目的观察13个典型工种的噪声暴露特征分布情况,评估ISO-1999对我国制造业工人永久性听阈位移(Noise-induced permanent threshold shift,NIPTS)的预测效果,为诊断和预防复杂噪声引起的职业性听力损失提供依据。方法通过横断面调查,选择1...目的观察13个典型工种的噪声暴露特征分布情况,评估ISO-1999对我国制造业工人永久性听阈位移(Noise-induced permanent threshold shift,NIPTS)的预测效果,为诊断和预防复杂噪声引起的职业性听力损失提供依据。方法通过横断面调查,选择1404名制造业工人为研究对象,研究听力损失和噪声暴露特征及流行病学分布,分析ISO-1999预测值与NIPTS实测值之间的差异,探究峰度与该差异之间的关系。结果本次调查的4个行业13个工种的1404名制造业工人中,平均噪声暴露水平为(88.6±6.7)dB(A),平均峰度为(68.9±110.9),噪声性高频听力损失患病率(The prevalence of high frequency noise-induced hearing loss,HFNIHL%)为35.6%,平均高频噪声性永久性听阈位移(Noise-induced permanent threshold shift at frequencies of 3,4,and 6 kHz,NIPTS_(346))为(24.2±13.0)dB HL。除织造工和纺纱工,其余各工种ISO-1999预测值与NIPTS实测值差异均有统计学意义(P<0.05);对峰度进行分层分析,NIPTS实测值和预测值之间均存在统计学差异(t_(1)=4.801,t_(2)=11.468,t_(3)=13.247,t_(4)=9.498,P<0.05);不同峰度的低估值之间存在统计学差异(F=5.082,P<0.05),随峰度的升高而增加。结论制造业接噪工种分布广泛,高噪声水平、长期暴露和噪声复杂的时域结构是NIHL的风险因素;不同工序噪声源产生独特的随时间变化而变化的噪声时域波形;ISO-1999低估了工人实际的听力损失,低估值随峰度的升高而增加。展开更多
[背景]职业噪声性听力损失(NIHL)是世界上最普遍的职业病之一。随着工业的发展,工作场所的噪声源变得越来越复杂。[目的]应用峰度调整累积噪声暴露量(CNE)来评估家具制造工人非稳态噪声暴露所致的听力损失,为我国噪声测量方法和职业接...[背景]职业噪声性听力损失(NIHL)是世界上最普遍的职业病之一。随着工业的发展,工作场所的噪声源变得越来越复杂。[目的]应用峰度调整累积噪声暴露量(CNE)来评估家具制造工人非稳态噪声暴露所致的听力损失,为我国噪声测量方法和职业接触限值修订提供依据。[方法]通过横断面调查,选择694名制造业工人为研究对象,包括542名非稳态噪声暴露的家具制造工人以及152名稳态噪声暴露的纺织企业和造纸企业工人,其中非稳态噪声组分为枪钉工和木工,稳态噪声组分为织造工、纺纱工和造纸工。收集每个研究对象的高频(3、4、6 k Hz)听力损失(HFNIHL)情况和噪声暴露数据。噪声能量指标包括8 h等效A声级(L_(Aeq,8h))、CNE,噪声时域结构测量指标为峰度。峰度调整CNE作为一个噪声能量和时域结构的联合指标。[结果]研究对象的年龄为(35.64±10.35)岁,工龄为(6.71±6.44)年,男性比例为75.50%。L_(Aeq,8h)为(89.43±6.01)d B(A),81.42%的研究对象暴露于85 d B(A)以上的噪声水平,CNE为(95.85±7.32)d B(A)·年,峰度为99.34±139.19,HFNIHL患病率达35.59%。非稳态噪声组平均峰度高于稳态噪声组平均峰度(125.33±147.17 vs.5.86±1.94,t=-21.04,P<0.05)。二元logistic回归分析结果显示:校正年龄、工龄、L_(Aeq,8h)后,峰度是工人HFNIHL的影响因素(OR=1.49,P<0.05)。多元线性回归分析结果显示:年龄、工龄、L_(Aeq,8h)和峰度对较差耳在高频3、4、6 k Hz的噪声性永久听阈位移的影响有统计学意义(均P<0.05)。卡方趋势分析结果显示,在CNE≥90 d B(A)·年时,HFNIHL患病率随峰度的增高而上升(P<0.05)。非稳态噪声组平均HFNIHL患病率高于稳态噪声组(31.7%vs.22.0%,P<0.05)。应用峰度调整后,非稳态噪声组的CNE和HFNIHL患病率的线性方程与稳态噪声组的方程几乎重合,两组之间的HFNIHL患病率平均差值从9.7%减少到1.4%(P<0.05)。[结论]噪声峰度是评估NIHL的重要参量。峰度调整CNE能有效评估工人非稳态噪声暴露所致的职业性听力损失,有望成为一个非稳态噪声暴露测量和评估新指标。展开更多
