汽车制造企业噪声致听力损失的流行病学调查及风险评估论文

2020年8月3日14:28:48汽车制造企业噪声致听力损失的流行病学调查及风险评估论文已关闭评论

汽车制造企业噪声致听力损失的流行病学调查及风险评估论文

摘要

目的:本研究旨在调查我国汽车制造企业工人的噪声暴露水平及噪声致听力损失 (Noise-induced hearing loss, NIHL)的现况,并评价 ISO-1999: 2013(E)《声学 噪 声引起的听力损失评价》中的风险评估模型在预测复杂噪声致听力损失中可能存 在的不足。

方法:本研究采用横断面调查的方法,对4家汽车整车企业和18家零部件制造 的8836名工人进行问卷调查、个体噪声暴露水平检测及纯音气导听阈测试(双 耳0.5 kHz、1 kHz、2 kHz. 3 kHz、4 kHz和6 kHz共6个频率的纯音气导听阈 测试)。根据纳入标准,最终确定6557名工人为本次研究对象。使用配对t检验 对左右耳在不同频率下的听阈值进行比较。使用卡方检验分析工种与调整高频噪 声致听力损失(Adjusted high-frequency noise-induced hearing loss, AHFNIHL)之 间的相关性。使用Cochran-Armitage趋势检验分析经常使用听力保护装置

(Hearing protector devices, HPD)工人的比例和噪声暴露水平的趋势;AHFNIHL 患病率和噪声暴露水平的趋势。使用Logistic回归分析确定年龄、累积噪声暴露

(Cumulative noise exposure, CNE)、HPD 使用频率和 HPD 使用时长对 AHFNIHL 患病率的影响。根据《职业性噪声聋的诊断》(GBZ49・2014),确定高频听力损 失和噪声聋的频率及界限,再根据ISO-1999模型计算超过选定界限的人群百分 比,获得各岗位工人暴露噪声10、20、30、35和40年后患高频听力损失和噪声 聋的风险。结合纯音气导听阈测试结果和ISO-1999数据库A,获得各岗位研究 对象实际噪声致永久性听阈位移值(Noise-induced pernament threshold shift, NIPTS)中位数。结合各岗位个体噪声暴露水平中位数,通过ISO-1999模型预 测各岗位研究对象NIPTS中位数。通过配对t检验,对实际NIPTS与IS61999 模型预测值进行比较。

结果:6557名研究对象中男性占96.43%,研究对象在18〜63岁,年龄中位数为 27.0岁,噪声暴露工龄在2.1-6.6年(中位数:3.5年儿由于噪声源的多样性, 汽车制造企业的噪声多为非高斯噪声,各典型噪声源如铸造、焊接、打磨和冲均会产生其特有的非高斯(复杂)噪声类型的时间波形。62.53%研究对象的个体 噪声暴露水平(8小时等效A声级,LAeq8h)超过85dB(A),其中LAeq8h最高的 是零部件制造企业的冲压工,其次是零部件制造企业的表面处理工。53.15%的研 究对象经常使用HPD,且经常使用HPD的研究对象所占百分比随着LAeq紬的升 高而增加。2&82%的研究对象患有N1HL (将AHFNIHL定义为NIHL)。0.40% 的研究对象符合噪声聋(Noise・induced deafhess, NID)的诊断标准,其中符合轻 度NID共21例,中度NID共5例。研究对象左耳全频平均听阈值高于右耳0.79 dB (PV0.05),左耳听阈高于右耳和右耳听阈高于左耳研究对象的各频率双耳听 阈值之差分别在6.28 dB〜10.20 dB和6.35 dB〜11.26 dB之间,随着研究对象高频 听阈位移值的增加,2 kHz及3 kHz频率下右耳听阈值超过左耳10 dB和左耳听 阈值超过右耳10 dB所占比例均逐渐增加。Cochran-Armitage趋势性检验显示, 各年龄组男性工人的AHFNIHL患病率均随着LAeq.8h [< 94 dB(A)]和CNE的增加 而增加(PvO.05或P<0.01)。多因素Logistic回归分析显示,年龄、CNE、HPD 使用频率和HPD使用时长均与AHFNIHL相关。工人年龄每增加1岁,AHFNIHL 的 OR 值增加 1.0% (OR: 1.010; 95%CI: 1.001-1.019)o CNE 每增加 1 dB(A)- 年,AHFNIHL 的 OR 值增加 10.4% (OR: l」04; 95% CI: 1.085-1.124)。HPD 使用频率增加具有保护作用(OR: 0.478; 95% CI: 0.425-0.539)o HPD使用时 长对应的AHFNIHL的OR值为0.949。零部件制造企业冲压男性工人高频听力 损失和噪声聋风险最高,其暴露于噪声20年时高频听力损失风险为9.1〜14.1%; 暴露30年时高频听力损失风险为26.9%,噪声聋风险为3.5〜8.5%;暴露35年时 高频听力损失风险为29.1%,噪声聋风险为&8〜13.8%;暴露40年时高频听力损 失风险为28.3%,噪声聋风险为12.1%0其次是零部件制造企业表面处理男性工 人,其暴露于噪声30年时高频听力损失风险为11.7%;暴露35年时高频听力损 失风险为14.5%,噪声聋风险为2.3〜7.3%;暴露40年时高频听力损失风险为 14.6%,噪声聋风险为4.3%。零部件制造企业装配男性工人高频听力损失和噪声 聋风险最低,其暴露于噪声30年时高频听力损失风险为1.7%:暴露35年时高 频听力损失风险为2.5%;暴露于噪声40年时高频听力损失风险为2.8%,噪声 聋风险为0.4%。整车制造企业实际NIPTS中位数在12.5〜20.0 dB之间,其 ISO-1999预测值在0.1〜7.1 dB之间,ISO-1999预测值低估实际NIPTS中位数在7.5〜19.2dE (中位数:13.1 dB)之间;零部件制造企业实际NIPTS中位数在 12.5〜26.5 dB之间,其ISO-1999预测值在0.0〜13.6 dB之间# ISO-1999预测值低 估实际NIPTS中位数在1.9〜23.8dB (中位数:14.2 dB)之间。

结论:噪声是汽车制造企业的主要职业危害,随着年龄、CNE的增加,NIHL 患病率日趋增加。仍需要进一步开展更大范围的人群调查,以全面了解我国汽车 制造企业N1HL的现况和影响因素。本研究汽车制造企业大部分岗位的工人存在 潜在高频听阈损失和噪声聋的风险。目前的风险评估法存在一定的局限性,需要 进一步的研究补充噪声结构指标峰度水平,以了解结构性指标如峰度在ISO-1999 风险评估模型中的作用。

关键词:噪声;听力损失;汽车制造企业;横断面调查;风险评估

Epidemiological Investigation and Risk Assessment of

Noise-induced Hearing Loss in Chinese Automotive Industry

Abstract

Objective: This study aimed to describe the epidemiological features of noise-induced hearing loss (NIHL) among workers in the automotive industry in China and to evaluate the risk assessment model suggested in ISO999: 2013 (E) "Acoustics-estimation of noise-induced hearing loss,? when using it to predict the risk ofNIHL among workers exposed to occupational complex noise .

Methods: A cross-sectional survey was conducted with 6,557 participants selected from an original pool of 8,836 from 4 automotive manufacturing factories and 18 auto part manufacturing and powertrain factories in the Hubei province of North China based on strict inclusion criteria. The questionnaire survey was administered and individual noise exposure level (LAeq.8h) and hearing loss level were measured. The mean hearing thresholds for the left and right ears at overall frequencies were compared using paired t tests. A chi・square test was applied to analyze the correlation between the category of work and AHFNIHL. The Cochran-Armitage Trend Test wasperformed to analyze the trend between the proportion of workers using HPD regularly and noise exposure level, as well as the prevalence of adjusted high-frequency noise-induced hearing loss (AHFNIHL) and noise exposure level. Logistic regression analysis was used to determine the influence of age, CNE, and HPD usage on the prevalence of AHFNIHL. The frequencies and fences of high-frequency hearing loss and noise-induced deafiiess were determined according to the Diagnosis of Occupational Noise Deafness (GBZ 49-2014) and the percentage of populations beyond the selected fence were calculated to acquire the risk of NIHL. Combining the results of audiometric testing and ISO-1999 database, the actual noise・induccd permanent threshold shift (NIPTS) was obtained. According to the level of individual noise exposure, NIPTS was predicted by using ISO-1999 model. The median NIPTS for each type of work was compared to the ISO-1999 predicted median NIPTS using paired t-test.

Results: Of participants, 96.43% were male; the median age was 27.0 years and the duration of noise exposure for workers was at the range of 2.1 〜6.6 years with a median of 3.5 years. Due to the diversity of noise sources, the type of noise in the automotive industry is mostly non-Gaussian. Each typical noise source such as casting, welding, grinding and stamping generated its own unique temporal waveform shape with the type of non-Gaussian noise. 62.53% exceeded 85 dB(A). where the noise exposure level of the stamping in automotive manufacturing factories was the highest followed by the surface treatment in automotive manufacturing factories. Concerning individual noise levels (LAeq.8hX Of workers. 53.15% regularly used hearing protector devices (HPD), and the proportion of regular HPD use increased with LAeq.8h- 28.82% had NIHL defined as AHFNIHL. Of workers, 0.40% (26 cases) meet the diagnostic criteria of noise-induced deafness (NID), with 21 cases meeting the diagnostic criteria of mild NID and 5 cases meeting the diagnostic criteria of moderate NID. The overall mean left minus right threshold dififerenee across all frequencies was determined to be 0.79 dB, which met statistical significanee (p<0.05). The differences between binaural threshold shifts at each frequency among subjects with a asymmetry in terms of worse left ear and worse right ear were at the range of 6.28 dB〜10.20 dB and 6.35 dB〜11.26dB. respectively. With the increase of high-frequency hearing thresholds (HFHTs), the proportion of subjects with a asymmetry at 2 and 3 kHz of more than 10 dB in terms of worse left ear and worse right ear increased. The trend test showed that the prevalence of AHFNIHL in male workers significantly increased with an increase in LAeq.8h at < 94 dB(A) and cumulative noise exposure (CNE) in each age group (P < 0.05 or P < 0.01). The multivariate analysis showed that sex, age, CNE, and HPD usage frequency and duration were important factors contributing to AHFNIHL. An increase in workers? age by one year could result in 1.0% increase in the odds of AHFNIHL (OR: 1.010: 95% CI: 1.001-1.019). An increase in CNE by 1 dB(A)*year could result in 10.4 % increase in the odds of AHFNIHL (OR: 1.104; 95% CI: 1.085-1.124). The frequency of HPD usage showed a protective effect on the odds of having AHFNIHL (OR: 0.478; 95% CI: 0.425-0.539). The odds of AHFNIHL in terms of duration of HPD usage was 0.949. Male stamping workers in auto part manufocturing factories were at the highest risk of getting noise-induced high-frequency hearing loss and noise-induced deafness, followed by male surface treatment workers in auto part manufacturing factories. The risk of noise-induced high-frequency hearing loss of exposure of male stamping workers in auto part manufacturing factories was at the range of 9」〜14」% at 20 years of exposure, 26.9% at 30 years of exposure, 29」% at 35 years of exposure, and 28.3% at 40 years of exposure. The risk of noise-induced deafness of exposure of male stamping workers in auto part manufacturing factories was at the range of 3.5〜8.5% at 30 years of exposure, 8.8-13.8% at 35 years of exposure, and 12.1% at 40 years of exposure. The risk of noise-induced high-frequency hearing loss of exposure of male surface treatment workers in auto part manufacturing factories was 11.7% at 30 years of exposure. 14.5% at 35 years of exposure, and 14.6% at 40 years of exposure. The risk of noise-induced deafness of exposure of male surface treatment workers in auto part manufacturing factories was at the range of 2.3-73% at 35 years of exposure, and 4.3% at 40 years of exposure・ Male assembly workers in auto part manufocturing factories were at the lowest risk of getting noise-induced high-frequency hearing loss and noise-induced deafness. The risk of noise-induced high-frequency hearing loss ofthem was 1.7% and 2.5% at 30 and 35 years of exposure, respectively. The risk of noise-induced high・f?equency hearing loss and noise-induced deafness of them was 2.8% and 0.4% at 40 years of exposure, respectively. In automotive manufacturing factories, the actual median NIPTS ranged from 12.5 dB to 20.0 dB and the ISO-1999 predictions ranged from 0.1 dB to 7.1 dB. As a result, the ISO-1999 predictions underestimated the median NIPTS at the range of 7.5〜19.2 dB (median: 13.1 dB). In auto part manufacturing factories, the actual median NIPTS ranged from 12.5 dB to 26.5 dB and the ISO-1999 predictions ranged from 0.0 dB to 13.6 dB. As a result, the ISO-1999 predictions underestimated the median NIPTS at the range of 1.9〜23.8 dB (median: 14.2 dB).

Conclusions: Noise is still the main occupational hazard in the automotive industry. With the increase of age and CNE, the prevalence of NIHL is increasing. Much more human surveys are needed to understand the prevalence and determinants of NIHL in the automotive industry. Workers of most types of work in automotive industry in this study have the potential risk of high-frequency hearing loss and noise-induced deafness. The current risk assessment method has certain limitations. Noise-induced hearing loss risk assessment model ISO-1999 based on the equal energy hypothesis underestimated hearing loss of workers in automotive industry in this study. Further research needs to supplement the kurtosis of noise to confirm the role of kurtosis in the ISO-1999 noise-induced hearing loss risk assessment model.

