达州市噪声作业工人听力损失影响因素分析

李勇 陈雪 程淼淼 李彦 李俊卿

生产性噪声由于行业分布广、影响人数众多，且可导致噪声作业人员发生不可逆的职业性噪声聋等因素，已成为我国最严重的职业病危害因素之一[1,2]。长期接触生产性噪声，不仅会引起作业人员噪声性听力损失(NIHL)，还将对人体心血管、神经、消化等多器官系统造成损害[3-5]。有研究报道，NIHL不仅与噪声作业环境有关，而且受到作业人员的个体特征及所在企业特性影响[6,7]，因此，本次调查旨在分析达州市噪声作业工人NIHL影响因素，以期为该市职业性噪声防治工作提供科学依据。

1 对象与方法

1.1 研究对象 将2014至2018年达州市境内125家企业3 127名噪声作业工人作为研究对象。纳入研究对象的条件为：(1)在岗噪声作业人员；(2)无其他原因引起耳病既往史；(3)所在岗位8 h/d或 40 h/周噪声暴露(A)等效声级≥80 dB[8]。

1.2 方法

1.2.1 进入“中国疾病预防控制信息系统”子系统 “职业病与职业卫生信息监测系统”，收集2014至2018年达州市146家企业3 626名在岗噪声作业工人职业性健康监护资料及所在岗位噪声监测数据，并剔除不符合1.1条件的人员。符合企业数125家，符合率85.62%；符合人数3 127家，符合率86.24%。

1.2.2 重复数据处理：所收集数据中，发现有同一人进行多次体检并在“职业病与职业卫生信息监测系统”多次录入的重复情况时，采用研究对象姓名及身份证号码进行审核。该类人员的职业性健康监护资料，如噪声双耳高频平均听阈≥40 dB(HL)者，以首次发现其噪声双耳高频平均听阈≥40 dB(HL)的体检资料为准；如历次体检噪声双耳高频平均听阈<40 dB(HL)者，以最近一次的体检资料为准；历次岗位噪声监测数据纳入1.2.5式中计算累积噪声暴露量(CNE)。

1.2.3 对研究对象的NIHL患病率按不同年龄、性别、行业、企业规模、CNE等因素进行汇总分析。

1.2.4 NIHL患病标准：噪声双耳高频(3 000、4 000、6 000 Hz)平均听阈≥40 dB(HL)。“职业病与职业卫生信息监测系统”中噪声双耳高频平均听阈值均为校正值，故不再做年龄、性别校正。

1.2.5 CNE=10lg其中：LeqA为等效连续 A声级，单位为分贝，单位符号dB(A)；T 为接触噪声工龄,单位为年，单位符号为a；n为噪声检测次数[9,10]。

1.3 统计学分析 应用SPSS 17.0统计软件，单因素分析采用χ2检验，多因素分析采用Logsitic回归分析(向后逐步剔除法)，P<0.05为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 基本情况 研究对象年龄18～65岁，平均年龄(40.11±9.63)岁；接触噪声工龄0.75～49.33年，接触噪声平均工龄(9.48±6.24)年；男2 411人(77.10%)，女716(22.90%)；NIHL患病536人，患病率17.14%(536/3127)。

2.2 不同基本特征噪声作业工人NIHL患病情况 对不同基本特征噪声作业工人NIHL患病率分析，结果显示：不同年龄(χ2趋势=140.778，P<0.05)、性别(χ2=19.131，P<0.05)、行业(χ2=202.509，P<0.05)、企业规模(χ2=81.271，P<0.05)之间的差异有统计学意义。见表1。

表1 达州市不同基本特征噪声作业工人NIHL患病分布情况

2.3 CNE与NIHL剂量—反应关系

2.3.1 噪声作业工人CNE为69.61～122.78dB(A)·a,平均CNE(93.46±7.62)dB(A)·a。随着噪声作业工人CNE增加，NIHL患病率呈上升趋势(χ2趋势=191.813，P<0.05)。见表2。

表2 达州市噪声作业工人CNE与NIHL剂量反应关系

2.3.2 通过绘制CNE与NIHL剂量反应关系曲线，发现噪声作业工人NIHL患病率随着CNE增加而增大，当CNE>90 dB(A)·a后，NIHL患病率增速有加快的趋势。见图1。