文摘目的观察13个典型工种的噪声暴露特征分布情况,评估ISO-1999对我国制造业工人永久性听阈位移(Noise-induced permanent threshold shift,NIPTS)的预测效果,为诊断和预防复杂噪声引起的职业性听力损失提供依据。方法通过横断面调查,选择1404名制造业工人为研究对象,研究听力损失和噪声暴露特征及流行病学分布,分析ISO-1999预测值与NIPTS实测值之间的差异,探究峰度与该差异之间的关系。结果本次调查的4个行业13个工种的1404名制造业工人中,平均噪声暴露水平为(88.6±6.7)dB(A),平均峰度为(68.9±110.9),噪声性高频听力损失患病率(The prevalence of high frequency noise-induced hearing loss,HFNIHL%)为35.6%,平均高频噪声性永久性听阈位移(Noise-induced permanent threshold shift at frequencies of 3,4,and 6 kHz,NIPTS_(346))为(24.2±13.0)dB HL。除织造工和纺纱工,其余各工种ISO-1999预测值与NIPTS实测值差异均有统计学意义(P<0.05);对峰度进行分层分析,NIPTS实测值和预测值之间均存在统计学差异(t_(1)=4.801,t_(2)=11.468,t_(3)=13.247,t_(4)=9.498,P<0.05);不同峰度的低估值之间存在统计学差异(F=5.082,P<0.05),随峰度的升高而增加。结论制造业接噪工种分布广泛,高噪声水平、长期暴露和噪声复杂的时域结构是NIHL的风险因素;不同工序噪声源产生独特的随时间变化而变化的噪声时域波形;ISO-1999低估了工人实际的听力损失,低估值随峰度的升高而增加。
文摘[背景]职业噪声性听力损失(NIHL)是世界上最普遍的职业病之一。随着工业的发展,工作场所的噪声源变得越来越复杂。[目的]应用峰度调整累积噪声暴露量(CNE)来评估家具制造工人非稳态噪声暴露所致的听力损失,为我国噪声测量方法和职业接触限值修订提供依据。[方法]通过横断面调查,选择694名制造业工人为研究对象,包括542名非稳态噪声暴露的家具制造工人以及152名稳态噪声暴露的纺织企业和造纸企业工人,其中非稳态噪声组分为枪钉工和木工,稳态噪声组分为织造工、纺纱工和造纸工。收集每个研究对象的高频(3、4、6 k Hz)听力损失(HFNIHL)情况和噪声暴露数据。噪声能量指标包括8 h等效A声级(L_(Aeq,8h))、CNE,噪声时域结构测量指标为峰度。峰度调整CNE作为一个噪声能量和时域结构的联合指标。[结果]研究对象的年龄为(35.64±10.35)岁,工龄为(6.71±6.44)年,男性比例为75.50%。L_(Aeq,8h)为(89.43±6.01)d B(A),81.42%的研究对象暴露于85 d B(A)以上的噪声水平,CNE为(95.85±7.32)d B(A)·年,峰度为99.34±139.19,HFNIHL患病率达35.59%。非稳态噪声组平均峰度高于稳态噪声组平均峰度(125.33±147.17 vs.5.86±1.94,t=-21.04,P<0.05)。二元logistic回归分析结果显示:校正年龄、工龄、L_(Aeq,8h)后,峰度是工人HFNIHL的影响因素(OR=1.49,P<0.05)。多元线性回归分析结果显示:年龄、工龄、L_(Aeq,8h)和峰度对较差耳在高频3、4、6 k Hz的噪声性永久听阈位移的影响有统计学意义(均P<0.05)。卡方趋势分析结果显示,在CNE≥90 d B(A)·年时,HFNIHL患病率随峰度的增高而上升(P<0.05)。非稳态噪声组平均HFNIHL患病率高于稳态噪声组(31.7%vs.22.0%,P<0.05)。应用峰度调整后,非稳态噪声组的CNE和HFNIHL患病率的线性方程与稳态噪声组的方程几乎重合,两组之间的HFNIHL患病率平均差值从9.7%减少到1.4%(P<0.05)。[结论]噪声峰度是评估NIHL的重要参量。峰度调整CNE能有效评估工人非稳态噪声暴露所致的职业性听力损失,有望成为一个非稳态噪声暴露测量和评估新指标。