Key words: Noise; Hearing loss; Automotive industry; Cross-sectional study; Risk assessment

主要缩略词中英文对照

英文缩写 英文全称 中文全称
NIHL Noise-induced hearing loss 噪声致听力损失
AHFNIH Adjusted high-frequency noise-induced hearing loss 高频调整噪声致听力
L   损失
NID Noise-induced deafness 噪声聋
LAeq.Sh Equivale nt continuous A-weighted sound pressure level

over 8 hours

8小时等效A声级
HPD Hearing protector devices 听力保护装置
CNE Cumulative noise exposure 累积噪声暴露
WHO World Health Organization 世界卫生组织
NIOSH National Institute of Occupational Safety and Health 国家职业安全与健康

研究所

OEL Occupational exposure limit 职业接触限值
HTLs Hearing threshold levels 听阈位移值
HFHTs High-frequency hearing thresholds 高频听阈位移值
Median Median 中位数
IQR In terquartile range 四分位数
AIC Akaike information criterion 赤池信息准则
VIF Variance inflation factor 方差膨胀因子
ISO Intemational Standard Organization 国际标准化组织
IET The Institution of Engineering and Technology 英国工程专业理事会
CDC Conters for Disease Control 美国疾病预防控制中

NIPTS Noise-induced pernament threshold shift 噪声致永久性听阈位

移值

HTLAN Hearing threshold level associated with age and noise 年龄噪声相关听阈位

移值

 

P Kurtosis 峰度
HTLA Hearing threshold level associated with age 年龄相关听阈位移值
ONHS Occupational Noise and Hearing Survey 职业噪声和听力调查
ROS Reactive oxygen species 活性氧自由基
ABRs Auditory brainstem responses 听性脑干反应
CAPs Complex action potentials 复合动作电位
IC-EVPs Inferior colliculus evoked potentials 下丘诱发电位
HPA Hypothalamic ・pituitm*y・adrenal 下丘脑■垂体■肾上腺

前言

噪声致听力损失(NIHL)是继老年性听力损失之后,第二种常见的感音神 经性听力损失,也是世界多国最主要的职业病之一。世界卫生组织(World Health Organization, WHO)估计,全球有4.66亿人患听力损失[1], 16%的成人听力损失 可能归因于职业性噪声暴露叫患有NIHLI人的沟通能力和环境声监控能力(如 警告信号)会降低,导致其受伤风险增加,生产力降低⑶。此外,NIHL可造成 沟通干扰和各种不良后果,如抑郁、恐惧和尴尬⑷,以及非听觉健康效应,如认 知障碍、睡眠障碍和心血管疾病【%国家职业安全与健康研究所(National Institute of Occupational Safety and Health, NIOSH)估计,美国 2008 年的工伤事故中有 12.2%与NIHL有关,且每年NIHL造成的经济负担约为2.244亿美元⑹。目前, 美国约12%的工人存在听力障碍,其中约24%是职业噪声暴露所致,有2200万 工人暴露于超标噪声⑺。在2002年至2005年,韩国22.7%〜29.6%工作场所的环 境噪声水平超过了职业接触限值(Occupational exposure limit, OEL), 16.2%〜22.9% 工作人员的个体噪声水平超过了 OEL⑹。在2007年,韩国共4483名工人上报为 疑似NIHL,占疑似职业病总数的92.9%[8]0我国2016年职业性噪声聋报告为1220 例,较2014年报告例数年均增长24.2%®目前,我国NIHL流行病学特征的 详细数据,特别是来自汽车制造企业行业等特定行业的数据较少。

在2010年,我国汽车制造业的汽车产量已成为世界第一在2006年,我 国规模以上汽车制造企业己达到14493家卩現最近的研究发现,汽车制造企业 的噪声危害较为突出,如Tao等人〔内调查了我国一家汽车制造企业的517名工人, 其中听力损失患病率高达3&9%,噪声暴露水平为80.1-118.4 dB(A)o Wang等人 网调查了我国几家汽车制造企业的728名工人,高频听力损失(3〜6 kHz平均听 阈位移值超过50dB)患病率为11.6%。Thair等人”啲研究发现,马来西亚制造 业的N1HL发生率为每100000人193例,其中汽车零部件制造业工人N1HL发 生率(32%)相对较高。Ten等人[⑹发现马来西亚彭亨一家汽车制造厂的最高噪 声水平可至90.8 dB(A)o泰国汽车零部件工厂的焊工任一耳听力损失患病率为 23.33%,双耳听力损失患病率为8.33%,噪声暴露水平为80.8-97.0 dB(A)[16]o 虽然各研究的NIHL定义和噪声暴露水平测量方法不同,但这些研究均表明汽车 制造业的职业人群暴露于危险噪声水平下,患NIHL风险高。因此,我国汽车制 造业可能有大量工人暴露于高水平噪声,并存在高NIHL风险。

职业性噪声性听力损失(NIHL)通常被认为是对称性的,但不对称性听力 损失在申请职业性噪声致听力损失赔偿的工人中很常见21。有研究显示,15%的 职业噪声暴露人群在0.5 k、1 k、2 k、4 kHz双耳平均听阈差为15 dB[18L最近 的研究表明,左耳比右耳受噪声暴露的影响更大:一项回顾性研究发现,1461 名锯木工中有4.7%在2 kHz岀现双耳听阈值之差超过20 dB,其中有86%的工人 左耳听阈值更高[叫Segal等㈤1对429名以色列轻中度感音神经性听力损失患者 的研究表明,职业噪声暴露与不对称性听力损失之间存在相关性,56.2%的研究 对象暴露于职业性噪声,其在频率超过15 kHz的左耳听阈值显著高于右耳。一 篇关于职业性噪声致听力损失的系统综述发现,不同研究中双耳平均听阈差超过 15 dB占总患的2.4〜22.6%,其中左耳听力损失更严重的占60〜82.6%匸»这些研 究提示听力损失不对称可能与职业噪声暴露有关。然而大部分的研究都没有严格 的纳入标准,来排除混杂因素对听力损失不对称造成的影响。

目前,噪声致听力损失(Noise・induced hearing loss, NIHL)风险评估方法分 为定量评估方法和定性评估方法。其中定量评估方法主要为国际标准化组织 (International Standard Organization, ISO)评估法、美国国家职业安全与卫生研 究院(National Institute for Occupational Safety and Health, NIOSH)评估法和英国 工程专业理事会(The Institution of Engineering and Technology, IET)评估法。定 性评估方法主要为罗马尼亚风险评估法、澳大利亚风险评估法以及国际采矿和金 属委员会风险评估法。国际标准化组织发布的第一版ISO-1999 (即ISO-1999: 1975 (E)《声学 评估职业噪声暴露对听力保护的目的》)㈤提供了测量噪声的方 法并列岀了不同噪声暴露水平和噪声暴露持续时间的语频(0.5 kHzJ kHz.2 kHz) 听力损失风险,随后发布的ISO-1999:1990(E)相比第一版,增加了男性和女 性不同噪声暴露水平和持续时间的不同频率(0.5 kHz、1 kHz、2 kHz、3 kHz、4 kHz和6 kHz)的听力损失以及计算NIHL风险的方法,最新版ISO-1999: 2013(E) 《声学噪声引起的听力损失评价》相比第二版,增加了数据库B并修订了一 些细节,我国目前的测量、诊断及评估方法等均参考ISO-1999: 2013(E)o 1998 年NIOSH和美国疾病预防控制中心(Conters for Disease Control, CDC)联合发 布了 NIOSH 1998 (NIOSH /CDC 1998 Criteria for a Recommended Standard:Occupational Noise Exposure Revised Criteria 1998)该推荐标准中的评佔模型 是一个非线性Logistic回归模型,拟合模型所用的数据基于美国20世纪60〜70 年代的职业噪声暴露和听力水平调查函。IET发布的BS 5330-1976 (BSI Method of Test for Estimating the Risk of Hearing Handicap Due to Noise Exposure: BS 5330-1976)引入了部分噪声暴露指数、复合噪声暴露指数和噪声照射等指标, 综合考虑了噪声暴露水平以及噪声暴露持续时间对听力损失的影响,BS 5330 -1976中职业性噪声聋的诊断标准界限为30 dB,与我国《职业性噪声聋的诊断》 (GBZ 49-2014)中的界限差异较大“绚。罗马尼亚于1998年发布的Risk assessment method for occupational accidents and diseases 1998 根据矩阵法评估听 力损失风险,风险等级共分为6级[29】。澳大利亚颁布的Occupational health and safety risk assessment and management guideline 2011 通过风险计算手动板或风险 计算器评估听力损失风险卩叭国际采矿和金属委员会风险评估法根据公式计算 风险值,再根据计算值划分风险等级(可容忍的、潜在的、高、非常高和不可容 忍共6个风险等级以上定性评估法在计算风险时均未考虑工人的噪声暴露 持续时间,也难以得到精确地听力损失风险值,因此得到的值可能与实际风险偏 差较大。

由于噪声源的多样性,大部分工作场所的噪声是复杂噪声,脉冲和撞击噪声 叠加在连续变化噪声的背景更为常见,复杂噪声由高斯噪声背景上叠加瞬态高能 量脉冲性噪声组成旳。大量动物实验数据"殉和人群流行病学研究[37M0]显示 ISO-1999: 2013(E)低估了暴露于职业性复杂噪声工人的NIHL程度,这些结果均 表明了现有测量和评价方法的不足。IS61999: 2013(E)中噪声暴露指标只包括了 噪声能量指标(如LAeq8h),所有的噪声暴露均由单…的指标声压级量化,然而 单一的噪声能量指标并不能充分表征复杂职业性噪声暴露。目前尚无可预测复杂 噪声致听力损失风险的模型和方法,现有的噪声暴露标准建立均基于等能量假说: 不论何种噪声,只要其等效声级相同,那么造成的听力损失也是相同的:当噪声 暴露时间延长一倍,噪声暴露强度应减少3 dB,当噪声暴露强度增加3 dB,噪 声暴露时间应缩短一半(3-dB交换率)[⑷。噪声的结构特征会影响听力损失程 度[33'36-42],相同能量(声压级)的噪声可有多种不同的时间结构,但目前并没有 将噪声结构指标纳入现有的评价体系。一些动物实验研究卩'殉和人群流行病学 数据显示L37-40],噪声能量指标水平一定时,噪声致听力损失程度会随着噪声结构 指标峰度(kurtosis, B )的增加而增加,复杂(非高斯)噪声比高斯噪声对听觉 健康的危害更大;等能量假说仅适用丁-噪声结构水平一致的噪声类型。这些研究 结果质疑了 ISO-1999的有效性,让我们对等能量假说以及其在噪声标准中的应 用有了更深的认识。目前关于评价职业噪声环境中ISO-1999模型预测效果的研 究较少,而以往关于评价ISO-1999估计噪声致永久性听阈位移值(Noise-induced permanent threshold shift. NIPTS)的研究均建立在1968〜1972年的职业噪声和听 力调查(Occupational Noise and Hearing Survey, ONHS)的基础之上,ONHS 数 据库所使用的听力和噪声测量仪器均为30多年前使用的测量仪器,比较噪声暴 露水平和听阈值时结果解释需谨慎"驱切。

我国目前仍缺乏汽车制造企业大规模人群NIHL的现况调查与评价职业噪 声环境中ISO-1999模型预测效果的相关研究。本研究旨在解决以下问题:(1) 调查汽车制造企业工人中噪声暴露水平及NIHL患病率;(2)建立噪声暴露和 NIHL的剂量■反应关系;(3)探索NIHL的潜在影响因素;(4)采用ISO 1999:2013(E)规定的方法预测高频听力损失和噪声聋的风险;(5)比较目前汽车 制造企业工人的实际NIPTS及其相应的ISO-1999预测值,评价职业噪声环境中 ISO-1999模型的预测效果。

研究对象与方法

1研究对象

根据严格的纳入标准,从湖北省武汉市4家汽车整车制造企业和18家汽车 零部件制造企业的8836名工人中,筛选出6557人作为研究对象。本研究从我国 七大汽车产业基地之一武汉汽车产业基地的整车制造企业和零部件制造企业选 取了 4家汽车整车制造企业和18家汽车零部件制造企业。选取的汽车制造企业 与该汽车产业基地的其他汽车制造企业的特征基本一致:如工种、生产工艺流程、 噪声暴露水平和管理措施等。汽车的工艺流程复杂又庞大,简单概括为:冲压- 焊装-涂装-总装,经过涂装的车身在总装工厂与发动机及其他零部件等进行最 后组装。纳入标准为:(1)无高水平噪声作业环境的既往职业史;(2)在当前工 作岗位至少1年;(3)无服兵役及射击史;(4)无家族性耳聋病史;(5)无耳病史;(6)无有机溶剂联合暴露史;(7)无耳毒性药物使用史。研究对象均了解本 研究目的及程序,并签署了知情同意书。

2问卷调查

通过调查员面对面访谈法,填写研究对象健康相关信息问卷。调查员前期经 过统一培训,核查员在现场以5%的比例对调查表抽查,发现错项漏项及时修改 补填,抽查合格率达到95%以上。问卷主要包括以下内容:(1) 一般个人信息: 性别、年龄等;(2)职业史:企业类型、工种、噪声暴露工龄、HPD使用频率 (经常使用&不经常使用)及HPD使用时长(调查年份减去开始使用HPD年份);

