Disease burden of deaths attributable to occupational injuries in China from 1990 to 2019
-
摘要:背景
职业伤害是导致职业人群死亡或伤残的重要原因之一。世界卫生组织和国际劳工组织的研究结果显示,职业伤害是导致全球2016年伤残调整寿命损失年最多的职业危险因素。
目的分析1990—2019年中国人群归因于职业伤害的死亡疾病负担水平及其变化趋势,为进一步构建职业伤害监测体系提供参考依据。
方法应用全球疾病负担2019年(GBD 2019)研究结果和数据,本研究衡量职业伤害在不同年份、性别、年龄组的归因疾病负担,指标包括死亡数、寿命损失年数(YLL)、死亡率和YLL率,采用GBD 2019世界标准人口年龄结构计算标化死亡率和标化YLL率,以年均变化率(ARC)反映指标随时间的变化,结果以点估计值及其95%不确定区间(95%UI)表示。
结果2019年,中国女性归因于职业伤害的死亡数占全球女性的比例占33.16%,YLL占31.88%,男性分别为17.98%、17.09%。与1990年相比,2019年中国人群归因于职业伤害的标化死亡率和标化YLL率降低,其中全人群标化死亡率的ARC为−0.68(95%UI:−0.78~−0.51),男性为−0.68(95%UI:−0.80~−0.47),女性为−0.68(95%UI:−0.82~−0.46);全人群标化YLL率的ARC为−0.68(95%UI:−0.78~−0.51),男性为−0.67(95%UI:−0.80~−0.48),女性为−0.68(95%UI:−0.81~−0.44)。1990—2010年职业伤害各死因的标化死亡率和标化YLL率的ARC绝对值大于2010—2019年的ARC。1990—2010年道路伤害、坠落和淹溺标化YLL率的ARC分别是−0.55(95%UI:−0.67~−0.36)、−0.57(95%UI:−0.73~−0.38)、−0.77(95%UI:−0.84~−0.63),2010—2019年的ARC分别是−0.27(95%UI:−0.46~−0.02)、−0.07(95%UI:−0.34~0.26)、−0.06(95%UI:−0.32~0.29)。2019年,中国男性归因于职业伤害的标化死亡率为5.68/10万(95%UI:3.89/10万~8.23/10万),标化YLL率为286.27/10万(95%UI:197.58/10万~411.38/10万);中国女性职业伤害的标化死亡率为1.55/10万(95%UI:0.99/10万~2.36/10万),标化YLL率为80.85/10万(95%UI:51.61/10万~122.07/10万)。
结论1990—2019年中国归因于职业伤害的死亡疾病负担下降,但近十年下降速度减慢。中国女性占全球女性归因于职业伤害的死亡疾病负担的比例仍较高,中国男性归因于职业伤害的死亡疾病负担高于女性。
Abstract:BackgroundOccupational injuries are one of the leading causes of death or disability in occupational populations. According to the World Health Organization and the International Labour Organization, occupational injuries were the occupational contributor responsible for the largest loss of disability-adjusted life years (DALY) globally in 2016.
ObjectiveTo analyze the burden of deaths attributed to occupational injuries in Chinese population from 1990 to 2019, and provide a reference for further construction of occupational injury surveillance system.
MethodsUsing the results and data of the Global Burden of Disease 2019 (GBD 2019), this study estimated the burden of deaths attributable to occupational injuries by year, sex, and age groups, and the indicators included deaths, years of life lost (YLL), mortality, and YLL rates. Age-standardized rates of deaths and YLL rates were calculated using a world standard population presented by GBD 2019. Annualized rate of change (ARC) was use to evaluate changes in the indicators over time. All results were presented as point estimates with 95% uncertainty intervals (95%UI).
ResultsIn 2019, the deaths attributable to occupational injuries among women in China accounted for 33.16% of that among world's women, their YLL accounted for 31.88%, and the two indicators among Chinese men accounted for 17.98% and 17.09%, respectively. Compared with 1990, the standardized mortality rate and the standardized YLL rate attributable to occupational injuries in China in 2019 decreased, among which the ARCs of the standardized mortality rate in the whole population, men, and women were −0.68 (95%UI: −0.78, −0.51), −0.68 (95%UI: −0.80, −0.47), and −0.68 (95%UI: −0.82, −0.46), respectively. The ARCs of the standardized YLL rate in the whole population, men, and women were −0.68 (95%UI: −0.78, −0.51), −0.67 (95%UI: −0.80, −0.48), and −0.68 (95%UI: −0.81, −0.44), respectively. Absolute values of the ARCs of the standardized mortality rate and the standardized YLL rate attributable to occupational injuries from 1990 to 2010 were higher than those from 2010 to 2019. The ARCs of the standardized YLL rate for road injuries, falls, and drowning from 1990 to 2010 were −0.55 (95%UI: −0.67, −0.36), −0.57 (95%UI: −0.73, −0.38), −0.77 (95%UI: −0.84, −0.63), and the ARCs from 2010 to 2019 were −0.27 (95%UI: −0.46, −0.02), −0.07 (95%UI: −0.34, −0.26), −0.06 (95%UI: −0.32, −0.29), respectively. In 2019, the standardized mortality rate attributable to occupational injuries among Chinese men was 5.68/100000 (95%UI: 3.89/100000, 8.23/100000), and the standardized YLL rate was 286.27/100000 (95%UI: 197.58/100000, 411.38/100000); the standardized mortality rate attributable to occupational injuries among Chinese women was 1.55/100000 (95%UI: 0.99/100000, 2.36/100000), and the standardized YLL rate was 80.85/100000 (95%UI: 51.61/100000, 122.07/100000).
