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2022, 39(12):1386-1390, 1397.doi:10.11836/JEOM22163

浙江省五家汽车制造企业接噪工人听力损失的流行病学特征


1. 丽水学院,浙江 丽水 323020 ;
2. 宁波大学医学院,浙江 宁波 315211 ;
3. 杭州师范大学医学部,浙江 杭州 310051 ;
4. 浙江省疾病预防控制中心职业健康与辐射防护所,浙江 杭州 310051

收稿日期: 2022-05-02;  录用日期:2022-10-28;  发布日期: 2022-12-25

基金项目: 浙江省重点研发项目(2015C03039);2018年度浙江省151人才工程培养项目(无编号);2016年度浙江省卫生创新人才培养项目(无编号);浙江省医药卫生基金(2019KY057);浙江省医药卫生基金(2021KY120);职业健康标准前期研究项目(20210102);浙江省教育厅一般科研项目(Y202147694)

通信作者: 王旭波, Email: wangxubo8008@163.com  

作者简介: 王旭波(1975—),男,学士,讲师;E-mail:wangxubo8008@163.com

[背景] 噪声是汽车制造业中存在最广泛、接触人数最多的职业危害因素。汽车制造业是噪声性听力损失的高危行业。

[目的] 了解汽车制造业接触噪声工人听力损失流行病学特征,并探讨听力损失的影响因素。

[方法] 对5家汽车制造企业的噪声接触工人(n=656)开展问卷调查、个体噪声录音和纯音测听,获取年龄、性别、工龄、噪声强度、峰度、听力等数据,统计高频听力损失(HFNIHL)检出率和语频听力损失(SFNIHL)检出率。比较是否HFNIHL人群的各相关因素水平。对不同年龄、性别、工龄、8 h等效连续A计权声压级(LAeq,8 h)以及峰度分组与HFNIHL检出率进行卡方检验和趋势性分析。采用logistic回归分析HFNIHL和SFNIHL的影响因素。

[结果] 非稳态噪声接触率为73.6%。HFNIHL检出率为32.6%(214人),SFNIHL检出率为6.7%(44人)。HFNIHL组年龄、男性构成比、工龄、噪声强度(LAeq,8 h)以及峰度均高于非HFNIHL组(P<0.05)。HFNIHL检出率随着年龄、工龄、噪声强度以及峰度的增加均呈现上升趋势(χ2趋势-年龄=49.25,P<0.001;χ2趋势-工龄=22.19,P<0.001;χ2趋势-噪声强度=6.91,P=0.009;χ2趋势-峰度=8.56,P=0.003)。logistic回归显示年龄(OR=2.13,95% CI: 1.67~2.71,P<0.001)、性别(OR=2.29,95%CI:1.44~3.62,P<0.001)、工龄(OR=1.43,95%CI:1.11~1.85,P=0.006)、LAeq,8 hOR=1.37,95%CI:1.08~1.76,P=0.011)以及峰度(OR=1.37,95%CI:1.14~1.63,P=0.001)与HFNIHL发生风险相关,而仅有年龄与SFNIHL发生风险相关(OR=2.15,95%CI:1.33~3.33,P=0.001)。

[结论] 汽车制造行业噪声接触工人听力损失风险高,年龄、性别、工龄、噪声强度以及峰度均是高频听力损失的重要影响因素。

关键词: 听力损失;  非稳态噪声;  汽车制造业;  职业暴露;  峰度 

随着工业化的发展,噪声已成为最常见的职业危害因素之一。长期的噪声暴露可对神经系统、消化系统、心血管系统、听觉系统等造成损伤,尤以对听觉系统的损伤最直接、最严重[1]。噪声性听力损失(noise-induced hearing loss, NIHL)是国内外主要职业病之一。据统计,我国至少有1000万工人在噪声超标的环境中工作,数百万人患有不同程度的听力损失[2],NIHL检出率在20%以上[3-4]。NIHL通常先表现为高频段听力受损,逐渐累及语言频段,严重的可导致职业性噪声聋[5]。近年来,职业性噪声聋更是成为仅次于职业性尘肺病的第二大职业病[6],且每年以超过10%的速度递增[7]。在汽车制造业中,噪声是存在最广泛、接触人数最多的职业危害,汽车制造业是NIHL的高危行业[8]。本研究通过对5家汽车制造企业(生产轿车及其零部件)噪声作业工人开展横断面调查,了解其听力损失的流行病学特征,并探讨NIHL的影响因素,为企业职业性噪声危害控制及劳动者的听力保护提供依据。