  • 生活习惯:如射击;(4)健康状况:如耳病史、耳毒性药物使用史等。

3纯音测听

根据《职业健康监护技术规范》(GBZ 188-2014)的要求,对脱离噪声作业 环境12 h〜48 h的研究对象进行双耳0.5 kHz、1 kHz、2 kHz、3 kHz、4 kHz和6 kHz共6个频率的纯音气导听阈测试。纯音听力计(Madsen, OB40, Copenhagen, Denmark)根据ISO 8253 (2010)标准进行校正。听力测试由有经验的专业人员 主试者担任,经过培训并通过考核。依据ISO 1999: 2013 Annex A中的数据对每 名工人的听阈位移值(Hearing threshold levels, HTLs)作年龄、性别校正。高频 听阈位移值(High~frequency hearing thresholds, HFHTs)定义为左右耳在 3 kHz、 4 kHz、6 kHz听阈位移值的平均值。高频调整噪声致听力损失(Adjusted high-frequency noise-induced hearing loss, AHFNIHL)定义为任一耳在 3 kHz、4 kHz、6 kHz任一频率大于等于30 dB HL[39]O根据《职业性噪声聋的诊断》(GBZ 49-2014),噪声聋(Noise-induced deafness, NID)分为轻度噪声聋、中度噪声聋、 重度噪声聋三个等级:HFHTs人于等于40 dB HL,较好耳(0.5 kHz. 1 kHz>2 kHz、 4kHz)加权听阈值在26〜40 dB HL符合轻度噪声聋诊断标准,较好耳加权听阈 值在41〜55 dB HL为中度噪声聋诊断标准,较好耳加权听阈值大于56 dB HL符 合重度噪声聋诊断标准。

4噪声暴露测量

使用个体噪声剂量计(Aihua, Model AWA5610B. Hangzhou, China)测量研 究对象的个体噪声暴露水平。个体噪声剂量计配有一个半英寸的麦克风,研究对 象需在一个班次期间于领口佩戴个体噪声剂量计。个体噪声剂量计在使用前通过 声级校准器(Aihua, Model AWA6221, Hangzhou, China)校准。该剂量计的动态 范围为40〜140dB(A),以5 Hz的采样率连续工作8小时。剂量计每次收集的噪 声数据输入到IBM计算机中进行后续分析,通过剂量计软件包计算8小时连续 等效A声级(LAeq.8h),LAeq.8h计算公式如下:

厶牝诃=厶妁 Te^lO ^lg(Te/To) ( 1 )

LAeq.8h: 8小时工作日标化的连续等效A加权噪声暴露水平,单位为分贝;

Ueq.Te: 一天实际的连续等效A加权噪声暴露水平,单位为分贝;Te: 一个工作

日的实际工作时间,单位为小时;To = 8小时。

累积噪声暴露(Cumulative noise exposure, CNE)是一个复合噪声暴露指标, 用于量化每个研究对象噪声暴露水平。CNE计算公式如下:

CNE = Wlog[^~Td=i(Tt x 10—叫8捡门0)] (2)

T'ref

LAeq8hi:在时间间隔Ti年内,以分贝为单位,8小时工作日标化的连续等效 A加权噪声暴露水平;研究对象在其职业史中接触到的n种不同的噪声水平(即 不同的工作任务/环境);丁応尸1年。由于研究对象无高噪声作业环境的既往职业 史,n设定为1,门简化为T。本研究中研究对象n=i=l,公式(2)可简化为:

CNE = LAeq^h + lOlogT (3)

使用 ASV5910+数字录音机(Hangzhou Aihua Instruments Co.)以 48 kHz 采 样率连续32位分辨率记录典型噪声源的时间波形。ASV5910+数字录音机可录制 高保真声音。

噪声数据的可靠性取决于佩戴者的配合度,佩戴前告知研究对象测量目的以 及在整个测量期间都要连续佩戴的重要性。

5 NIHL风险评估

根据ISO-1999:2013(E)«声学 噪声引起的听力损失评价》中的方法,对NIHL 进行定量风险评估。NIHL的风险由噪声致永久性听阈位移值(Noise-induced pernament threshold shift, NIPTS )> 年龄噪声相关听阈位移值(Hearing threshold level associated with age and noise, HTLAN)以及年龄相关听阈位移值(Hearing threshold level associated with age, HTLA)超过选定界限的人群百分比来定量表征。 5.1频率和界限的选择根据风险评估的目的,选择频率及合适的界线。参考《职业性噪声聋的诊断》 (GBZ 49-2014),双耳高频(3 kHz、4 kHz、6 kHz)平均听阈值(BHFTA),界 线为40dB,该频率与界限用于高频听力损失的风险评估;较好耳语频(0.5 kHz、 1 kHz、2 kHz)与高频(4 kHz)听阈加权值(MTMV),界线为26dB,该频率 与界限用于噪声聋的风险评估。

BHFTA的计算,见公式(4):

BHFTA = S (4)

6

式中:

BHFTA:双耳平均高频听阈值,单位为分贝(dB);

HLl:左耳3 kHz、4 kHz、6 kHz听阈值之和,单位为分贝(dB);

HLr:右耳3 kHz、4 kHz、6 kHz听阈值之和,单位为分贝(dB)。

MTMV的计算,见公式(5):

MTMV =込逊+HLx 0 9 + HL4kHz X 0.1 (5)

式中:

MTMV:较好耳耳语频(0.5 kHz、1 kHz、2 kHz)和高频(4 kHz)听阈加 权值,单位为分贝(dB);

HLo.5kHz: 0.5 kHz听阈位移值,单位为分贝(dB);

HLj kHz: I kHz听阈位移值,单位为分贝(dB);

HL?kHz: 2 kHz听阈位移值,单位为分贝(dB);

HL3knz: 3 kHz听阈位移值,单位为分贝(dB);

HL6kHz: 6 kHz听阈位移值,单位为分贝(dB)。

5.2 HTLAN的计算

式中:

H‘: HTLAN,年龄噪声相关听阈位移值,单位为分贝(dB);

H: HTLA,年龄相关听阈位移值,单位为分贝(dB);

N: NIPTS,噪声致永久性听阈位移值,单位为分贝(dB)。

  • HTLA的计算

HTLA (H)可从ISO 1999:2013(E)的两个数据库(数据库A和数据库B)获 得。数据库A的数据来自听力正常的人群,即指健康状况正常,没有耳病的症状 和体征,耳道未被耳垢堵塞且无高噪声暴露史的经过筛选的人群。数据库B的数 据来自瑞典、挪威、和美国未经筛选的人群。本研究使用数据库为数据库A o

H作为年龄Y的函数,计算见公式(7)〜公式(9):

人群的百分位数为Q,并有5%<Q<50%时,

H{J=HmdY+kstt (7)

人群的百分位数为Q,并有Q=50%时,

//mdY=^(y-i8)2+//mdJ8

人群的百分位数为Q,并有50%<Q<95%时,

H^HmdY-kS1 (9)

式中:

几:统计分布上半部分的标准偏差:

即统计分布下半部分的标准偏差;

同一性别的18岁听力正常人群的听阈值中位数,取值为0。

乘数k的取值参考GB/T 7582《声学听阈与年龄关系的统计分布》。系数Q 的取值和参数九、3的计算方法参考ISO 1999:2013(E)屮的A.l。

  • NIPTS的计算

5.4.1 NIPTS中位数(N50)预测值

NIPTS中位数(N50)预测值是测定听力频率、噪声暴露时间、比值t/S和8小 时工作日标准化声级(LEX.8h)的函数。

当噪声暴露时间在10到40年之间时,N50 (dB)的计算见公式(10):

N=[w + vlg(f //0)](^EX8h ~A)) ( 1。)

式中:

Lex.8h: 1周5个工作日,8小时工作日标准化声级,单位为分贝(dB);

Lo:频率函数的声压级,单位是为分贝(dB),当Lex 8h<L()时,LEX 8h=Lo,

t:噪声暴露时间,单位为年;

to:噪声暴露时间为1年。

当t<10年时,根据t=10年时的Mo值外推,见公式(11):

一晅(11)

根据ISO 1999: 2013(E)中的表1选择参数弘、u、g

将研究对象按照工厂、工种划分成不同的组,计算各组的年龄中位数、噪声 暴露工龄中位数、噪声暴露水平中位数,最终得到各组2 kHz. 3 kHz、4 kHz和 6 kHz共4个频率的预测值。

5.4.2 NIPTS (N)的统计分布

N的统计分布近似于双正态(高斯)分布不相同的两个半部分。N的计算见 公式(12)〜公式(13):

人群的百分位数为Q,并有5%<Q<50%时,

% =他。+包 (12)

人群的百分位数为Q,并有0=50%时,见1.5,

人群的百分位数为Q,并有50%<Q<95%时,

No=Nn_k* (13)

式中:

几:统计分布上半部分的标准偏差;

统计分布下半部分的标准偏差;

参数du, 4的计算参考ISO 1999:2013(E)中6.322。

当0%<Q<5%和95%VQV100%时,统计分布的尾部不可信,不宜予以评 价。

6统计分析

使用卡方检验分析工种与AHFNIHL之间的相关性,以及性别与AHFNIHL 之间的相关性。使用Cochran-Armitage趋势检验分析:(1)经常使用HPD工人 的比例和LAeq.8h的趋势;(2) AHFNIHL患病率和LAeq.8h的趋势;(3) AHFNIHL 患病率和CNE的趋势。计算左耳和右耳在0.5 k、Ik、2 k、3 k、4 k、6 kHz的 平均听阈值,并用配对t检验进行比较。使用配对t检验分别对各频率听阈值的差异进行统计学检验。使用Logistic回归分析确定年龄、CNE和HPD使用情况 对AHFNIHL患病率的影响,并计算其优势比(OR值)及95%置信区间(95%CI)。 由于研究对象中女性占比过低,Logistic回归分析不包括女性。将研究对象按照 丄厂、工种划分成不同的组,计算各组实际NIPTS中位数和ISO-1999 Np预测 值中位数,使用配对t检验对各组的实际NIPTS中位数和ISO-1999 N刃预测值中 位数进行比较。当P<0.05统计学差异显著。

结果

1研究对象一般情况

6557名研究对象中男性占9643%。整车制造企业焊工男性工人比例最高 (99.93%),零部件制造企业金属切割工和装配工男性工人比例最低(66.67%)o 研究对象在18〜63岁之间,年龄中位数为27.0岁(图la)。零部件制造企业金属 切割工年龄中位数最高(32.5岁),零部件制造企业装配工年龄中位数最低(23.0 岁)。研究对象平均噪声暴露工龄为5.2年,中位数为3.5年,四分位数为1.7-7.0 年(图lb)。零部件制造企业金属切割工噪声暴露工龄中位数最高(6.6年),零 部件制造企业装配工噪声暴露工龄中位数最低(2」年)。

表1:研究对象的一般情况分布5 = 6557)

工人类别 n(%) 性别n(%) 年龄(岁)

屮位数(IQR、)

噪声暴露工龄 (年)

中位数(IQR)

企业类型 工种
  冲压 398 (6.07%) 397 (99.75%) 1 (0.25%) 28.7 (25.0-35.1) 6.0 (2.5-12.0)
  焊接 2829 (43.14%) 2827 (99.93%) 2 (0.07%) 27.0 (23.0-30.4) 3.9(1.7-6.8)
整车制造企            
打磨 965 (14.72%) 953 (98.76%) 12(1.24%) 24.0 (20.0-29.0) 3.4(1.0-7.0)
  动力总成 602 (9.18%) 599 (99.50%) 3 (0.50%) 24.0 (21.0-26.0) 2.3 (1.0-33)
  总装 312(4.76%) 301 (96.47%) 11 (3.53%) 23.0 (20.5-26.5) 2」(1.0-5.4)
小计   5106 (77.87%) 5077 (99.43%) 29 (0.57%) 26.0 (22.0-30.0) 33 (1.5-7.0)
零部件制造 铸造 65 (0.99%) 59 (90.力%) 6 (9.23%) 27.0 (25.0-30.0) 3.8(1.4-8.0)
企业 模塑 29 (0.44%) 22 (75.86%) 7(24.14%) 29.0 (25.0-32.0) 3.8(3.056)

 

表1 (续表)

工人类别 0(%) 性别n(%) 年龄(岁)

中位数(IQR§)

噪声暴露工龄 (年)

中位数(IQR)

企业类型 工种
  冲压 290 (4.42%) 283 (97.59%) 7 (2.41%) 30.0 (26.0-36.0) 5.8 (3.5 ■&8)
  锻造 178(2.71%) 148 (83.15%) 30(16.85%) 30.0 (26.0-37.0) 32(1.6-7.5)
零部件制造 焊接 409 (6.24%) 385 (94.13%) 24 (5.87%) 29.0 (25.0-37.0) 3.9(1.7-6.8)
企业 金属切割 24 (0.37%) 16 (66.67%) 8 (33.33%) 32.5 (29.0-41.0) 6.6 (3.0-5.6)
  装配 358 (5.46%) 249 (66.67%) 109 (30.45%) 30.0 (26.0-37.0) 3.5 (2.0-73)
  表面处理 98(1.49%) 84 (85.71%) 14(14.29%) 30.0 (26.0-35.0) 5.3 (2.8-8.7)
小计   602 (9.18%) 1480 (87.83%) 205(12.17%) 30.0 (26.0-37.0) 4.3 (2.1-7.9)
总计   6557(100%) 6323 (96.43%) 234 (3.57%) 27.0 (23.0-31.0) 3.5(1.7-7.0)

触限值85 dB(A),零部件制造企业51.96%的研 究对象的LAeq.8h超出了法定职业接触限值85 dB(A),这些研究对象主要分布在动 力总成、金属切割、表面处理、冲压、焊接、打磨、总装、塑模、锻造、铸造等 工种。从使用个体防护用品的情况分析,经常使用HPDT人比例(53.15%)高 于不经常使用者(46.85%),且趋势性检验结果(Z=3.7216, B0.0002)显示, 随着LAeq.8h增加,经常使用HPD工人比例也在增加(图2c)o表2结果显示, 零部件制造企业塑模经常使用HPD工人比例最高(68.97%),整车制造企业总装 经常使用HPD工人比例最低(23.40%)。研究对象平均HPD使用时长达3.0年(中位数:2.0年;四分位数:0.0〜5.0年)。整车制造企业和零部件制造企业冲 压工HPD使用时长中位数最高(5.0年)。