ConclusionFrom 1990 to 2019, the burden of deaths attributable to occupational injuries in China is declined, but the rate of decline is slowed down in the last decade. The burden of deaths attributable to occupational injuries among women in China still accounts for a high proportion of the global burden among women. The burden of deaths attributable to occupational injuries among Chinese men is higher than that among Chinese women.
-
Keywords:
- occupational injury /
- burden of disease /
- death /
- years of life lost
-
职业伤害是导致劳动者死亡或伤残的重要原因之一。世界卫生组织和国际劳工组织关于工作相关疾病和伤害负担的研究结果显示,职业伤害是导致全球2016年伤残调整寿命年(disability adjusted life years, DALY)损失最多的职业危险因素[1-2]。全球疾病负担(Global Burden of Disease, GBD)研究显示,2019年职业伤害是GBD第三层级的41个因素中对25~49岁组DALY影响最大的第11位因素[3]。
中国在职业伤害方面的研究对象多聚焦于特定职业人群,如新业态从业人群和医务人员[4-5],缺乏对全人群归因于职业伤害疾病负担的系统性评估。此外,国内外对职业伤害的定义范围、统计方法等尚不统一,不同研究相对孤立分散,结果无法直接比较。本研究基于GBD研究的方法分析职业伤害的归因疾病负担,为开展职业伤害在不同年份、地区、人群和健康结局之间的科学比较以及构建职业伤害监测体系提供参考依据。
1. 材料与方法
1.1 数据来源
本研究分析数据来源于GBD 2019职业伤害归因疾病负担的研究数据。GBD研究通过公开数据库、文献、与其他机构组织合作等多种方式收集研究所需的源数据并以GBD结果工具(GBD Results Tool)网站(https://vizhub.healthdata.org/gbd-results/)呈现研究结果数据。GBD 2019研究中有关中国人群职业伤害测量的数据源包括国际劳工组织中国人群行业分类、就业和致命性伤害等数据库,中国人口普查数据(2000),中国健康与养老追踪调查(2008、2011—2012),中国1%全国人口抽样调查(1995、2005),国际社会调查(中国)(2008、2011、2012、2015)等调查数据[6]。GBD 2019遵循比较风险评估框架,估计了代谢、环境/职业和行为三大类共87种因素的暴露水平,并据此计算了各因素归因疾病负担的最新估计值,估算方法详见GBD 2019已发表的相关研究[3]。
1.2 方法
在GBD研究中,职业伤害分属于职业危险因素大类,其他职业危险因素包括职业性致癌物、职业性哮喘原、职业性噪声、职业性人体工效学因素以及职业性颗粒物。此外,GBD 2019对所有职业危害因素的估计年龄范围均为15岁及以上。GBD对于职业伤害因素的定义为:基于17种行业(农业、林业、制造业等)的致命性伤害率,在行业人口中可归因于职业性工作的伤害。估算职业伤害因素时GBD使用元回归-贝叶斯、正则化、修剪模型(meta-regression-Bayesian, regularised, trimmed model, MR-BRT model)进行了漏报数据的调整。
本研究衡量职业伤害的归因疾病负担的指标包括死亡数、因早死所致的寿命损失年数(years of life lost, YLL)、死亡率、YLL率、标准化死亡率和标准化YLL率,采用年均变化率(annualized rate of change, ARC)反映指标随时间的变化,结果均以点估计值及其95%不确定区间(uncertainty intervals, UI)表示。死亡率和YLL率通过死亡数和YLL与对应人口的比进行计算,人口数据来源于GBD 2019中国人口数据。ARC是特定时期内指标变化的平均水平,即开始年份和结束年份的值的自然对数除以区间中的年数之间的差异,用以反映指标的变化速度。点估计的UI是通过使用1000个抽取值中的第25个和第975个产生的,即第2.5%和97.5%分位数。GBD研究中的年龄标准化率通过GBD 2019世界标准人口[7]计算,以调整人口构成区别造成的差异。
$ {\mathrm{A}\mathrm{R}\mathrm{C}}_{(y1,y2)}=100\times \mathrm{l}\mathrm{n}({N}_{y2}/{N}_{y1})/ (y2-y1) $,其中,N为指标数值,y1为开始年份,y2为结束年份。
2. 结果
2.1 1990—2019年中国和全球归因于职业伤害的死亡疾病负担
中国归因于职业伤害的死亡数由1990年140953(95%UI:108358~180356)例降至2019年的61779(95%UI:44974~84045)例,降幅为56.17%;YLL由1990年7501603(95%UI:5795876~9594241)人年降至2019年的2945041(95%UI:2146357~3991826)人年,降幅为60.74%。全球的死亡数由443846(95%UI:403847~490306)例降至311490(95%UI:283714~343372)例,降幅为29.82%;YLL由23282074(95%UI:21161858~25711218)人年降至15577103(95%UI:14220343~17112823)人年,降幅为33.09%。
中国归因于职业伤害的死亡数和YLL占全球总数值的比例也均下降,死亡数的比例由1990年的31.76%降至2019年的19.83%,YLL的比例由32.22%降至18.91%。中国女性职业伤害的死亡数占全球女性的比例由50.33%降至33.16%,YLL的比例由51.18%降至31.88%,男性死亡数和YLL的比例分别由28.97%和29.33%降至17.98%和17.09%,见表1。
