokolle benötigen, werden angesprochen. Bei der Bewertung der Auswirkungen von Umweltinspektionen gibt es keinen Goldstandard für die erwartete Reaktionsrate in Bezug auf die Reduzierung der Pilzlast und deren Bedeutung. Dieser Mangel an Standards und die Einschränkungen bei der Zuordnung spezifischer Pilzkontaminationen zu gesundheitlichen Auswirkungen können mit der Bestimmung der Pilzlast in Innenräumen zusammenhängen. Dies könnte entweder auf eine verzerrte Berichterstattung hinsichtlich der Feuchtigkeit oder auf die Wahl der Methode zur Überwachung des Pilzbefalls zurückzuführen sein. Um Pilzisolate gezielter zu erfassen, zu identifizieren und zu quantifizieren, werden verfeinerte Protokolle zur Pilzüberwachung und -identifizierung empfohlen.

Haftungsausschluss: Dieser Abstract wurde mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz übersetzt und wurde noch nicht überprüft oder verifiziert.