研究对象HFHTs中位数为16.67 dB(A), AHFNIHL患病率为2&82%; 0.40% 的研究对象符合NID的诊断标准,其中符合轻度NID诊断标准的共21例,符合 中度NID诊断标准的共5例。不同工种之间的AHFNIHL患病率差异有统计学 意义(P < 0.0001 )o按照工厂比较,零部件制造企业工人的AHFNIHL患病率 (41.21%)高于整车制造企业(25.32%)。按照工种进行比较,零部件制造企业 焊工的AHFNIHL患病率最高(53.79%),其HFHTs也为最高(20.83 dB HL)。 从事打磨、总装、冲压、装配、铸造、锻造、金属切割、表面处理和动力总成工 人的HFHTs约为18dBHLo

表2:研究对象的噪声暴露水平、HFHTsl AHFNIHL\ NlM和HPD$使用分布 5=6557)

^Aeq Xh — AHFNIHL

n(%)

NID

n(%)

HPDM^用频率n(%) HPD使

用时长

(年)

中位数

(1QR)

匸人类别 1-Aeq Xh

中位数

(IQR§)

CNE
85 dB HFHTs (dB HL)

中位数(1QR)

(A)

n(%)

[dB(A)・年]

中位数

(IQR)

上业类

工种 经常使用 不经常使

    88.3 219 89.2 15.50   3 209 189 5.0
  冲压         88 (22.11%)        
    (83.9-89.2) (55.03%) (84.4-90.2) (11.50-19.17)   (0.75%) (52.51%) (47.49%) (2.0-9.0)
    86.1 2099 86.9 15.83 638 2 1818 1011 2.0
  焊接                  
    (84.7-88.3) (74.20%) (85.1-89.1) (12.50-20.00) (22.55%) (0.06%) (64.26%) (35.74%) (1.0-5.0)
整车制   88.4 702 89.1 18.33(14.33-21. 296 1 347 618 0.0
  打磨                  
造企业   (84.2-89.9) (72.25%) (84.8-90.6) 67) (30.67%) (0.10%) (35.96%) (64.04%) (0.0-4.0)
  动力 833 104 83.8 17.50 190 5 263 339 1.0
  总成 (83.3-84.5) (17.28%) (83.3-84.5) (15.00-19.17) ⑶.56%) (0.83%) (43.69%) (56.31%) (0.0-2.0)
    86.0 223 86.2 17.50   1 73 239 0.0
  总装         81 (25.96%)        
    (81.9-86.0) (71.47%) (81.9-86.7) (14.17-20.00)   (0.32%) (23.40%) (76.60%) (0.0-2.0)
    86.0 3347 86.8 16.67 1293 12 2710 2396 2.0
小汁                    
    (837-89.1) (65.55%) (84.2-89.6) (12.67-20.83) (25.32%) (0.24%) (53.07%) (46.93%) (0.0-5.0)

 

工人类别 L.Aeq 8h - HFHTs (dB HL)

屮位数(IQR)

AHFN1HL

n (%)

NID

n(%)

HPD'使用频率n (%) HPD使

用时长

中位数

(IQR)

LAeq.8h CNE

[dB(A)•年]

中位数

(1QR)

[dB(A)J

中位数

(iQR§)

85 dB

(A)

n (%)

企业类

工种 经常使用 不经常使

    83.5 16 83.7 18.50   0 32 33 3.()
  铸造 (82.1-84.0) (24.62%) (82.3-85.0) (15.00-20.83) 17(26.15%) (0.00%} (49.23%) (50.77%) (1.0-4.0)
    85.6 19 86.3 16.00   0 20 9 2.0
  模塑 (84.1-88.4) (65.52%) (85.3-88.8) (15.00-19.17) 4(13.79%) (0.00%) (68.97%) (31.03%) (1.0-3.0)
    93.6 261 94.5 17.67 121 2 167 123 5.0
  冲压 (87.5-97.3) (90.00%) (88.4-97.8) (14.17-22.33) (41.72%) (0.69%) (57.59%) (42.41%) (3.0-8.0)
    82.0 54 82.9 18.00   1 94 84 2.0
零部件 锻造 (81.8-86.9) (30.34%) (82.0-86.9) (14.33-22.50) 68 (3&20%) (0.56%) (52.81%) (47.19%) (0.0-4.0)
制造企   85.5 238 86.5 20.83 220 9 225 184 2.0
焊接 (83.4-87.8) (5& 19%) (83.6-88.5) (16.67-26.00) (53.79%) (2.20%) (55.01%) (44.99%) (1.0-5.0)
  金属 87.0 23 87.8 18.25 9 (37.50%) 0 9 15 3.0
  切割 (87.0-92.0) (95.83%) (87.5-92.5) (16.08-23.42)   (0.00%) (37.50%) (62.50%) (0.0-8.0)
    81.9 49 82.9 18.50 124 1 173 185 2.0
  装配 (81.9-84.2) (13.69%) (82.1-84.9) (15.17-22.50) (34.64%) (0.28%) (48.32%) (51.68%) (1.0-5.0)
  表血 88.9 93 89.4 17.58 34 (34.69%) 1 55 43 2.0
  处理 (86.8-91.7) (94.90%) (87.9-92」) (]4.17-22.50)   (1.02%) (56.12%) (43.88%) (1.0-5.0)
    85.3 754 85.7 18,67 598 14 775 676 3.0
小计   (82.0-88.4) (51.96%) (82.9-88.9) (15.00-23.33) (41.21%) (2.33%) (53.45%) (46.55%) (1.0-6.0)
    86.0 4100 86.7 16.67 1890 26 3485 3072 2.0
总计   (83.7-88.9) (62.53%) (84.0-89.5) (13.33-21.00) (28.82%) (0.40%) (53.15%) (46.85%) (0.0-5.0)

+HFHTs :高频听阈位移值。

:AHFNIHL:高频调整噪点致听力损失

  • IQR四分位数。

"N1D噪声聋,定义为HFHTs大于等于40dBHL,较好耳0.5 kHz1 kHz2 kHz4kHz)加权听阈值大于等于26dBHL° eHPD听力保护装置。

80- 82- 84- 86- 88- 90- 92- 94- 96- 98- 100-102-104-106-108-

Ueq.8h IdB (A)|

84- 86- 88- 90- 92- 94- 96- 98- 100- 102- 104- 106-108- 110- 112- 114- 116- 118- 120-

图九〜3d显示了四种典型噪声源的噪声时间波形,分别为铸造、焊接、打 磨和冲压。各个典型噪声源均有其独特的时间波形,但其共同特点是均为非高斯 噪声,是由高斯噪声背景上叠加瞬态高能量脉冲性噪声组成。噪声峰值(LpQ 和LAeqa平均差最高可达51.75 dB(A)o噪用源:铸造

图3:典型噪声源的噪声时间波形

3噪声暴露水平与NIHL的剂量-反应关系

本研究绝大部分的研究对象为男性工人,女性工人仅有234人,数量过少不 足以按照多个因素进行分层分析,故只纳入男性工人分析噪声暴露水平与NIHL 的剂量•反应关系。图3a〜3d显示了不同年龄组和噪声暴露工龄组的男性工人噪 声暴露水平与AHFNIHL患病率之间的剂量•反应关系。Cochran-Armitage趋势检 验显示,不同年龄组和噪声暴露工龄组(噪声暴露工龄$6年且年龄<30岁;3 年W噪声暴露工龄<6年且年龄230岁除外)的男性工人在LAeq.8h < 94 dB(A)时, AHFNIHL患病率随LAeq.8h增加成上升趋势(P<0.05),而在LAeq8h 2 94 dB(A) 时,AHFNIHL患病率下降(图3a〜3c):不同年龄组的男性工人AHFNIHL患病 率随CNE增加成上升趋势(P<0.01)(图3d),其中94WCNEV00和CNE>94

dB(A)•年两组工人的AHFNIHL患病率分别达至lj 37.75%和38.26%。

10.00%

0.00%

L.Aeq8h<85 &5WLAeq.8hV88 88<LAeq8h<91 91<LAeq-8h<94 LAeq8h>94

Seq.8h |dB (A)]
(a)

70.00%

M 40.00%

J 30.00%

H

Z

里 20.00%

10.00%

0.00%

LAeq8h<85 85 三 1側.粘<88 88<LAcq.8h<91 91<LAcq.8h<94 LAeq.Sh>94

Seq.8h [dB (A)]

LAeq.8h<85 85弐阿伽<88 88<LAeq8h<91 91<LAeq8h<94 LAeq.8h>94

LAeq.8h WB (A)J

(c)

60.00% ; 男性

50.00% | 年龄<30岁* 年龄N30岁

40.00%

30.00%

20.00%

10.00%

CNE<85 85<CNE<88 88<CNE<91 91<CNE<94 CNE>94

CNE [dB(A)・年]

(d)

注:* Cochran-Armitage 趋势检验分析 P< 0.01 ; # P< 0.05; $ P<0.1 o

图3:男性工人NIHL与噪声暴露水平的剂量■反应关系

4噪声暴露对不对称性听力损失的影响

对双耳所有频率的平均听阈值比较发现,左耳所有频率平均听阈值高于右耳0.79 dB (图4),经配对t检验结果显示,两者差异具有统计学意义(P<0.05)° 在所有存在不对称听力损失的研究对象中,左耳所有频率平均听阈值高于右耳的 有3208人,其左耳所有频率平均听阈值高于右耳3.41 dB (标准差:3.72 dB), 右耳所有频率平均听阈值高于左耳的有1985人,其右耳双耳所有频率平均听阈 值高于左耳3.33 dB (标准差:4.47 dB)。

在6557名研究对象中,左耳各频率(0.5 k〜6 kHz)听阈值的均值均较右耳 高,经配对t检验,除6kHz频率外(P=0.1464),其余5个频率左耳的听阈均显 著高于右耳(P<0.05)(表3,图5)。0.5k〜6 kHz各频率下左耳听阈值高于右 耳及右耳听阈值高于左耳的研究对象的双耳听阈值之差见表4。

在高频听阈位移值>25 dB HL的879名研究对象中,左耳在0.5 kHz (P < 0.05)、1kHz (P <0.05X 2 kHz (P <0.05)和 3 kHz (P <0.05)的听阈值显 著大于右耳,在4 kHz听阈值左耳略高于右耳,但差异无统计学意义,左耳在6 kHz的听阈值略小于右耳,差异无统计学意义(P>0.05)(表3,图6)。在高频 听阈位移值>30 dB HL的441名研究对象中,左耳在2 kHz (P <0.05)和3 kHz (P <0.05)的听阈值显著大于右耳,左耳在6 kHz的听阈值显著小于右耳(P <0.05 ),其余频率差异无统计学意义(表3,图7)。

不同频率的不对称性分析的结果显示,双耳不对称最为明显的主要集中在2 kHz及3 kHz 0在6557名研究对象中,2 kHz及3 kHz双耳听阈位移值之差超 a 10 dB的分别占2.01%和4.45%。在879名高频听阈位移值N25 dB HL的研究 对象中,2k、3 kHz双耳听阈位移值之差超过10dB的分别占7.28%、19.91%; 在441名高频听阈位移值>30 dB HL的研究对象中,2、3 kHz双耳听阈位移值之 差超过10dB的更是多达9.75%和2&12%。随着研究对象年龄性别校正后的高频 听阈位移值的增加,2k、3 kHz左右耳听力损失不平衡比例越高,同时右耳听阈 值超过左耳10 dB的百分比也越高(图8)。

咼频听 左耳听阈值减右耳听阈值差值均值(95%CI) (dB HL)
阈位移 人数
值(dB 0.5 kHz 1 kHz 2 kHz 3 kHz 4 kHz 6 kHz

 

HL)

    0.87 0.68 1.62 1.80 0.71 -2.56
>30 441            
    (015 〜1.89) (-0.34 〜1.70) (0.49 〜2.75) (0.04 〜3.56) (-1.54 〜2.97) (-4.66-0.47)
    0.82 0.84 1.54 1.85 L02 -0.90
>25 879            
    (0.24 〜1.41 ) (0.27 〜1.40) (0.92 〜2」7) (0.89 〜2.81) (-0.27 〜2.33) (223 〜0.43)
    0.62 0.57 0.98 0.84 0.78 0.19
总计 6557            
    (0.49 〜0.75) (0.45 〜0.69) (0.86 〜1.12) (0.68-1.00) (0.55 〜1.00) (-0.0 7 〜0.45)

 

表4:所有工人不同频率下双耳听阈差值情况

频率(kHz) 左耳听阈值高于右耳(dB HL) 右耳听阈值高于左耳(dB HL)
人数 均值土标准差 人数 均值士标准差
0.5 1681 6.57± 4」6 1073 6.51±5.30
1 1619 6.28±3.81 1012 6.36 + 5.34
2 1757 6.81 ±4.61 869 6.35 + 5.45
3 1754 7.73+6.82 1052 7.69±7.37
4 2066 9.19±7.89 1444 9.62 + 9.49
6 2134 10.20 ±8」9 1821 11.26 ±9.48

频率(Hz)

             
1 *            
          /  
I           / J
1     」 -……     1—1 - ;
*   \     . ■      
    * * *  

频率Hz)

注:離左耳听阈值显著大于右耳听阈值

图5:所有工人不同频率下左耳减去右耳听阈值差值的平均值(n=6557)