表 1 1990与2019年中国和全球归因于职业伤害的死亡数和早死疾病负担Table 1. Deaths and years of life lost attributable to occupational injuries in China and the world in 1990 and 2019分类(Category) 死亡数/例(Death number/cases) YLL/人年(Years of life lost/person years) 中国(China) 全球(Global) 比例/%
(Proportion/%)中国(China) 全球(Global) 比例/%
(Proportion/%)1990 男性(Male) 111788
(82355~149878)385902
(347028~430686)28.97% 5926909
(4395176~7901820)20205183
(18172357~22518721)29.33% 女性(Female) 29165
(19931~41647)57943
(48147~70844)50.33% 1574694
(1073179~2241827)3076890
(2549923~3765361)51.18% 合计(Total) 140953
(108358~180356)443846
(403847~490306)31.76% 7501603
(5795876~9594241)23282074
(21161858~25711218)32.22% 2019 男性(Male) 49191
(33477~71924)273523
(245521~305016)17.98% 2334619
(1601030~3374647)13662297
(12311557~15180188)17.09% 女性(Female) 12588
(7946~19095)37966
(32732~44554)33.16% 610422
(385000~929320)1914806
(1655568~2235367)31.88% 合计(Total) 61779
(44974~84045)311490
(283714~343372)19.83% 2945041
(2146357~3991826)15577103
(14220343~17112823)18.91% 从1990—2019年,中国和全球归因于职业伤害的标化死亡率和标化YLL率在全人群、男性和女性中均呈下降趋势。其中,中国全人群标化死亡率的ARC为−0.68(95%UI:−0.78~−0.51),男性为−0.68(95%UI:−0.80~−0.47),女性为−0.68(95%UI:−0.82~−0.46);中国全人群标化YLL率的ARC为−0.68(95%UI:−0.78~−0.51),男性为−0.67(95%UI:−0.80~−0.48),女性为−0.68(95%UI:−0.81~−0.44)。2019年,中国男性人群的标化死亡率为5.68/10万(95%UI:3.89/10万~8.23/10万),标化YLL率为286.27/10万(95%UI:197.58/10万~411.38/10万);全球男性平均标化死亡率、标化YLL率分别为6.70/10万(95%UI:6.02/10万~7.47/10万)和337.00/10万(95%UI:303.83/10万~374.32/10万)。中国女性人群的标化死亡率为1.55/10万(95%UI:0.99/10万~2.36/10万),标化YLL率为80.85/10万(95%UI:51.61/10万~122.07/10万),全球女性平均标化死亡率、标化YLL率分别为0.94/10万(95%UI:0.81/10万~1.10/10万)和47.97/10万(95%UI:41.53/10万~55.92/10万)。见图1。
图 1 1990—2019年中国和全球归因于职业伤害的标化死亡率和标化YLL率A~C:标化死亡率(合计、男性、女性);D~F:标化YLL率(合计、男性、女性)。Figure 1. Standardized mortality rates and standardized YLL rates attributable to occupational injuries in China and globally from 1990 to 2019A-C: Standardized mortality rate (total, male, female); D~F: Standardized YLL rate (total, male, female).2.2 1990—2019年中国归因于职业伤害的分死因死亡疾病负担
2019年职业伤害所致死亡最多的死因是道路伤害,死亡数达35200(95%UI:25601~47968)例,其余死因依次为坠落9163(95%UI:5778~13269)例,淹溺4470(95%UI:3133~6106)例,机械伤害4026(95%UI:2576~5801)例,中毒2886(95%UI:1978~3928)、灼烫784(95%UI:528~1131)例,异物712(95%UI:510~1001)例和动物接触232(95%UI:159~340)例。与1990年相较,2019年各死因的死亡数和标化死亡率均有不同程度的下降。2010—2019年各死因的死亡数和标化死亡率的ARC绝对值均小于1990—2010年的ARC。1990—2010年,标化死亡率ARC前三位是动物接触−0.90(95%UI:−0.94~−0.67)、灼烫−0.79(95%UI:−0.86~−0.64)和淹溺−0.77(95%UI:−0.84~−0.63)。2010—2019年标化死亡率ARC前三位是机械伤害−0.30(95%UI:−0.50~−0.02)、动物接触−0.30(95%UI:−0.51~−0.04)和道路伤害−0.27(95%UI:−0.47~−0.02)的标化死亡率的ARC绝对值较大。见表2。
表 2 1990—2019年中国归因于职业伤害的分死因死亡及其变化情况Table 2. Cause-specific mortality and changes attributed to occupational injuries in China from 1990 to 2019分类(Category) 死亡数/例(Death number/cases) 标化死亡率/10−5(Standardized mortality rate/10−5) 1990年
(Year)2019年
(Year)1990—2010年ARC
(ARC of 1990—2010)2010—2019年ARC
(ARC of 2010—2019)1990年