1   对象与方法

1.1   对象

本研究采用横断面调查的方法,调查时间为2019—2020年,选择浙江省5家汽车制造企业的接噪工人为调查对象,共832人,开展问卷调查、个体噪声记录及纯音测听。在832名参与调查的工人中,有176人因为既往有其他高水平噪声暴露的工作史、服兵役史、耳病史、耳外伤史、耳毒性药物使用史、听力损失史、听力损失家族史及其他原因引起的听力异常被排除,剩余的656人被纳入分析。研究对象分布在许多工种,典型的有冷镦、铆焊、冲压、打磨等。本调查已获所有参与者签署的知情同意书,本研究方案已获浙江省疾病预防控制中心伦理委员会批准(编号:ZJCDC-T-043-R-20141211)。

1.2   方法

1.2.1   问卷调查

问卷内容包括研究对象所在车间、工种、年龄、性别、本岗位工龄(在该企业该岗位工作的时间,单位:年)、一般健康信息、听力损失及其医疗史、耳毒性药物服用史、噪声接触职业史、非职业噪声接触情况等。

1.2.2   个体噪声波形记录及分析

调查当天,要求企业保持平时的工作场所环境,工人处于正常的生产工作状态,接触的噪声为平时工作接触的噪声,调查开始前由调查员向企业负责人和工人进行确认。使用高保真噪声录音仪(ASV5910-R,中国杭州爱华仪器有限公司)记录每个研究对象正常劳动过程中一个班次的噪声录音(一般为8 h),采样频率为48 kHz。录音完成后将数据导入电脑中,用Matlab 2018b软件编制程序,对所记录噪声的波形进行分析,计算得出8 h等效连续A计权声压级(A-weighted equivalent continuous sound pressure level normalized to a nominal 8-hour working day, LAeq,8 h),并用40 s计算窗口对噪声录音进行无重叠峰度计算,求出峰度均值作为噪声时域结构的特征性指标[9]

峰度本是一个统计量,是表征某变量概率密度分布曲线在平均值处峰值高低的特征数,反映了峰部的尖度,被定义为四阶中心矩除以二阶中心矩的平方,计算公式如下[10]

$$ \beta=\dfrac{1}{n}\sum\limits_{i=1}^n {{{\left( {xi - \bar x} \right)}^4}} /{\left[ {\dfrac{1}{n}\sum\limits_{i=1}^n {{{\left( {xi - \bar x} \right)}^2}} } \right]^2} $$

式中:β为峰度;xi是第i个值, $\bar x $ 是样本均值。Erdreich提出可以用峰度来反映非稳态噪声的时域结构,对稳态噪声和非稳态噪声加以区别[9]。在实际生产中,稳态环境较少,峰度3~10的准稳态环境多,其能量分布也接近于正态分布。Davis等[11]的研究给出了更适合的定义,即平均峰度≥10定义为非稳态噪声,平均峰度<10定义为稳态噪声。

1.2.3   纯音测听

由经验丰富的耳鼻喉科医师参照GBZ 49—2014《职业性噪声聋诊断标准》的要求,应用电测听仪(SM960-C,丹麦麦迪克公司)在隔音室中对工人进行纯音听力测试,对所有研究对象进行左右耳0.5、1、2、3、4、6和8 kHz共7个频率的纯音气导听阈测试,并由医师进行耳科检查,以排除耳朵的传导性听力障碍。所有对象在进行听力检查前必须脱离噪声环境14~16 h。纯音测听结果按GBZ 49—2014附表A.1进行年龄性别修正后,任意耳高频(3000、4000和6000 Hz)平均听阈≥30 dB定义为高频听力损失(high-frequency noise-induced hearing loss, HFNIHL),较好耳语频(500、1000、2000和4000 Hz)平均听阈加权值≥26 dB定义为语频听力损失(speech-frequency noise-induced hearing loss, SFNIHL)。

1.3   统计学分析

采用SPSS 26.0软件进行统计分析。计量资料(年龄、工龄、LAeq,8 h和峰度)满足正态分布的以 $ \bar x \pm s $ 表示,不满足正态分布的以MP25P75)表示。HFNIHL组与非HFNIHL组的影响因素比较时,对计量资料采用t检验或Mann-Whitney U检验,计数资料采用卡方检验。对年龄、工龄、LAeq,8h和峰度进行分层分析时,做趋势性卡方检验。纳入年龄、性别、工龄、LAeq,8h和峰度构建多因素logistic回归模型,分析HFNIHL和SFNIHL的影响因素。检验水准α=0.05。

2   结果

2.1   噪声作业工人的一般情况

共656名噪声作业工人作为研究对象被纳入分析,其中男性512人,女性144人,年龄19~59(34.3±8.8)岁;接噪工龄的MP25P75)为3.0(1.0,5.0)年。LAeq,8 h为(88.3±4.8) dB(A),其中521名工人接触的LAeq,8 h超过85 dB(A),超标率为79.4%。噪声峰度的MP25P75)为16.5(9.8,30.7),有483名工人峰度大于10,即所接触噪声类型为非稳态噪声,非稳态噪声接触率为73.6%。所有研究对象中HFNIHL检出率为32.6%(214人),SFNIHL检出率为6.7%(44人)。

2.2   HFNIHL与否人群的听力损失相关因素水平比较

相较于非HFNIHL人群,HFNIHL者年龄较大,男性构成比较高,工龄较大,LAeq,8 h更大,噪声峰度更高(P<0.001或P<0.05)。见表1

表1

HFNIHL组与非HFNIHL组的各因素水平比较

Table1.