          ...• r
             
          1 ;   J  
    [

1

      r        
  * *         —1 1…—  
      *     J    
      *    

图8:不同高频听阈位移者与所有工人在2 kHz及3 kHz双耳听阈位移值差值超
过10dB的比例分布

5NIHL的影响因素

本研究绝大部分研究对象为男性工人,将性别纳入Logistic回归分析进行校 正可能会导致模型效率不高,所以本研究只纳入男性工人做回归分析。表5显示 了几个影响AHFNIHL的独立因素的单因素和多因素Logistic回归分析结果。多 因素分析中拟合了两个模型。模型1未进行任何变量校正,模型2进行了工种校 正。各变量方差膨胀因子(Variance inflation factor, VIF)均较低,无多重共线性。 各变量均纳入多因素分析。根据赤池信息准则(Akaike information criterion, AIC), 多因素分析中的模型2为最佳拟合模型(即AIC最低的模型)。

单因素Logistic回归分析结果显示,年龄、CNE、HPD使用频率与AHFNIHL 显著相关(表3)。工人年龄每增加1年,AHFNIHL的OR值增加2.2% (OR: 1.022; 95%CI: 1.014-L029)o CNE 每增加 1 dB(A)•年,AHFNIHL 的 OR 值增加 5.9% (OR: 1.059; 95% CI: 1.045-1.074)o 以不经常使用 HPD 为参比,经常使 用HPD具有保护作用(OR: 0.513; 95% CI: 0.460-0.573)o HPD使用时长虽然 P>0.05,但P<0.1,可纳入多因素Logistic回归分析。

多因素Logistic回归分析结果显示,年龄、CNE、HPD使用频率及使用时长 等因素与AHFNIHL均显著相关(表5)o工人年龄每增加1年,AHFNIHL的OR值增加2.3% (OR: 1.023; 95%CI: 1.014-1.032),工种校正后,工人年龄每 增加 1 年,AHFNIHL 的 OR 值增加 1.0% (OR: 1,010; 95%CI: 1.001-L019)o CNE 每增加 1 dB(A)*年,AHFNIHL 的 OR 值增加 7.1% (OR: 1.071; 95% CI: 1.055-1.087),工种校正后,CNE每增加1 dB(A)*年,AHFNIHL的OR值增加 10.4%(OR: 1.104;95% CI: 1.085-1.124)OHPD 使用频率增加具有保护作用(OR: 0.486; 95% CI: 0.434-0.544)模型 I, (OR: 0.478; 95% CI: 0.425-0.539)模型 2o HPD使用时长对应的AHFNIHL的OR值为0.950,工种校正后OR值增加至 0.949-

表5:研究对象AHFNIHL?预测因子的Logistic回归分析(n = 6323)

变量 单因素 多因素
模型1

OR (95% CI)

模型2

OR (95% CI)

OR (95% CI) AIC*
年龄 1.022 (1.014-1.029) 7598.54 1.023

(1.014-1.032)

1.010

(1.001-1.019)

CNE§ 1.059(1.045-1.074) 7560.81 1.071

(1.055-1.087)

1.104

(1.085-1.124)

hpdH吏用频率        
(ref.=不经常使 0.513 (0.460-0.573) 7484.96 0.486

(0.434-0.544)

0.478

(0.425-0.539)

用)        
HPD使用时长 0.995 (0.978-1.012) 7627.97 0.944

(0.927-0.962)

0.949

(0.930-0.969)

      AIC=7366.88 AIC=7137.95

十AHFNIHL:高频调整噪声致听力损失。

  • CNE:累积噪声暴露。

'HPD:听力保护装置。

:AIC:赤池信息准则,用于衡量统计模型的拟合优良性。

VIF:方差膨胀因子,解释变量之间多重共线性时的方差与无多重共线性时的方差之比。

VIF=年龄(1.269) : CNE (1.088) ; HPD 使用频率(1.015) : HPD 使用时长(1.307)。 模型1未经校止;模型2进行了工种校正。

为了解性别对AHFNIHL患病率的影响,本研究按照年龄、CNE和HPD使

用频率分层,对各层男性工人和女性工人AHFNIHL患病率做了比较(表6)。 研究只根据年龄、CNE和HPD使用情况进行分层,其中HPD使用情况不包 括HPD使用时长。分层分析结果显示,不同年龄、CNE、HPD使用组的男性的 AHFN1HL患病率均高于女性(年龄<30岁,CNE85dB(A)・年的除外),但 差异无统计学意义(P>0.05)。

表6:研究对象AHFNIHU与性别的分层分析(n = 6557)

年龄(年) CNE§ HPD十使用频率 AHFNIHL? n (%) P值
男性 女性
<30 <85 不经常 312(39.20%) 6 (37.50%) >0.05
<30 <85 经常 74 (7.76%) 1 (4.00%) >0.05
<30 85- 不经常 433 (36.54%) 8 (40.00%) >0.05
<30 85- 经常 414(27.60%) 6 (35.29%) >0.05
30- <85 不经常 94 (36.86%) 1 1 (25.58%) >0.05
30- <85 经常 28(15.64%) 5 (9.26%) >0.05
30- 85- 不经常 239 (32.78%) 6(21.43%) >0.05
30- 85- 经常 245 (33.75%) 8(25.81%) >0.05

:AHFNIHL:高频调整噪声致听力损失。

于HPD:听力保护装置。'CNE:累积噪声暴露。

6各岗位工人高频听力损失及噪声聋的风险评估

设汽车制造企业的不同工厂工种的工人从20岁开始暴露于职业性噪声。选择 高频(3 kHz、4 kHz、6 kHz),界线为40 dB,评估不同工厂工种的工人在不佩 戴听力保护装置的情况下,30岁、40岁、50岁、55岁、60岁时发生高频听力损失 的风险;选择语频(0.5 kHz、1 kHz, 2 kHz)和4kHz,界线为26 dB,评估不同 工厂工种的工人在不佩戴听力保护装置的情况下,30岁、40岁、50岁、55岁、60 岁时发生噪声聋的风险。本研究绝大部分研究对象为男性工人,故只对男性丄人 进行高频听力损失及噪声聋的风险评估。

6.1整车制造企业冲压工人高频听力损失及噪声聋的风险评估

整车制造企业冲压工人的噪声暴露水平为88.3 dB(A),运用公式计算,预测 其在30岁、40岁、50岁、55岁、60岁时发生高频听力损失及噪声聋的风险,见表

7。整车制造企业冲压男性工人从20岁开始暴露于噪声,噪声暴露水平为88・3 dB(A)的情况下,暴露30年时高频听力损失风险为10.3%;暴露35年时高频听力 损失风险为13.0%,噪声聋风险为1.9-6.9%;暴露40年时高频听力损失风险为 13.2%,噪声聋风险为3.7%o

当0<Q<5%和95%<Q<100%时,统计分布的尾部不可信,不宜予以评价。表 7中的0.0〜5.0%表示风险在此范围内无法精确预测。

整车制造企业冲压男性工人60岁时的高频听力损失风险评估图如图9所示, 该图对整车制造企业冲压男性工人60岁时噪声致高频听力损失的风险进行了评 估,图中弯曲虚线代表HS弯曲实线代表H,水平虚线为界线40 dB;点A (弯曲 虚线与水平曲线的交点)对应的听力较差百分数表示年龄噪声相关听力损失的风 险,39.1%;点B (弯曲实线与水平曲线的交点)对应的听力较差百分数表示非 噪声暴露人群年龄相关听力损失的风险,25.9%;线段C长度对应的听力较差百 分数表示点A和点B对应的听力较差百分数的差值,也就是噪声致高频听力损失 的风险,13.2%。

听力较好的百分数

听力较差的百分数 凤瓷。Y—

图9:整车制造企业冲压男性工人60岁时高频听力损失风险评估图

整车制造企业冲压男性工人60岁时的噪声聋风险评估图如图10所示,该图对

整车制造企业冲压男性工人60岁时噪声聋的风险进行了评估,图中弯曲虚线代表

H5,弯曲实线代表H,水平虚线为界线26 dB;点A (弯曲虚线与水平曲线的交点) 对应的听力较差百分数表示年龄噪声相关听力损失的风险,12.3%;点B (弯曲 实线与水平曲线的交点)对应的听力较差百分数表示非噪声暴露人群年龄相关听 力损失的风险,8.6%;线段C长度对应的听力较差百分数表示点A和点B对应的 听力较差百分数的差值,也就是噪声聋的风险,3.7%。

图10:整车制造企业冲压男性工人60岁时噪声聋风险评估图
听力较差的百分数 风瞪。v—

6・2整车制造企业焊接工人高频听力损失及噪声聋的风险评估

整车制造企业焊接工人的噪声暴露水平为86.1 dB(A),运用公式计算,预测 其在30岁、40岁、50岁、55岁、60岁时发生高频听力损失及噪声聋的风险,见表 7。整车制造企业焊接男性工人从20岁开始暴露于噪声,噪声暴露水平为86.1 dB(A)的情况下,暴露30年时高频听力损失风险为6.2%;暴露35年时高频听力损 失风险为8.2%,噪声聋风险为0.7〜5.7%;暴露40年时高频听力损失风险为8.7%, 噪声聋风险为2.1%。

6.3整车制造企业打磨工人高频听力损失及噪声聋的风险评估

整车制造企业焊接工人的噪声暴露水平为88.4 dB(A),运用公式计算,预测 其在30岁、40岁、50岁、55岁、60岁时发生高频听力损失及噪声聋的风险,见表 7。整车制造企业打磨男性工人从20岁开始暴露于噪声,噪声暴露水平为88.4 dB(A)的情况下,暴露30年时高频听力损失风险为10.6%;暴露35年时高频听力损失风险为13.2%,噪声聋风险为1.9〜6.9%;暴露40年时高频听力损失风险13.4%,噪声聋风险为3.8%。

6.4整车制造企业动力总成工人高频听力损失及噪声聋的风险评估

整车制造企业动力总成工人的噪声暴露水平为83.3dB(A)f运用公式计算, 预测其在30岁、40岁、50岁、55岁、60岁时发生高频听力损失及噪声聋的风险, 见表7。整车制造企业动力总成男性工人从20岁开始暴露于噪声,噪声暴露水平 为833 dB(A)的情况下,暴露30年时高频听力损失风险为2.8%:暴露35年时高频 听力损失风险为4.0%:暴露40年时高频听力损失风险为4.3%,噪声聋风险为0.8%。 6.5整车制造企业总装工人高频听力损失及噪声聋的风险评估

整车制造企业总装工人的噪声暴露水平为86.0 dB(A),运用公式计算,预测 其在30岁、40岁、50岁、55岁、60岁时发生高频听力损失及噪声聋的风险,见表 7o整车制造企业总装男性工人从20岁开始暴露于噪声,噪声暴露水平为86.0 dB(A)的情况下,暴露30年时高频听力损失风险为6.0%;暴露35年时高频听力损 失风险为&1%,噪声聋风险为0.6〜5.6%;暴露40年时高频听力损失风险为8.5%, 噪声聋风险为2.1%c

6.6零部件制造企业铸造工人高频听力损失及噪声聋的风险评估

零部件制造企业铸造工人的噪声暴露水平为83.5 dB(A),运用公式计算,预 测其在30岁、40岁、50岁、55岁、60岁时发生高频听力损失及噪声聋的风险,见 表7。零部件制造企业铸造男性工人从20岁开始暴露于噪声,噪声暴露水平为83.5 dB(A)的情况下,暴露30年时高频听力损失风险为3.0%;暴露35年时高频听力损 失风险为4.2%:暴露40年时高频听力损失风险为4.6%,噪声聋风险为0.9%。

6.7零部件制造企业模塑工人高频听力损失及噪声聋的风险评估

零部件制造企业模塑工人的噪声暴露水平为85.6 dB(A),运用公式计算,预 测其在30岁、40岁、50岁、55岁、60岁时发生高频听力损失及噪声聋的风险,见 表7。零部件制造企业模塑男性工人从20岁开始暴露于噪声,噪声暴露水平为85.6 dB(A)的情况下,暴露30年时高频听力损失风险为5.4%:暴露35年时高频听力损 失风险为7.3%,噪声聋风险为0.5〜5.5%;暴露40年时高频听力损失风险为7.8%, 噪声聋风险为1.8%。

6.8零部件制造企业冲压工人高频听力损失及噪声聋的风险评估

零部件制造企业冲压工人的噪声暴露水平为93.6 dB(A),运用公式计算,预 测其在30岁、40岁、50岁、55岁、60岁时发生高频听力损失及噪声聋的风险,见 表7。零部件制造企业冲压男性工人从20岁开始暴露于噪声,噪声暴露水平为93.6 dB(A)的情况下,暴露20年时高频听力损失风险为9.1-14.1%;暴露30年时高频听 力损失风险为26.9%,噪声聋风险为3.5〜&5%;暴露35年时高频听力损失风险为 29.1%,噪声聋风险为8.8〜13.8%;暴露40年时高频听力损失风险为283%,噪声 聋风险为12.1%。

零部件制造企业冲压男性工人60岁时的高频听力损失风险评估图如图11所 示,该图对零部件制造企业冲压男性工人60岁时噪声致高频听力损失的风险进行 了评估,图中弯曲虚线代表弯曲实线代表H,水平虚线为界线40 dB;点A (弯 曲虚线与水平曲线的交点)对应的听力较差百分数表示年龄噪声相关听力损失的 风险,543%;点B (弯曲实线与水平曲线的交点)对应的听力较差百分数表示 非噪声暴露人群年龄相关听力损失的风险,25.9%;线段C长度对应的听力较差 百分数表示点A和点B对应的听力较差百分数的差值,也就是噪声致高频听力损 失的风险,28.3%O

听力较差的百分数 斑险% <一

图11:零部件制造企业冲压男性工人60岁时高频听力损失风险评估图

零部件制造企业冲压男性工人60岁时的噪声聋风险评估图如图12所示,该图 对零部件制造企业冲压男性工人60岁时噪声聋的风险进行了评估,图中弯曲虚线 代表HS弯曲实线代表H,水平虚线为界线26dB;点A (弯曲虚线与水平曲线的 交点)对应的听力较差百分数表示年龄噪声相关听力损失的风险,20.7%;点B