(Year)2019年
(Year)1990—2010年ARC
(ARC of 1990—2010)2010—2019年ARC
(ARC of 2010—2019)道路伤害(Road injuries) 76082
(58040~98111)35200
(25601~47968)−0.38
(−0.55~−0.13)−0.25
(−0.46~0.00)6.12
(4.65~7.91)2.1
(1.53~2.83)−0.55
(−0.67~−0.37)−0.27
(−0.47~−0.02)坠落(Falls) 15030
(11042~20165)9163
(5778~13269)−0.38
(−0.62~−0.11)−0.01
(−0.30~0.36)1.29
(0.95~1.74)0.51
(0.32~0.73)−0.57
(−0.74~−0.38)−0.08
(−0.35~0.26)淹溺(Drowning) 17395
(11590~23049)4470
(3133~6106)−0.72
(−0.81~−0.54)−0.10
(−0.35~0.25)1.33
(0.88~1.76)0.29
(0.2~0.39)−0.77
(−0.84~−0.63)−0.07
(−0.33~0.28)灼烫(Fire, heat, and
hot substances)3155
(1924~4394)784
(528~1131)−0.71
(−0.81~−0.51)−0.13
(−0.38~0.20)0.26
(0.16~0.37)0.04
(0.03~0.06)−0.79
(−0.86~−0.64)−0.18
(−0.41~0.13)中毒(Poisonings) 5179
(3855~6724)2886
(1978~3928)−0.33
(−0.53~−0.01)−0.17
(−0.40~0.09)0.42
(0.31~0.54)0.17
(0.12~0.23)−0.49
(−0.64~−0.26)−0.19
(−0.40~0.07)机械伤害(Exposure to
mechanical forces)9836
(6878~15839)4026
(2576~5801)−0.43
(−0.75~−0.07)−0.28
(−0.50~0.01)0.80
(0.56~1.29)0.24
(0.15~0.34)−0.58
(−0.81~−0.32)−0.30
(−0.50~−0.02)动物接触(Animal contact) 2046
(713~2862)232
(159~340)−0.85
(−0.91~−0.51)−0.23
(−0.46~0.06)0.18
(0.06~0.25)0.01
(0.01~0.02)−0.90
(−0.94~−0.67)−0.30
(−0.51~−0.04)异物(Foreign body) 1163
(839~1516)712
(510~1001)−0.46
(−0.62~−0.10)0.14
(−0.17~0.55)0.10
(0.07~0.13)0.04
(0.03~0.06)−0.62
(−0.73~−0.35)0.07
(−0.22~0.45)[注(Note)] ARC:年均变化率(Annualized rate of change)。 职业伤害对应死因的YLL与死亡数类似,2019年归因于职业伤害YLL最多的死因是道路伤害,其YLL为1700795(95%UI:1245351~2295285)人年,其次为坠落、灼烫、淹溺、机械伤害、中毒、异物和动物接触。各死因在2019年的YLL和标化YLL率与1990年相比均有不同程度的下降。1990—2010年各死因的YLL和标化YLL率的ARC绝对值大于2010—2019年的ARC。1990—2010年,标化YLL率ARC绝对值较高的是动物接触−0.90(95%UI:−0.94~−0.67)、淹溺−0.77(95%UI:−0.84~−0.63)和灼烫−0.79(95%UI:−0.86~−0.64)。2010—2019年标化YLL率ARC绝对值较大的是机械伤害−0.30(95%UI:−0.50~−0.02)、动物接触−0.29(95%UI:−0.49~−0.03)和道路伤害−0.27(95%UI:−0.46~−0.02)。见表3。
表 3 1990—2019年中国归因于职业伤害的分死因YLL及其变化情况Table 3. Cause-specific YLLs and changes attributed to occupational injuries in China from 1990 to 2019分类
(Category)YLL/人年(YLL/person years) 标化YLL率/10−5(Standardized YLL rate/10−5) 1990年
(Year)2019年
(Year)1990—2010年ARC(ARC of
1990—2010)2010—2019年ARC(ARC of
2010—2019)1990年
(Year)2019年
(Year)1990—2010年ARC(ARC of
1990—2010)2010—2019年ARC(ARC of
2010—2019)道路伤害
(Road injuries)4065266
(3107907~5212424)1700795
(1245351~2295285)−0.42
(−0.57~−0.18)−0.28
(−0.48~−0.04)312.05
(238.40~401.19)107.72
(79.36~144.98)−0.55
(−0.67~−0.36)−0.27
(−0.46~−0.02)坠落
(Falls)736199
(543258~979932)400735
(254013~576874)−0.42
(−0.64~−0.17)−0.05
(−0.33~0.29)59.36
(43.66~79.67)23.64
(15.1~33.77)−0.57
(−0.73~−0.38)−0.07
(−0.34~0.26)淹溺
(Drowning)995656
(660466~1319062)225970
(158032~305517)−0.74
(−0.82~−0.58)−0.13
(−0.37~0.19)72.25
(48~95.66)15.80
(11.09~21.38)−0.77
(−0.84~−0.63)−0.06
(−0.32~0.29)灼烫
(Fire, heat,
and hot substances)160210
(98572~222968)35330
(23864~50910)−0.74