Comparisons of potential influencing factors between workers with HFNIHL and without HFNIHL

2.3   分层分析

表2展示了不同年龄、性别、工龄、LAeq,8 h以及峰度分组下的HFNIHL患病情况。男性工人HFNIHL检出率比女性工人高,差异具有统计学意义(34.6% vs. 25.7%,χ2=4.03,P=0.045)。趋势性卡方检验显示,随着年龄、工龄、LAeq,8 h以及峰度的增加,HFNIHL检出率呈上升趋势,差异均具有统计学意义(P<0.05)。

表2

年龄、性别、工龄、LAeq,8 h以及峰度与HFNIHL的关系(n=656)

Table2.

The relationships of the prevalence of HFNIHL with age, sex, working duration, LAeq,8 h, and kurtosis (n=656)

2.4   多因素logistic回归分析

表3为以是否患HFNIHL为应变量,纳入年龄、性别、工龄、LAeq,8 h和峰度构建的多因素logistic回归模型,结果显示:年龄越大HFNIHL发生风险越高(OR=2.13,95%CI:1.67~2.71,P<0.001);男性发生HFNIHL的风险是女性的2.29倍(OR=2.29,95%CI:1.44~3.62,P<0.001);工龄越大HFNIHL发生风险越高(OR=1.43,95%CI:1.11~1.85,P=0.006);LAeq,8 h越高发生HFNIHL风险越大(OR=1.37,95%CI:1.08~1.76,P=0.011);峰度越高HFNIHL发生风险越高(OR=1.37,95%CI:1.14~1.63,P=0.001)。

表3

影响HFNIHL的多因素logistic回归结果

Table3.

The results of logistic regression analysis for HFNIHL

表4为以是否患SFNIHL为应变量,纳入年龄、性别、工龄、LAeq,8 h和峰度构建的多因素logistic回归模型,结果显示,性别、工龄、LAeq,8 h和峰度不是SFNIHL的影响因素,而年龄越大SFNIHL发生风险越高(OR=2.15,95%CI:1.39~3.33,P=0.001)。

表4

影响SFNIHL的多因素logistic回归结果

Table4.

The results of logistic regression analysis for SFNIHL

3   讨论

本研究对5家汽车制造企业开展了横断面调查,结果显示HFNIHL检出率为32.6%,与2016年在重庆某汽车制造公司开展的听力损失调查结果(34.26%)相近[12],高于2017年对广州某汽车制造厂662名男性噪声作业工人开展的调查结果(20.2%)[13],这可能是因为本研究中噪声LAeq,8h相对较高,且工人自我防护意识差,普遍未佩戴个人防护用品。NIHL早期以HFNIHL为主,逐渐累及语频[5]。本研究中HFNIHL检出率高于SFNIHL检出率可能是因为绝大多数工人接噪时间小于5年,尚处在噪声对听力影响的早期阶段。针对SFNIHL影响因素的logistic回归分析显示除年龄外,性别、工龄、LAeq,8 h、峰度等因素对SFNIHL并没有影响,可能也是SFNIHL检出人数较少的原因。鉴于HFNIHL是NIHL的早期敏感指标,以及SFNIHL的检出人数较少,因此主要针对噪声作业工人的HFNIHL进行分析。高频段听力下降时病人主观无耳聋感觉,交谈和社交活动能够正常进行,因此早期听力损失较难察觉。当病损程度逐渐加重,累及语言频段听力时,会出现语言听力障碍,听力损失才易被察觉,但此时的听力损失已经不可逆,难以恢复到正常听阈水平[1]。因此,定期进行职业健康检查对NIHL的及早发现和诊治有重要意义。