(弯曲实线与水平曲线的交点)对应的听力较差百分数表示非噪声暴露人群年龄 相关听力损失的风险,8.6%;线段C长度对应的听力较差百分数表示点A和点B 对应的听力较差百分数的差值,也就是噪声聋的风险,12.1%。

听力较好的百分数

听力较差的百分数 凤险° -—

图12:零部件制造企业冲压男性工人60岁时噪声聋风险评估图

6.9零部件制造企业锻造工人高频听力损失及噪声聋的风险评估

零部件制造企业锻造工人的噪声暴露水平为82.0 dB(A),运用公式计算,预 测其在30岁、40岁、50岁、55岁、60岁时发生高频听力损失及噪声聋的风险,见 表7。零部件制造企业锻造男性工人从20岁开始暴露于噪声,噪声暴露水平为82.0 dB(A)的情况下,暴露30年时高频听力损失风险为1.8%;暴露35年时高频听力损 失风险为2.6%:暴露40年时高频听力损失风险为2.9%,噪声聋风险为0.5%。

6.10零部件制造企业焊接工人高频听力损失及噪声聋的风险评估

零部件制造企业焊接工人的噪声暴露水平为85.5 dB(A),运用公式计算,预 测其在30岁、40岁、50岁、55岁、60岁时发生高频听力损失及噪声聋的风险,见 表7。零部件制造企业焊接男性工人从20岁开始暴露于噪声,噪声暴露水平为85.5 dB(A)的情况下,暴露30年时高频听力损失风险为5.3%;暴露35年时高频听力损失风险为7.2%,噪声聋风险为0.4〜5.4%;暴露40年时高频听力损失风险为7.6%, 噪声聋风险为1.8%。

6.11零部件制造企业金属切割工人高频听力损失及噪声聋的风险评估

零部件制造企业金属切割工人的噪声暴露水平为87.0 dB(A),运用公式计算, 预测其在30岁、40岁、50岁、55岁、60岁时发生高频听力损失及噪声聋的风险, 见表7。零部件制造企业金属切割男性工人从20岁开始暴露于噪声,噪声暴露水 平为87.0 dB(A)的情况下,暴露30年时高频听力损失风险为7.7%;暴露35年时高 频听力损失风险为10.0%,噪声聋风险为1」〜6.1%;暴露40年时高频听力损失风 险为10.4%,噪声聋风险为2.7%。

6.12零部件制造企业装配工人高频听力损失及噪声聋的风险评估

零部件制造企业装配工人的噪声暴露水平为81.9 dB(A),运用公式计算,预 测其在30岁、40岁、50岁、55岁、60岁时发生高频听力损失及噪声聋的风险,见 表7。零部件制造企业装配男性工人从20岁开始暴露于噪声,噪声暴露水平为81.9 dB(A)的情况下,暴露30年时高频听力损失风险为1.7%:暴露35年时高频听力损 失风险为2.5%;暴露40年时高频听力损失风险为2.8%,噪声聋风险为0.4%0

6.13零部件制造企业表面处理工人高频听力损失及噪声聋的风险评估

零部件制造企业表面处理工人的噪声暴露水平为88.9 dB(A),运用公式计算, 预测其在30岁、40岁、50岁、55岁、60岁时发生高频听力损失及噪声聋的风险, 见表7。零部件制造企业表面处理男性工人从20岁开始暴露于噪声,噪声暴露水 平为88.9 dB(A)的情况下,暴露30年时高频听力损失风险为11.7%;暴露35年时 高频听力损失风险为14.5%,噪声聋风险为2.3〜7.3%;暴露40年时高频听力损失 风险为14.6%,噪声聋风险为4.3%。

表7:各组男性工人咼频听力损失及噪声聋的风险评估

工人种类 30 岁,; 暴露10年 40岁,暴露20 50岁,暴露30年 55岁, 暴露35年 60岁* 暴露40年
  高频听   高频听 高频听 高频听   高频听  
    噪声聋 噪声 噪声聋   噪声聋   噪声聋
  力损失   力损失 力损失 力损失   力损失  
工厂 工种   风险 聋风 风险   风险   风险
  风险   风险 风险 风险   风险  
    (%) 险(%) (%)   (%)   (%)
  (%)   (%) (%) (%)   (%)  

 

  冲压 0.0-5.0 0.0-5.0 0.0-5.0 0.0-5.0 10.3 0.0-5.0 13.0 1.9-6.9 13.2 3.7
  焊装 0.0-5.0 0.0-5.0 0.0-5.0 0.0-5.0 6.2 0.0-5.0 8.2 0.7-5.7 2.1 2.1
整车制 涂装

动力总

0.0-5.0 0.0-5.0 0.0-5.0 0.0-5.0 10.6 0.0-5.0 13.2 1.9-6.9 13.4 3.8
造企业 0.0-5.0 0.0-5.0 0.0-5.0 0.0-5.0 2.8 0.0-5.0 4.0 0.0-5.0 4.3 0.8
  总装 0.0-5.0 0.0-5.0 0.0-5.0 0.0-5.0 6.0 0.0-5.0 8.1 0.6-5.6 8.5 2」
  铸造 0.0-5.0 0.0-5.0 0.0-5.0 0.0-5.0 3.0 0.0-5.0 4.2 0.0-5.0 4.6 0.9
  注塑 0.0-5.0 0.0-5.0 0.0-5.0 0.0-5.0 5.4 0.0-5.0 7.3 0.5-5.5 7.8 1.8
  冲压 0.0-5,0 0.0-5.0 9.1-14.1 0.0-5.0 26.9 3.5-8.5 29.1 8.8-13.8 2&3 12.1
零部件 锻造 0.0-5.0 0.0-5.0 0.0-5.0 0.0-5.0 1.8 0.0-5.0 2.6 0.0-5.0 2.9 0.5
制造企 焊接

金属切

0.0-5.0 0.0-5.0 0.0-5.0 0.0-5.0 5.3 0.0-5.0 7.2 0.4-5.4 7.6 1.8
0.0-5.0 0.0-5.0 0.0-5.0 0.0-5.0 7.7 0.0-5.0 10.0 1.1-6.1 10.4 2.7
  装配

表面处

0.0-5.0 0.0-5.0 0.0-5.0 0.0-5.0 1.7 0.0-5.0 2.5 0.0-5.0 2.8 0.4
  0.0-5.0 0.0-5.0 0.0-5.0 0.0-5.0 11.7 0.0-5.0 14.5 2.3-73 14.6 4.3

7NIPTS中位数预测值的评价

图13比较了不同工种的男性工人实际N1PTS中位数和ISO-1999 N1PTS中 位数预测值,详细数据见表8。配对t检验结果显示,实际NIPTS中位数和 ISO-1999NIPTS中位数预测值的差异有统计学意义(PV0.05)。

由图13和表8可知,多数工种的ISO-1999预测值低估实际NIPTS约10dB

以上。整车制造企业实际NIPTS中位数在12.5〜20.0dB之间,其ISO-1999预测 值在0.1-7.1 dB之间,ISCM999预测值低估实际NIPTS中位数在7.5-19.2 dB(中 位数;13」dB)之间,其中动力总成工的低估程度高达19.2 dB,冲压工的低估 程度低至7.5 dB;零部件制造企业实际NIPTS中位数在12.5〜26.5 dB之间,其 ISO-1999预测值在0.0〜13.6 dB之间,IS61999预测值低估实际NIPTS中位数 在1.9〜23*8 dB(中位数:14.2 dB)之间,其中金属切割工的低估程度高达23.8 dB, 冲压工的低估程度低至1.9 dBo

表&研究对象(男性)ISO-1999预测值和实际NIPTS中位数的比较(n-6323)

工人类別 n L.Aeq.Sh

中位数

噪声暴

露工龄

(年)

中位数

年龄

(岁)

中位数

NIPTS*
(dBHL) 频率 6 kHz
丄厂 丄种 中位数 2 kHz 3 kHz 4 kHz
整车制造 企业 冲压 397 883 6.0 2&7 实际値 12.5 12.5 15.0 17.5
            ISO-1999

预测值

1.2 5.0 7」 4.4
  焊接 2827 86 J 4.0 27.0 实际值 12.5 13.0 15.0 17.5
            ISO-1999

预测值

0.5 2.7 4.1 2.4
  打磨 953 8&5 3.3 24.0 实际值 15.0 15.0 17.5 20.0
            ISO-1999

预测值

0.9 3.9 5.5 3.4
  动力总成 599 83.3 2.3 24.0 实际值 15.0 15.0 15.5 20.0
            ISO-1999

预测值

0」 1.0 1.7 0.8
  总装 301 86.0 2」 23.0 实际值 15.0 15.0 15.0 20.0
            ISO-1999

预测值

0.4 1.9 2.8 1.6
零部件制 造企业 铸造 59 83.5 3.6 27.0 实际值 15.0 15.0 17.5 22.0
            ISO-1999

预测值

0.2 1.3 2.3 LI
  模塑 22 85.6 4.2 27.0 实际值 13.3 12.5 15.3 19.8
            ISO-1999

预测值

0.5 2.5 3.8 2.2
  冲压 283 93.6 5.8 30.0 实际值 14.0 13.0 15.5 22.0
            ISO-1999

预测值

3」 10.6 13.6 9.3

 

工人类别 n LAeq.8h [dB(A)]

中位数

噪声暴 NIPTSf

(dB HL)

中位数

频率
露工龄

(年)

中位数

年龄

(岁)

中位数

工厂 工种 2 kHz 3 kHz 4 kHz 6 kHz
  锻造 148 82.0 3.1 30.0 实际值 15.0 15.0 15.5 24.0
            ISO-1999

预测值

0.0 0.7 1.4 0.6
  焊接 385 85.3 3.8 29.0 实际值 16.5 17.5 20.0 25.0
            ISO-1999

预测值

0.4 2.2 3.4 1.9
  金属切割 16 87.0 3.7 31.0 实际值 14.3 14.0 16.5 26.5
            ISO-1999

预测值

0.7 3.1 4.5 2.7
  装配 249 82.3 3.6 29.0 实际值 15.0 15.0 17.5 22.5
            ISO-1999

预测值

0.1 0.9 1.7 0.8
  表面处理 84 88.9 6.2 30.0 实际值 14.0 14.5 15.5 22.0
            ISO-1999

预测值

1.4 5.6 7.8 4.9

^IPTS (Noise-induced pennanent threshold shift):噪声致永久性听阈位移值。

图13:各组ISO-1999预测和实际NIPTS中位数的比较

讨论

本研究对工人进行了纯音听阈测试而非骨导听阈测试,故可能存在传导性听 力损失,为此在制定研究对象纳入标准时已排除了外耳道阻塞性病变、中耳炎及 耳膜穿孔等引起的传导性听力损失相关病例,以最大程度地保证听力损失病例为感音神经性听力损失,这也是国内外研究中常用的方式[I3'44-46]O本研究汽车制造 企业工人的个体平均噪声暴露水平为86.0 dB(A),范围在80.0-119」dB(A)之间, 这与我国一项汽车制造企业的调查结果一致,该企业有517人接触噪声人员,工 人个体噪声暴露水平范围在80.1〜118.4dB(A)之间〔⑴,马来西亚的一项研究也显 示某家汽车制造厂的噪声暴露水平超过91.0 dB(A)[14]o本研究中约63%的研究对 象暴露在高噪声环境中,超过了 WHO推荐的85 dB(A)职业接触限值即】,因此超 过一半的工人存在潜在患NIHL的风险。此外,工种相同但所在工厂不同的工人, 其个体噪声暴露水平也可能不同,如零部件制造企业冲压工个体噪声暴露水平超 过85dB(A)的占90.00%,高于整车制造企业中的冲压工(55.03%),这种差异可 能是汽车零部件生产技术相对落后造成的〔4

本研究汽车制造企业工人的NIHL (定义为AHFNIHL)患病率为2&82%, 这与以往泰国汽车制造业的研究结果相似,该研究结果显示其工人听力损失患病 率为23.33%[49]o此外,本研究还发现AHFNIHL患病率与工厂类别有关,零部 件制造企业工人的AHFNIHL患病率高于整车制造企业,这可能与零部件制造企 业的生产技术和自动化水平相对落后有关。零部件制造企业焊工经常使用HPD 比例较高(55.01%),年龄和噪声暴露工龄处于中等水平,但其AHFNIHL患病 率最高(53.79%),这可能与焊接作业时同吋暴露与重金属有关,有研究表明重 金属暴露与噪声暴露对听力损失具有协同作用卩叭本研究中工人的HFHTs中位 数为16.67 dB,与Wa隔等人[刃在我国一家汽车制造厂的调查结果(30.7 dB)相 比较低,这可能与该研究中工人较高的噪声暴露水平有关(平均CNE为101.9 dB(A)・年),也可能与该研究未进行HTLs年龄性别校正有关。

根据本研究中的噪声波形判断,汽车制造业的噪声为非高斯噪声,由高斯噪 声背景上叠加瞬态高能量脉冲性噪声组成【辺,暴露于非高斯噪声的工人相比暴 露于高斯噪声的听力损失更严重,这在多项研究中已经得到一致的结果8 40' 41 刃。本研究中噪声暴露水平在94 W CNE<100dB(A)・年的工人AHFNIHL患病 率为37.75%,比Xie等人[辺研究中高斯噪声暴露在95 W CNE < 100 dB(A)-年 工人的AHFNIHL患病率(11.10%)高。未来需要使用合适的统计量(如峰度) 对复杂噪声进行分类以准确评估复杂噪声导致的听力损失。