(−0.82~−0.54)−0.17
(−0.41~0.15)12.58
(7.71~17.49)2.16
(1.46~3.08)−0.79
(−0.86~−0.64)−0.16
(−0.40~0.14)中毒
(Poisonings)274850
(204336~356702)136801
(94071~184424)−0.37
(−0.55~−0.09)−0.21
(−0.42~0.05)20.96
(15.63~27.23)8.79
(6.08~11.7)−0.49
(−0.64~−0.25)−0.18
(−0.39~0.08)机械伤害
(Exposure to
mechanical forces)521412
(363776~838348)193061
(124647~276202)−0.46
(−0.76~−0.13)−0.31
(−0.51~−0.03)40.44
(28.28~65.09)11.95
(7.78~16.99)−0.58
(−0.81~−0.32)−0.30
(−0.50~−0.02)动物接触
(Animal contact)97279
(33008~135327)9742
(6718~14105)−0.86
(−0.91~−0.54)−0.26
(−0.48~0.02)8.03
(2.77~11.2)0.56
(0.39~0.80)−0.90
(−0.94~−0.67)−0.29
(−0.49~−0.03)异物(Foreign body) 58004
(41773~75108)31684
(22858~43819)−0.50
(−0.65~−0.18)0.10
(−0.20~0.48)4.60
(3.31~5.97)1.93
(1.40~2.65)−0.62
(−0.73~−0.37)0.09
(−0.20~0.46)[注(Note)] ARC:年均变化率(Annualized rate of change)。 2.3 1990、2019年中国不同年龄组归因于职业伤害的死亡疾病负担
2019年所有年龄组死亡数、死亡率、YLL和YLL率均低于1990年。从职业伤害对死亡数的影响来看,1990年20~24岁组死亡数最多,为23442(95%UI:17899~30178)例,25岁及以上年龄组逐渐减少;2019年30~34岁组死亡数最多,为8406(95%UI:6357~11116)例,35~44岁组减少,45岁及以上年龄组逐渐减少。在死亡率方面,1990年和2019年都呈现中间高俩边低的现象,从15~19岁组开始增加,1990年40~44岁组达到峰值20.14/10万(95%UI:15.35/10万~26.17/10万),2019年25~29岁组达到峰值6.65/10万(95%UI:5.01/10万~8.77/10万),之后死亡率随年龄增大而降低。从职业伤害对YLL的影响来看,1990年20~24岁组YLL最多,为1561162(95%UI:1192032~2009896)人年,25岁及以上年龄组逐渐减少;2019年30~34岁组YLL最多,为475625(95%UI:359681~628984)人年,35岁及以上年龄组减少。在YLL率方面,1990年和2019年的YLL率从15~19岁组开始增加,1990年20~24岁组达到峰值1179.13/10万(95%UI:900.33/10万~1518.05/10万),2019年25~29岁组达到峰值409.89/10万(95%UI:308.49/10万~540.13/10万),之后YLL率随年龄增大而降低。见图2。
图 2 1990和2019年中国不同年龄组人群归因于职业伤害的死亡和YLLA:归因于职业伤害的死亡数;B:归因于职业伤害的死亡率;C:归因于职业伤害的YLL;D:归因于职业伤害的YLL率。Figure 2. Deaths and YLLs attributable to occupational injuries in China by age groups in 1990 and 2019A: Deaths attributed to occupational injuries; B: Mortality rate attributed to occupational injuries; C: YLL attributed to occupational injuries; D: YLL rate attributed to occupational injuries.3. 讨论
本研究结果显示,1990—2019年中国所有年龄组职业伤害所致的死亡数、标化死亡率、YLL、标化YLL率均下降,说明中国在职业伤害的防控方面取得了一定的成绩,其政策措施包括职业病防治法的更新[8]、工伤保险的完善[9]等。随着中国医疗水平的提高,包括卫生从业人员数、卫生机构数、每万人口床位数等的增加,职业伤害的救治水平也得到了提升[10]。
道路伤害是目前中国职业伤害所致死亡和YLL最多的死因,其次为坠落、淹溺和机械伤害等。不同行业的职业伤害所致死亡的类型分布特征不同,例如坠落在建筑行业较多,道路伤害在交通运输、农牧渔水利等行业中较多,机械伤害在制造业较多等,所以针对不同行业的职业伤害分布的差异需要采取有针对性的措施。有研究显示2012年美国交通伤害占所有与工作相关死亡人数的25%[11],是职业伤害死亡的主要原因,与本研究结果一致,可通过改进政策法规、增强执法力度和宣传教育、加强道路设施维护等措施进行预防[12]。在造成建筑工程坠落的事故中,由人为失误导致的坠落高达90%[13],为减少坠落伤害的发生,建议在易发生坠落的施工单位实施岗前安全培训、配齐劳动防护用品、完善安全管理体系等措施[14]。对于机械伤害,有研究显示监督不到位、不良心理状态、偶然性违规等是机械伤害发生的常见因素[15],所以开展岗前培训、加强在岗监督、进行岗后心理疏导等措施有助于减少机械伤害的发生。
2019年职业伤害导致的死亡和YLL在30~34岁组最多,死亡率在40~44岁组达到峰值,YLL率在25~29岁组达到峰值。年轻劳动者的职业伤害死亡和早死疾病负担高于年长的劳动者,一方面是年轻人的期望寿命较高,因此由死亡造成的疾病负担更重,另一方面也表明该人群的职业技能和经验可能存在不足,需要在年轻劳动者中加大职业伤害相关教育和培训。
此研究仍有不足之处,职业伤害既可以导致死亡,又可以造成伤残,本研究仅分析了死亡结果的疾病负担,未来可以对职业伤害导致的残疾和后遗症采用健康寿命损失年(years lived with disability, YLD)和DALY等指标进行进一步的分析,为全面评估职业伤害的疾病负担、构建职业伤害监测体系、防控政策和措施的制定提供更好的科学依据。为此,在构建职业伤害监测体系时需考虑到评估指标所需的数据来源,准确记录职业伤害的发生情况,做好监测点的数据收集工作,减少漏报率和误报率,以期获得准确的评估数据。