图1 CNE与NIHL剂量反应关系曲线

2.4 NIHL多因素Logsitic回归分析 将噪声作业工人年龄、性别、所在行业及企业规模、CNE作为自变量，NIHL作为因变量进行多因素Logsitic回归分析。结果显示，年龄：≥50岁、 30～50岁OR值分别为4.240、3.321；性别：男性OR值为1.853；行业：矿山开采、建筑、化工、服务业OR值分别为5.948、2.769、2.411、0.162；企业规模：小型企业OR值为2.000；CNE：≥100、95～100、90～95、85～90dB(A)·a OR值分别为8.751、3.219、2.048、1.564。上述各影响因素中，年龄增长，男性，行业(矿山开采、建筑、化工)，小型企业，CNE增加是NIHL的主要危险因素，服务业引起NIHL的风险较低。见表3。

3 讨论

NIHL是一个全球性的公共卫生问题，国内外学者对其发病机理及影响因素进行了深入研究，普遍认为NIHL不仅仅由噪声引起，而是环境、遗传两大因素交互作用的结果，并与人口统计学特征、生活习惯等相关[11-15]。生产性噪声在达州市职业性危害因素中位居第二位，该市2014至2018年噪声作业工人职业性听力损失达17.14%，故本次调查旨在借鉴相关研究新方法、新进展，探索噪声作业工人NIHL的影响因素，为该市有效开展噪声防治工作提供帮助。

本次调查发现，NIHL发病与年龄、性别等人口统计学特征有关。年龄与听力损失存在一定的剂量—反应关系，随着年龄的增加，NIHL患病率呈上升趋势(χ2趋势=140.778，P=0.000)与罗丽等[16]的报道一致，可能随着年龄的增加，人体神经、免疫及内分泌功能逐步减退，机体对危害因素的耐受力及受到损失后修复力降低有关。就性别来看，男性较女性更易出现听力损失，与彭艳等[17]研究结果一致，与黄秀明等[18]

表3 达州市噪声作业工人NIHL多因素Logsitic回归分析

研究结果不一致；可能在分工上，男性相对于女性工作环境更艰苦、噪声强度大，导致男性易出现听力损失，也可能与男性与女性在生理机能上有一定的差异有关，这还需做进一步的研究进行验证。

本次调查发现，不同行业间NIHL发病情况不同，其中矿山开采(35.33%)、化工(27.46%)、建筑(22.43%)行业居前三位，是该市生产性噪声防治的重点行业。不同企业规模的噪声作业工人听力损失不同，小型企业的NIHL发病率最高(28.11%)，与相关研究[19,20]一致。小型企业由于生产设备相对陈旧落后，工作场所布局不合理，防护措施薄弱，且企业经营者职业危害防护意识较差[21],作业工人流动性较大[22]等因素,可能是其NIHL高发的重要原因。

通过单因素及Logsitic回归分析分析发现，作业工人CNE与NIHL发病率存在剂量—反应关系，NIHL发病率随着CNE增加而升高，很多相关研究也进行了类似报告[23-25]。由于CNE由作业场所噪声强度及作业时间决定，因此降低作业场所噪声强度、合理缩短工人接噪时间是控制CNE的关键。

综上所述，对该市生产性噪声防治工作提出如下建议：(1)企业经营管理者应加强有关职业病防治知识及法律法规学习，提高职业病防护意识与防护能力；(2)企业应根据自身情况，淘汰陈旧落后设备，添置噪声强度较小的新设备，改善工艺流程，合理布局生产场所；(3)企业应积极开展职业病防治宣传培训工作，为作业工人配置有效的防护用品并督促正规佩戴，按期开展工人职业健康监护及作业场所噪声监测工作；(4)尽可能缩短工人噪声接触时间，对年龄较大、接噪工龄较长的工人进行非噪声作业轮岗，不让职业禁忌症者从事噪声工作；(5)卫生监管部门应加强对企业的监督管理，尤其应对重点行业(矿山开采、化工、建筑)、小型企业加大监督执法力度，以确保噪声作业工人工身心健康，促进企业可持续发展。

由于本次调查分析受资料信息的限制，很多影响NIHL的因素未能被纳入，所收集数据还需进一步完善，可能存在一定的偏倚，所得结果和结论还有待专项的队列研究及实验分析进行验证。