本研究排除了可能导致不对称听力损失的其他混杂因素,只分析职业噪声暴 露造成的影响。本研究中的工人左耳的平均听阈值高于右耳,这与以往研究的结 果一致[53-551o本研究中工人左右耳平均听阈值差异较小,但差异具有统计学意义。 Berg等[殉及Dobie等〔冈均对双耳平均听阈值做了比较,发现左耳和右耳对噪声 的易感性存在较小差异,但差异具有统计学意义。然而Wang等【涸认为,考虑到 纯音测听以5 dB为间隔单位,较小的双耳听阈值差异可能是由测量误差造成的。 有研究提出这种测量误差可能会出现在右耳或是左耳,或者在同时双耳出现,所 以当研究对象为大样本时,这种测量变异性会被抵消[刃。有研究还指出,进行 噪声损伤敏感性的双耳间差异研究时,不能因听阈测量精度是5 dB而忽视双耳 听阈值的较小差异[刚。此外,本研究计算了各频率下左耳听阈高于右耳和右耳 听阈高于左耳研究对象的双耳听阈值之差,分别在6.28 dB〜10.20 dB和6.35 dB〜11.26dB之间(后者人数少于前者),所以计算所有研究对象左耳减去右耳平 均听阈值差值时,左耳听阈高于右耳和右耳听阈高于左耳这两种情况会相互抵消, 使得平均听阈值差异较小。职业性噪声致听力损失不对称的原因尚不清楚,有可 能是基于“头影效应”理论的噪声暴露不均匀造成的,也可能是因为左耳的内在 敏感性造成的。比如,工人作业时主要使用右手操作工具,由于“头影效应''左耳 更易暴露于噪声中(“头影效应"是指枪支在射击运动员的右肩使得其左耳更易受 到枪支噪声的影响,导致左侧听力损失更严重[6I'62]O然而有研究表明,使用左 手的射击运动员同样也会出现左耳听阈值高于右耳,这与“头影效应"理论是相悖 的〔利。David等2习的研究发现6到12岁听力正常儿童的左耳听反射阈值高于右 耳 3dB。

本研究中大部分研究对象均不同程度地配戴耳塞,噪声传入耳内时的水平已 经衰减,难以得到真实的职业噪声暴露水平,所以本研究使用高频听阈位移值直 接反映职业噪声暴露对听力的影响程度。本研究对全部研究对象进行分析时,发 现职业噪声暴露导致听力损失越严重,各频率上左耳听阈高于右耳的不对称现象 越不明显,这与Sturman等㈤】对来自24个行业的83名研究对象的研究结果不一 致。本研究进一步对2k和3 kHz的听力损失不对称性做了分析,分别计算左耳 听阈值高于右耳和右耳听阈值高于左耳10dB这两种情况的比例,发现职业噪声 暴露导致的听力损失越严重,双耳听阈差异超过10dB所占比例越大,左耳听阈 高于右耳以及右耳听阈值高于左耳所占比例均逐渐增加,且比例趋向一致,致使配对t检验结果差异无统计学意义。职业噪声暴露可能不仅会导致左耳听阈值高 于右耳的不对称性听力损失,还会导致右耳听阈值高于左耳的不对称性听力损失。

年龄分布显示,超过一半的研究对象不超过30岁。本研究NIHL患病率随 着年龄的增长而增加,这与马来西亚的一项研究的结果一致,该研究发现在40 岁及以上年龄组NIHL患病率随着年龄的增长而增加有统计学意义厲]。然而另一 项研究结果相反,即NIHL与年龄无关el。未来需要开展进一步的研究,通过年 龄校准消除年龄相关听力损失〔呦的影响,以证实年龄是否为NIHL的独立危险因 素。本研究绝大部分研究对象为男性工人,将性别纳入Logistic回归分析进行校 正可能效率不髙,所以本研究只纳入男性工人做回归分析。为了研究性别对汽车 制造业工人AHFNIHL患病率的影响,本研究按照年龄、CNE和HPD使用情况 做了分层分析,结果显示AHFNIHL患病率在男性工人和女性工人之间的差异无 统计学意义,即性别可能不是AHFNIHL的决定因素。

本研究表明,NIHL患病率随着噪声能量水平(CNE与LAegh)的增加而增 加,该研究结果与以往的研究一致。Zhao等人[仙的研究结果显示,不论是暴露 于非高斯噪声还是高斯噪声的工人,其AHFNIHL患病率均随着噪声能量水平的 增加而增加。一项石油化工企业的研究也显示,AHFNIHL患病率均随着噪声能 量水平的增加而增加⑹]°

本研究中,不经常使用HPD和HPD使用时长较短的工人NIHL患病率较高, 根据多因素Logistic回归分析结果,经常使用HPD和HPD使用时长较长的工人 患NIHL的几率较低,这与以往的研究结果一致[68-70]o尽管要求工人使用HPD, 但经常使用HPD的工人比例仅为53」5%。本研究中有关HPD使用情况的数据 来源于问卷调查中研究对象自我报告,可能会导致报告偏差和社会期望效应⑺】, 因此本研究的HPD使用频率及时长可能高于实际情况。噪声暴露水平高于94 dB(A)的工人中有63.64%自我报告经常使用HPD,远高于噪声暴露水平低于94 dB(A)的工人经常使用HPD的比例,一项荷兰建筑业的研究结果也与之类似〔4。 Ueq.sh < 94 dB(A)时NIHL患病率下降,这一现象表明HPD在较高噪声暴露水平 下才开始具有保护作用,这可能是由于噪声暴露较高区域的工人更关注保护听力 而经常使用HPD,而噪声暴露较低区域的工人因为HPD佩戴不舒适和交流不便 而不愿意使用HPDf73]o

本研究釆用ISO-1999: 2013 (E)标准中的方法对汽车制造企业的13个主要 岗位进行了 NIHL风险评估,获得了不同岗位工人从20岁开始暴露于生产性噪 声,于30岁、40岁、50岁、55岁、60岁时发生高频听力损失及噪声聋的风险。 本研究N1PTS中位数预测值的评价结果发现,ISO・ 1999预测值低估了实际听力 损失程度,所以本研究中各岗位工人的实际高频听力损失及噪声聋的风险大于 ISO-1999模型所评估的风险,但从ISO-1999模型的评估风险值仍然可以看出高 风险岗位的分布,其结果具有一定参考价值。由于美国职业安全与健康管理局在 1981年的听力保护修正案要求企业给LAeq.8h大于85 dB(A)的工人提供有效的听 力保护措施,听力保护装置使用的大幅增长使得个人噪声暴露水平的测量和 NIHL风险评估的研究大大复杂化〔皿。本研究所有的噪声暴露水平均在裸耳暴露 于噪声环境下测定的,风险评估结果均未考虑听力保护装置的保护效果。

本研究使用ISO-1999数据库进行年龄性别校正,一些评价ISO-1999年龄性别 校正数据库的研究皿7旬显示:[SCM999数据库相较国民健康和营养检查调查 (National Health Nutrition Examination Surrey, NHNES)的结果,未经筛选的高 龄男性工人NIHL程度更轻;NHNES中的职业性噪声暴露与非职业性噪声因素 (如吸烟,文化水平等)显著相关,不考虑非职业因素直接使用ISO-1999年龄性 别数据库会低估N1HL。世卫组织指出,目前全球约半数年轻人在使用手机等设 备听音乐时音量高于安全水平,约11亿年轻人(12-35岁之间)正面临无法逆转的听 力损失风险,而个人音频设备音量过大(例如用手机听音乐)正是造成风险的重要 原因〔77],本研究可能无法避免个人音频设备音量过大所致的听力损失,这会造 成ISO-1999预测值低估实际值,但本研究的纳入标准已最大程度的排除了其他非 职业因素造成的影响。iWSO-1999: 2013(E)数据库的数据来源不包括我国人群, 所以使用现有数据库得到的我国人群NIHL风险评估结果准确度可能较低,未来 需要构建我国人群的听阈水平数据库。听阈预测值的精确度与所使用数据库的 HLAN精确度有关,因此本研究的风险评估结果仅为统计学估计值。本研究的统 计结果是针对人群的,无法用于评估个体的听力损失风险。

噪声暴露年数与噪声暴露水平一定时,与年龄有关的听阈位移值H、年龄噪 声相关听阈位移值H'和实际或潜在的噪声引起的永久性听阈位移值N均随噪声 暴露时间的增加而增加。其中,噪声致高频听阈损失的风险随噪声暴露年数的增加幅度较缓,小于与年龄有关的听阈位移值H、年龄噪声相关听阈位移值H'随 暴露时间的增加幅度。有个别岗位出现噪声暴露40年时,噪声致高频听阈损失的 风险还岀现小于噪声暴露35年时风险的现象,这种情况可能是由于随着年龄的增 加,年龄对于听力损失的影响逐渐加大,超过了噪声单独对听力损失的影响〔罔。 起始暴露年龄与噪声暴露水平不变的情况下,高频听力损失早于噪声聋发生,且 风险大于噪声聋,该现象与NIHL发生时先累及高频听阈的发病机制㈢]相一致。

NIHL风险评估结果可为职业性噪声致听力损失的风险管理提供定量依据。 本研究根据噪声致听力损失风险评估的目的,设定了两种频率界限组合。对于 BHFTA超过40dB (高频听力损失)的工人,企业应及时采取听力保护措施, 防止听力进一步下降;对于MTMV超过26dB (职业性噪声聋诊断前提条件之 一)的工人,应考虑进行诊断和分级;对于确诊职业性噪声聋者(连续噪声暴露 作业工龄3年以上,纯音测听为感音神经性聋,听力损失呈高频下降型,MTMV 超过26dB),应及时调离噪声危害岗位,按相关规定进行处理。

研究结果显示,1SCM999预测值在各频率均低估实际NIPTS中位数,与以 往研究基本一致。Henderson等人跑]对铁路工人的研究显示,ISCH999预测值低 估实际值超过9 dBo美国国家职业安全卫生研究所(National Institute for Occupational Safety and Health, NIOSH)⑻]通过 ISO-1999 模型估计了 40 年暴露 于80、85、90 dB(A)水平噪声的60岁工人的听力损失风险,发现相较于其他风 险评估方法,ISOJ999模型低估了风险值。Carlson等人的纺织工人调查数据显 示,噪声暴露15〜20年时ISO-1999模型低估NIPTS实际值阴呵。Leensen等人 〔冏的研究也指出,29000名建筑工人噪声暴露10年内,3 k、4 k和6 kHz平均听 阈位移值高于ISO-1999预测值约10 dBo由于噪声致听力损失的损害往往是从 高频单个频率开始下降的,而且本研究选取的研究对象的噪声暴露工龄较低,其 语频损失人员的比例较低,因此本研究未对0.5 kHz和1 kHz的ISO-1999预测值 及实际NIPTS中位数进行比较分析,此外在听力图的4 kHz处听谷 7 型凹点 并未出现,而在6 kHz处听阈位移值最高,所以可能实际的听谷“V”型凹点是 出现在6 kHz处而不是4 kHz处,这与以往的部分研究结果一致[85'87],但本研究 纯音测听的检测频率最大为6 kHz无法观察到完整听谷“V"型凹点的后半段 上升部分,未来的研究需要将纯音测听的检测频率扩大至8〜10kH乙 以确认听 谷“V”型凹点所在频率。

汽车制造业的噪声主要为复杂噪声。本研究选取对铸造、焊接、打磨和冲压 过程所产生的的噪声进行了噪声结构分析,其结果显示4个岗位的噪声均有其独 特的时间波形,但其共同特点是均为非高斯(复杂)噪声。复杂噪声由高斯背景 噪声上叠加瞬态高能量脉冲性噪声所组成。复杂噪声的结构特征会影响听力损失 的程度[33'34'40],暴露于复杂噪声的工人相比暴露于高斯噪声的听力损失更严重, 等能量假设的适用范围仅限于高斯,而不适于复杂噪声,建立在“等能量假设” 的基础之上叩的ISO-1999模型可能会低估为非高斯噪声导致的听力风险凹52-88- 8先峰度(Kurtosis)是近年来描述噪声结构特征的一个新指标,可由现场噪声的数 字录音数据计算获得,常被用来描述一个随机变量概率分布的形状,峰度可被用 来估量一个随机过程(例如噪声)相对于高斯分布的脉冲性,高斯噪声的峰度值 等于3,复杂噪声的峰度值大于3,峰值越大,说明该复杂噪声的脉冲性越高H人 动物实验研究结果显示,噪声能量指标一定时,峰度值为3〜40时,豚鼠的永久性 听阈位移和外毛细胞的损伤和峰度有剂量反应关系,峰度水平超过40后,听力损 失到达平台期,峰值增长对南美栗鼠的听力不再有影响,这提示等能量假说可适 用于峰度大于40的复杂噪声致听力损失风险的评佔Qiu等人[珂发现,连续 5天暴露于等效声级低于或等于90 dB(A)的噪声时,高斯噪声和复杂噪声对豚鼠 听力的损害差异不显著,连续5天暴露于等效声级大于90 dB(A)的噪声时,复 杂噪声对豚鼠听力的损害比高斯噪声严重,且随着峰度的增加,听力损失程度在 增加,该结果提示在评估评估复杂噪声暴露的生物效应时,只有当噪声能量指标 水平达到一定值,噪声结构指标作为辅助参量才在起到作用,噪声能量指标是最 重要的参量。Robert等人〔祠的动物实验研究显示,峰值可以有效区分高斯和复杂 噪声,还与听力损失程度存在剂量反应关系,该团队人群流行病学研究也证实了 之前的研究结果,即ISO-1990预测模型无法准确估测高峰度水平工业噪声下的永 久性听阈位移中位数,峰度是评估职业噪声致听力损失的一个重要变量1均。未 来需要将能量指标和峰度结合起来,构建一个更加精确的测量与评估NIHL的方 法。