综上所述,1990—2019年中国归因于职业伤害的死亡疾病负担下降,但近十年下降速度减慢。目前中国女性占全球女性归因于职业伤害的死亡疾病负担的比例仍较高,且中国男性归因于职业伤害的死亡疾病负担高于女性。
-
图 1 1990—2019年中国和全球归因于职业伤害的标化死亡率和标化YLL率
A~C:标化死亡率(合计、男性、女性);D~F:标化YLL率(合计、男性、女性)。
Figure 1. Standardized mortality rates and standardized YLL rates attributable to occupational injuries in China and globally from 1990 to 2019
A-C: Standardized mortality rate (total, male, female); D~F: Standardized YLL rate (total, male, female).
图 2 1990和2019年中国不同年龄组人群归因于职业伤害的死亡和YLL
A:归因于职业伤害的死亡数;B:归因于职业伤害的死亡率;C:归因于职业伤害的YLL;D:归因于职业伤害的YLL率。
Figure 2. Deaths and YLLs attributable to occupational injuries in China by age groups in 1990 and 2019
A: Deaths attributed to occupational injuries; B: Mortality rate attributed to occupational injuries; C: YLL attributed to occupational injuries; D: YLL rate attributed to occupational injuries.
表 1 1990与2019年中国和全球归因于职业伤害的死亡数和早死疾病负担
Table 1 Deaths and years of life lost attributable to occupational injuries in China and the world in 1990 and 2019
分类(Category) 死亡数/例(Death number/cases) YLL/人年(Years of life lost/person years) 中国(China) 全球(Global) 比例/%
(Proportion/%)中国(China) 全球(Global) 比例/%
(Proportion/%)1990 男性(Male) 111788
(82355~149878)385902
(347028~430686)28.97% 5926909
(4395176~7901820)20205183
(18172357~22518721)29.33% 女性(Female) 29165
(19931~41647)57943
(48147~70844)50.33% 1574694
(1073179~2241827)3076890
(2549923~3765361)51.18% 合计(Total) 140953
(108358~180356)443846
(403847~490306)31.76% 7501603
(5795876~9594241)23282074
(21161858~25711218)32.22% 2019 男性(Male) 49191
(33477~71924)273523
(245521~305016)17.98% 2334619
(1601030~3374647)13662297
(12311557~15180188)17.09% 女性(Female) 12588
(7946~19095)37966
(32732~44554)33.16% 610422
(385000~929320)1914806
(1655568~2235367)31.88% 合计(Total) 61779
(44974~84045)311490
(283714~343372)19.83% 2945041
(2146357~3991826)15577103
(14220343~17112823)18.91% 表 2 1990—2019年中国归因于职业伤害的分死因死亡及其变化情况
Table 2 Cause-specific mortality and changes attributed to occupational injuries in China from 1990 to 2019
分类(Category) 死亡数/例(Death number/cases) 标化死亡率/10−5(Standardized mortality rate/10−5) 1990年
(Year)2019年
(Year)1990—2010年ARC
(ARC of 1990—2010)2010—2019年ARC
(ARC of 2010—2019)1990年
(Year)2019年
(Year)1990—2010年ARC
(ARC of 1990—2010)2010—2019年ARC
(ARC of 2010—2019)道路伤害(Road injuries) 76082
(58040~98111)35200
(25601~47968)−0.38
(−0.55~−0.13)−0.25
(−0.46~0.00)6.12
(4.65~7.91)2.1
(1.53~2.83)−0.55
(−0.67~−0.37)−0.27
(−0.47~−0.02)坠落(Falls) 15030
(11042~20165)9163
(5778~13269)−0.38
(−0.62~−0.11)−0.01
(−0.30~0.36)1.29
(0.95~1.74)0.51
(0.32~0.73)−0.57
(−0.74~−0.38)−0.08
(−0.35~0.26)淹溺(Drowning) 17395
(11590~23049)4470
(3133~6106)−0.72
(−0.81~−0.54)−0.10
(−0.35~0.25)1.33
(0.88~1.76)0.29
(0.2~0.39)−0.77
(−0.84~−0.63)−0.07
(−0.33~0.28)灼烫(Fire, heat, and