本研究发现HFNIHL组平均年龄、男性构成比、工龄、接触的噪声LAeq,8 h、峰度均高于非HFNIHL组,logistic回归证明了年龄、性别、接噪工龄、噪声的LAeq,8 h和峰度均是HFNIHL的影响因素。本研究中,男性工人的HFNIHL检出率高于女性工人,logistic回归结果也显示相对女性,男性发生HFNIHL的风险增加。许多研究也有一致的发现,Zhao等[14]调查了浙江省17家企业的1113名接触非稳态噪声的工人,也发现男性的听力损失率高于女性。这可能与男性工人的个人防护意识差,吸烟、饮酒等不良习惯有关[15]。logistic回归结果表明年龄增加也会增加HFNIHL的风险,趋势性卡方检验显示年龄越大,HFNIHL检出率越高,与许多研究发现一致[16-17]。此外,年龄大的工人除了面对噪声性听力损失这一风险外,还有年龄相关的听力损失,即随着年龄的增大,即使没有其他听力有害因素,发生听力损失的风险也在增大[18]。因此,要关注年龄大的工人的听力健康。

本研究中工人接触的个体噪声结果显示,平均噪声LAeq,8 h为(88.3±4.8) dB(A),超过我国噪声职业接触限值85 dB(A),噪声超标率为79.4%,噪声超标现象严重。噪声损伤听力具有累积效应,即NIHL的渐进过程与噪声的LAeq,8h、接噪工龄有关[19]。本研究证明了LAeq,8 h和工龄均是HFNIHL的影响因素。对LAeq,8 h和接噪工龄进行了分层分析,趋势性卡方检验显示随着LAeq,8 h和工龄的增加,HFNIHL检出率呈升高趋势,其他学者也发现了累积噪声暴露量与HFNIHL存在剂量-反应关系[20-21]。这符合“等能量学说”的内容,即噪声暴露对听力的影响与噪声能量呈正比[22]。因此,降低工作场所的噪声强度,缩短噪声接触时间对NIHL的预防能起到重要作用。建议在冲压机操作线两侧加装隔声降噪屏,或者使用无声或低声的设备代替;在车间墙壁和屋顶采用玻璃棉、矿渣棉等吸声材料装饰;在机器或振动体的基础与地面、墙壁连接处设隔振或减振装置;铆、钳、钻工工作时佩戴防噪声耳塞;调试工因工作需要而不能采用耳塞等防护用品,应加强技术训练,提高工作效率,缩短调试时间;在不同类型职业危害岗位之间采取轮班、轮岗制,合理布局车间,避免不同工种的交叉影响。

除了以上影响因素,听力损失还受到噪声时域结构的影响。随着工业化进展,非稳态噪声成为工业中常见的噪声类型[19]。本研究中噪声峰度中位数为16.5,73.6%的人接触的噪声属于非稳态噪声,这与汽车制造业噪声源多样,产生的噪声更具脉冲性,以及工作场所复杂的声学环境有关。对峰度进行分层分析,发现峰度越大,HFNIHL检出率越高,logistic回归也显示峰度等级越高HFNIHL发生风险越高。国内研究团队进行人群调查也发现噪声接触人群的永久性听阈位移与峰度呈正相关[23]。由此,学者们提出峰度作为噪声能量的辅助指标,用于非稳态噪声的测量和风险评估[23-24]

本研究也存在一些不足之处。因为汽车制造业工人存在流动性,接噪工龄大于5年的受试者较少,使得研究对象的接噪工龄较短,可能会影响工龄和听力损失的分析。此外,它可能也是SFNIHL检出人数较少的原因之一,会影响SFNIHL的logistic回归分析结果。

综上,这5家汽车制造企业接触噪声的工人患听力损失风险高,年龄、性别、工龄、LAeq,8 h以及峰度均是HFNIHL的重要影响因素。年龄、工龄、LAeq,8 h和峰度与HFNIHL之间存在趋势性,等级越大,HFNIHL发生风险越高。因此要关注年龄大的和接触非稳态噪声的工人的听力健康,降低工作场所的噪声强度,减少接触噪声的时间。

表1

HFNIHL组与非HFNIHL组的各因素水平比较

Table 1

Comparisons of potential influencing factors between workers with HFNIHL and without HFNIHL

表2

年龄、性别、工龄、LAeq,8 h以及峰度与HFNIHL的关系(n=656)

Table 2

The relationships of the prevalence of HFNIHL with age, sex, working duration, LAeq,8 h, and kurtosis (n=656)

表3

影响HFNIHL的多因素logistic回归结果

Table 3

The results of logistic regression analysis for HFNIHL

表4

影响SFNIHL的多因素logistic回归结果

Table 4

The results of logistic regression analysis for SFNIHL

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[基金项目] 浙江省重点研发项目(2015C03039);2018年度浙江省151人才工程培养项目(无编号);2016年度浙江省卫生创新人才培养项目(无编号);浙江省医药卫生基金(2019KY057);浙江省医药卫生基金(2021KY120);职业健康标准前期研究项目(20210102);浙江省教育厅一般科研项目(Y202147694)

[作者简介]

[收稿日期] 2022-05-02

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浙江省五家汽车制造企业接噪工人听力损失的流行病学特征

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