hot substances)3155
(1924~4394)784
(528~1131)−0.71
(−0.81~−0.51)−0.13
(−0.38~0.20)0.26
(0.16~0.37)0.04
(0.03~0.06)−0.79
(−0.86~−0.64)−0.18
(−0.41~0.13)中毒(Poisonings) 5179
(3855~6724)2886
(1978~3928)−0.33
(−0.53~−0.01)−0.17
(−0.40~0.09)0.42
(0.31~0.54)0.17
(0.12~0.23)−0.49
(−0.64~−0.26)−0.19
(−0.40~0.07)机械伤害(Exposure to
mechanical forces)9836
(6878~15839)4026
(2576~5801)−0.43
(−0.75~−0.07)−0.28
(−0.50~0.01)0.80
(0.56~1.29)0.24
(0.15~0.34)−0.58
(−0.81~−0.32)−0.30
(−0.50~−0.02)动物接触(Animal contact) 2046
(713~2862)232
(159~340)−0.85
(−0.91~−0.51)−0.23
(−0.46~0.06)0.18
(0.06~0.25)0.01
(0.01~0.02)−0.90
(−0.94~−0.67)−0.30
(−0.51~−0.04)异物(Foreign body) 1163
(839~1516)712
(510~1001)−0.46
(−0.62~−0.10)0.14
(−0.17~0.55)0.10
(0.07~0.13)0.04
(0.03~0.06)−0.62
(−0.73~−0.35)0.07
(−0.22~0.45)[注(Note)] ARC:年均变化率(Annualized rate of change)。 表 3 1990—2019年中国归因于职业伤害的分死因YLL及其变化情况
Table 3 Cause-specific YLLs and changes attributed to occupational injuries in China from 1990 to 2019
分类
(Category)YLL/人年(YLL/person years) 标化YLL率/10−5(Standardized YLL rate/10−5) 1990年
(Year)2019年
(Year)1990—2010年ARC(ARC of
1990—2010)2010—2019年ARC(ARC of
2010—2019)1990年
(Year)2019年
(Year)1990—2010年ARC(ARC of
1990—2010)2010—2019年ARC(ARC of
2010—2019)道路伤害
(Road injuries)4065266
(3107907~5212424)1700795
(1245351~2295285)−0.42
(−0.57~−0.18)−0.28
(−0.48~−0.04)312.05
(238.40~401.19)107.72
(79.36~144.98)−0.55
(−0.67~−0.36)−0.27
(−0.46~−0.02)坠落
(Falls)736199
(543258~979932)400735
(254013~576874)−0.42
(−0.64~−0.17)−0.05
(−0.33~0.29)59.36
(43.66~79.67)23.64
(15.1~33.77)−0.57
(−0.73~−0.38)−0.07
(−0.34~0.26)淹溺
(Drowning)995656
(660466~1319062)225970
(158032~305517)−0.74
(−0.82~−0.58)−0.13
(−0.37~0.19)72.25
(48~95.66)15.80
(11.09~21.38)−0.77
(−0.84~−0.63)−0.06
(−0.32~0.29)灼烫
(Fire, heat,
and hot substances)160210
(98572~222968)35330
(23864~50910)−0.74
(−0.82~−0.54)−0.17
(−0.41~0.15)12.58
(7.71~17.49)2.16
(1.46~3.08)−0.79
(−0.86~−0.64)−0.16
(−0.40~0.14)中毒
(Poisonings)274850
(204336~356702)136801
(94071~184424)−0.37
(−0.55~−0.09)−0.21
(−0.42~0.05)20.96
(15.63~27.23)8.79
(6.08~11.7)−0.49
(−0.64~−0.25)−0.18
(−0.39~0.08)机械伤害
(Exposure to
mechanical forces)521412
(363776~838348)193061
(124647~276202)−0.46
(−0.76~−0.13)−0.31
(−0.51~−0.03)40.44
(28.28~65.09)11.95
(7.78~16.99)−0.58
(−0.81~−0.32)−0.30
(−0.50~−0.02)动物接触
(Animal contact)97279
(33008~135327)9742
(6718~14105)−0.86
(−0.91~−0.54)−0.26
(−0.48~0.02)8.03
(2.77~11.2)0.56
(0.39~0.80)−0.90
(−0.94~−0.67)−0.29
(−0.49~−0.03)异物(Foreign body) 58004
(41773~75108)31684
(22858~43819)−0.50
(−0.65~−0.18)0.10
(−0.20~0.48)4.60
(3.31~5.97)1.93
(1.40~2.65)−0.62
(−0.73~−0.37)0.09
(−0.20~0.46)[注(Note)] ARC:年均变化率(Annualized rate of change)。 -
[1] World Health Organization. WHO/ILO joint estimates of the work-related burden of disease and injury, 2000-2016: global monitoring report[R]. Geneva: WHO, 2021.
[2] PEGA F, HAMZAOUI H, NÁFRÁDI B, et al. Global, regional and national burden of disease attributable to 19 selected occupational risk factors for 183 countries, 2000-2016: a systematic analysis from the WHO/ILO joint estimates of the work-related burden of disease and injury[J]. Scand J Work Environ Health, 2022, 48(2): 158-168. doi: 10.5271/sjweh.4001
[3] GBD 2019 Risk Factors Collaborators. Global burden of 87 risk factors in 204 countries and territories, 1990-2019: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2019[J]. Lancet, 2020, 396(10258): 1223-1249. doi: 10.1016/S0140-6736(20)30752-2
[4] 郑祁, 詹婧, 冯喜良. 基础技能数字零工工时与职业伤害——基于外卖骑手数据的实证研究[J]. 人口与经济, 2022(5): 110-128. ZHENG Q, ZHAN J, FENG X L. Working hours and occupational injuries of basic-skilled digital gig workers: empirical evidence from food delivery riders[J]. Popul Econ, 2022(5): 110-128.
[5] 田靓, 朱仁义, 朱秋丽, 等. 上海市医务人员职业暴露与防护现状调查[J]. 环境与职业医学, 2013, 30(2): 128-130. TIAN L, ZHU R Y, ZHU Q L, et al. A survey on occupational exposure and preventive measures in medical staff of Shanghai[J]. J Environ Occup Med, 2013, 30(2): 128-130.
[6] Institute for Health Metrics and Evaluation. Global Burden of Disease Study 2019 (GBD 2019) data input sources tool[EB/OL]. [2023-06-11]. https://ghdx.healthdata.org/gbd-2019/data-input-sources?components=6&risks=131&locations=6.
[7] GBD 2019 Demographics Collaborators. Global age-sex-specific fertility, mortality, healthy life expectancy (HALE), and population estimates in 204 countries and territories, 1950-2019: a comprehensive demographic analysis for the Global Burden of Disease Study 2019[J]. Lancet, 2020, 396(10258): 1160-1203. doi: 10.1016/S0140-6736(20)30977-6
[8] 中华人民共和国职业病防治法[J]. 中国工业医学杂志, 2019, 32(1): 3-9. Occupational Disease Prevention and Control Law of the People's Republic of China [J] Chin J Ind Med, 2019, 32 (1): 3-9
[9] 乔庆梅. 第四次工业革命背景下中国工伤保险制度的重构与发展[J]. 社会保障评论, 2022, 6(3): 70-80. QIAO Q M. The reconstruction and development of China's employment injury insurance amidst the fourth industrial revolution[J]. Chin Soc Secur Rev, 2022, 6(3): 70-80.
[10] 国家卫生健康委员会. 中国卫生健康统计年鉴-2019[M]. 北京: 中国协和医科大学出版社, 2019: 1-21. National Health Commission of the People's Republic of China. China health yearbook in 2019[M]. Beijing: Peking Union Medical College Press, 2019: 1-21.
[11] BYLER C, KESY L, RICHARDSON S, et al. Work-related fatal motor vehicle traffic crashes: Matching of 2010 data from the census of fatal occupational injuries and the fatality analysis reporting system[J]. Accid Anal Prev, 2016, 92: 97-106. doi: 10.1016/j.aap.2016.02.004
[12] STATON C, VISSOCI J, GONG E, et al. Road traffic injury prevention initiatives: a systematic review and metasummary of effectiveness in low and middle income countries[J]. PLoS One, 2016, 11(1): e0144971. doi: 10.1371/journal.pone.0144971
[13] 郑霞忠, 王晓宇, 陈述, 等. 高处坠落事故的人因失误与干预策略研究[J]. 中国安全生产科学技术, 2017, 13(6): 139-144. ZHENG X Z, WANG X Y, CHEN S, et al. Study on human error and intervention strategies of high falling accidents[J]. J Saf Sci Technol, 2017, 13(6): 139-144.
[14] 孙世梅, 赵金坤, 傅贵. 基于“2-4”模型的高处坠落事故行为原因研究[J]. 中国安全科学学报, 2019, 29(8): 23-28. SUN S M, ZHAO J K, FU G. Study on behavioral causes of falling accidents based on "2-4" model[J]. China Saf Sci J, 2019, 29(8): 23-28.
[15] 刘全龙, 彭雨蒙, 赵盼, 等. 基于HFACS模型的制造企业机械伤害事故致因分析[J]. 中国安全科学学报, 2023, 33(3): 51-59. LIU Q L, PENG Y M, ZHAO P, et al. Analysis of causes of mechanical injury accidents in manufacturing enterprises based on HFACS model[J]. China Saf Sci J, 2023, 33(3): 51-59.
-
期刊类型引用(4)
1. 裴易菲,袁文文,杨丽莉,剧华剑,韩路. 13例职业性布鲁氏菌病工伤劳动能力鉴定工作比较分析. 环境与职业医学. 2024(04): 437-441 . 本站查看
2. 吴维超,安辰飞,郭怡佳,赵祥凯,谷志广,尉少飞,王彭彭. 1990至2019年全球职业伤害负担变化趋势. 郑州大学学报(医学版). 2024(06): 834-838 . 百度学术
3. 李天成,孟繁邨. 中国流动农民工职业伤害影响因素分析. 伤害医学(电子版). 2024(04): 1-9 . 百度学术
4. 朱晓俊,樊晶光. 开展职业伤害监测评估,保护劳动者职业健康. 环境与职业医学. 2023(10): 1109-1114 . 本站查看
其他类型引用(0)