本研究的局限性在于,大多数研究对象为40岁以下的年轻男性工人,其噪 声暴露工龄大多小于10年。因此对于汽车制造业,样本代表性可能不够。汽车

制造企业工人的NIHL发展可能处于早期阶段,导致不同程度的听力损失的分布 不均。本研究缺乏研究对象真实的左右耳职业噪声暴露水平,因此无法进一步分 析不对称性听力损失是由于内在易感性或左右耳职业噪声暴露不均匀导致,未来 需要增加样本量以便进一步的研究。个人音频设备音量过大也是造成听力损失风 险的重要原因,本研究可能无法排除个人音频设备音量过大所致的听力损失,未 来将改进调查问卷时,添加每日使用个人音频设备时间以及音量大小选项,建立 更严格的纳入标准。本研究缺乏峰度数据的收集,未来将补充峰度变量,比较不 同峰度水平下的NIPTS与其相应的ISO-1999预测值的差异,进一步评价工业噪 声环境中ISO-1999模型的预测效果,确认峰度在ISO-1999风险评估模型中的作 用。

结论

基于以上发现,得到以下结论:(1)本研究汽车制造企业约63%的工人暴露 与有害噪声水平,AHFNIHL患病率为28.82%; (2)本研究汽车制造企业以年轻 男性工人为主;(3) HPD的使用对特别是暴露于高水平噪声的工人预防NIHL 具有保护作用;(4)男性工人AHFNIHL患病率随着CNE和LAeq.8h [< 94 dB(A)] 的增加而显著增加;(5)年龄、CNE和HPD的使用情况是与AHFNIHL相关的 决定因素;(6)本研究汽车制造企业大部分岗位的工人存在潜在高频听阈损失和 噪声聋的风险;(7)基于等能量假说的ISO-1999噪声致听力损失风险评估模型 低估了本研究汽车制造企业工人的实际听力损失,未来研究需要补充噪声结构指 标峰度水平,证实峰度在ISO-1999风险评估模型中的作用,改进现有ISO-1999 模型并进行验证,以适合更多类型的噪声。噪声是汽车制造企业的主要职业危害, 未来需要进一步开展更大范围的人群调查,以全面了解我国汽车制造企业NIHL 的现况。目前的风险评估法存在一定的局限性,需要进一步的研究寻找合适的修 正方法改进现有ISO-1999模型并进行验证。

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致谢

行文至此,意味着我的硕士研究生生涯将至谢幕时刻。回首三年研究生时光, 有过欢笑,有过失落,有过迷茫,有过仿徨,独立开展自己的感兴趣方向的课题 研究,树立正确的科研思维,探求真理。在此,我要向读研期间给我提供帮助的 人表示最为诚挚的感谢。

首先要感谢的是我的导师胡伟江副研究员。在我三年的硕士研究生学习期间, 您用渊博的知识和循循善诱的教诲指引我进入职业卫生专业的领域,特别感谢您 创造的良好学习环境和条件,在遇到各种困难和问题时一步步指导着我去解决。 师恩似海,难以回报!

感谢孙新研究员,陈永青研究员,邱伟教授,张美辨老师,陈振龙老师,王 鑫老师,边洪英老师,康宁老师,董一文老师,汉峰老师,刘晓旭老师对我一直 以来的教诲和支持帮助。特别感谢邱伟教授对我在文章撰写方面提出的建议和申 请博士时给予的慷慨帮助与鼓励。非常感谢张美辨老师对我在课题研究和文章发 表上提供的详细指导。

感谢中国湖北省22家汽车制造企业作为研究对象的工人,中国疾病预防控 制中心职业卫生与中毒控制所和武汉市职业病防治中心的医师及工作人员在体 检和噪声暴露测量方面提供的技术支持。

感谢参考文献的原作者们,他们为学术界做出的贡献,让我们可以站在巨人 的肩膀上看问题。

感谢我的大伙伴:王雪冰,一起学习,一起去考试,一起追逐梦想的日子让 我终身难忘,让我知道有梦不难,要一起去闯;感谢我的老同学钱源源,一起下 现场一起流汗一起奋斗的日子历历在目;感谢我可爱的师妹:苟艳姝,和我并肩 作战;感谢我的小伙伴:姚佳希,钟小燕,张璇,感谢有你们的陪伴。感谢你们 一如既往地支持,愿你我此去有繁花似锦,再相逢依然如故。

感谢我的爸爸妈妈对我的默默支持和无微不至的关爱,让我能够无所负担、 勇敢前行。

最后,感谢“Word之父”希莫尼,让我可以编辑文字图形、图像,还可以 插入其它软件制作的信息。

【摘要】噪声致听力损失(noise・induced hearing loss, NIHL)是感音神经性聋最 常见的形式之一。过去几十年,噪声致听力损失的研究一直专注于感音毛细胞的 损伤导致听阈升高。而由于常规听力检查方法无法发现,听神经损失导致的隐性 听力损失未引起重视。本文从耳蜗毛细胞的损伤,听神经突触病变和听神经髓鞘 病变三个方面来阐述噪声致听力损失的机制,可为噪声致听力损失机制的进一步 研究和相应的临床治疗研究提供线索。

【关键词】噪声致听力损失;隐性听力损失;毛细胞损伤;突触病变;髓鞘病变

Current insights in noise-induced hearing loss a literature review of mechanisms

[Abstract] Noise-induced hearing loss is one of the most common forms of sensorineural hearing loss. For decades, research on noise-induced hearing loss has concentrated on sensory hair cell damage and the associated threshold elevations. The hidden hearing loss caused by auditory nerve loss is unable to be noticed by normal audiometric thresholds. This review expounds the mechanism of hearing loss from three aspects: hair cell damage, synaptopathy and myelinopathy. This review is expected to provide a reference for the further research and clinical treatment of the mechanism of noise-induced hearing loss.

[Keywords] Noise-induced hearing loss; Hidden hearing loss; Hair cell damage: Synaptopathy; Myelinopathy

听力损失最常见的原因是过度暴露于噪声。WHO的最新数据显示,全球有 3.6亿人患有听力损失,其中成人占91%,成人中约22%的听力损失疾病可归因 于职业噪声暴露⑴。噪声致听力损失(noise-induced hearing loss, NIHL)是工业 化国家的主要职业健康风险,也是感音神经性听力障碍的最常见的形式之一。在 美国,有大约17%的工人(2200万)暴露于危险水平的噪声囚,34%暴露于噪声 的工人没有听力保护措施[习,大约19%的噪声暴露工人听力受损巴8%的工人有

 

耳鸣症状⑸。我国的职业病报告数据显示,噪声聋已是中国第二大职业病⑹。

短期高强度的噪声暴露会导致耳鸣和暂时性听阈位移(短暂的感音神经性听 力损失,脱离噪声大约在24至48小时内恢复),如果这种暴露长期重复,几乎 没有间隔时间进行恢复,久而久之就会演变为永久性听阈位移,永久性听阈位移 表现为听阈值不可逆转地增高〔① 近几十年来,噪声致听力损失的研究主要专注 于感音毛细胞的损伤与听阈值的升高,而最近的动物研究结果显示,当毛细胞和 听阈值均恢复正常时,噪声暴露仍会导致耳蜗神经元变性,同时出现相当大面积 的带状突触损伤,并迅速恶化为突触病变,造成隐性听力损失風刃。隐性听力损 失表现为常规纯音听力测试听阈正常,但存在一定程度的阈上听觉感知缺陷,如 嘈杂环境中言语分辨能力下降等叨。过度暴露于噪声也可导致听神经髓鞘病变〔⑼, 使电信号从毛细胞到听觉皮层的传递速度明显减慢,从而延缓听觉感知,降低在 嘈杂环境下对听觉刺激的理解⑴]。本文通过对噪声致听力损失机制的研究进展作 一个较为全面的概述,可为噪声致听力损失机制的进一步研究和临床治疗提供参 考依据。

1毛细胞的损伤致听阈值升高机制

噪声致听力损失是感音神经性聋最常见的形式之一,它是由内耳损伤引起的, 在很大程度上是可以预防的。内耳的耳蜗毛细胞将机械振动转化为电信号,这些 信号通过谷氨酸突触传递到耳蜗感觉神经纤维。人类耳蜗只含有15000个毛细胞 和40000条神经纤维,一旦被破坏就无法再生【叨。噪声致听力损失的永久性听 阈位移病理特征是毛细胞的损失,即大量基底外毛细胞的损失、有限的内毛细胞 的损失。对人群和动物实验的研究表明,过度噪声暴露损害毛细胞后会导致听阈 值升高而内耳毛细胞损伤以及听阈值升高的程度与噪声暴露的强度和持 续时间有关卩习。

目前关于毛细胞损伤的机制研究主要分为以下几类。过度噪声暴露后,耳蜗 毛细胞急需能量,会进行更多的有氧呼吸,导致活性氧自由基(ROS)在局部大 量蓄积,如果这些自由基不被中和,将诱发毛细胞的凋亡和坏死,最终导致听力 损失[⑹;在噪声暴露后的7〜10天,活性氧自由基蔓延到Corti器的底端,从而 扩大毛细胞坏死和凋亡的区域[I6 I7Io另有研究发现[戌⑼,噪声刺激后,外毛细 胞的游离钙离子(Cn*)浓度升高导致钙超载,诱导相关酶类的过度激活,从而产

 

生过量自由基,导致细胞过度损伤或DNA降解等一系列理改变,最终导致毛细 胞死亡,从而引起听力下降。一些动物研究发现㈤⑵],噪声暴露可触发血小板 粘附和聚集,产生血栓并影响耳蜗内的微循环,使耳蜗缺血缺氧,造成耳蜗毛细 胞的损伤,导致听力损失。此外,过度的噪声刺激后,淋巴液的快速流动造成毛 细胞机械性损伤,表现为以外毛细胞为主的静纤毛倒伏和缺失,部分毛细胞肿胀 坏死、脱落国】:暴露于强度超过130dB声压级的噪声,会导致Corti器从基底 膜分离,细胞连接破坏和内外淋巴液混合[却,富含钾离子的内淋巴液进入外淋 巴腔隙内,导致前庭感受器发生钾离子中毒,抑制毛细胞兴奋,最终导致感音神 经性聋[列。当内淋巴液浸润到其他组织时,还会造成远端组织损伤[羽。因此噪 声致听力损失是过度刺激毛细胞和支持结构的结果。

2听神经损伤

噪声致听力损失的传统观点认为,毛细胞是噪声首先攻击的目标,听神经的 损伤通常继发于毛细胞的损失。该作用机制被学者认同的原因有两个,一是噪声 暴露后的几小时内就可以检测到毛细胞的损失〔旳,而螺旋神经节细胞(与毛细 胞联系的耳蜗传入神经元细胞体)的损失需在噪声暴露后的几个月甚至几年发生 [勿,且无法通过常规的纯音测听方法检测发现[羽;二是尽管突触损伤是立即发 生的,但无法用常规的组织学方法观察到,除非损伤超过80%,才可通过常规纯 音测听方法发现听力图谱异常的结果〔羽。目前研究发现,在噪声暴露之后,即 使没有毛细胞的损伤,耳蜗神经元和毛细胞之间的突触连接仍会迅速发生不可逆 地损伤,之后耳蜗神经元细胞体和轴突发生缓慢的退行变性卩叫此外,过度的 噪声暴露可导致听神经髓鞘病变,影响电信号的传递速度,延缓听觉感知1,0'3,]o 2.1听神经突触病变

Kujawa等人[辺通过对豚鼠的研究发现,在噪声暴露只引起暂时性听阈位移 (无毛细胞损失)的情况下,仍会造成超过50%的毛细胞和耳蜗神经末梢之间的 突触的永久性损失,这说明在毛细胞完整和听阈值正常的情况下耳蜗突触病变的 现象是广泛存在的,噪声暴露仍会导致耳蜗神经元变性,同时出现大面积的带状 突触损伤,并迅速恶化为突触病变。突触病变的发生导致内毛细胞和传入神经之 间的连接减少[8'33],以及谷氨酸兴奋毒性造成突触后端的肿胀和破裂【% Liberman 等人卩可为了发现人类耳蜗突触病变的迹象,采用基于研究对象自我报告的噪声

 

暴露情况和听力保护情况将其分成低暴露和高暴露两组,两组在标准的听觉测试 频率下的听阈值均正常,但高暴露组在有噪声背景时的语音识别能力较低暴露组 显著较差,而且声诱发的毛细胞(summating potential, SP)和耳蜗神经元(action potential, AP)产生的波形峰值的比值(SP/AP)也发生了改变。这表明耳蜗的 突触病变不会影响听阈值,但可造成嘈杂环境中的语音识别能力降低,其主要原 因是在临近阈值时,通过提升剩余神经纤维的放电率,小幅度的音量增加以抵消 大量神经元的损失带来的影响〔珂;此外由于高阈值低自发放电速率的耳蜗神经 元最容易受到噪声的损伤,会影响到声音信号的精细结构和包络的编码,进而造 成嘈杂环境中的语音识别困难卩讥 2.2听神经髓鞘病变

神经髓鞘是包裹神经轴突的绝缘套,由中枢神经系统中少突胶质细胞的延伸 膜和外周神经的施旺细胞组成〔殉,能加快电脉冲在神经系统中沿神经传导的速 度。过度暴露噪声可导致听神经髓鞘病变,造成听神经动作电位的传导障碍和听 觉通路中的突触传递障碍,使电信号从毛细胞到听觉皮层的传递速度明显减慢, 从而延缓听觉感知,降低嘈杂环境下对听觉刺激的理解〔切。EI-Badry MM等人[网 研究南美洲栗鼠神经髓鞘病变的生理效应发现,髓鞘病变很可能是一种听神经病 的病理机制,这种听神经病与突触病变无关,而与听神经末梢的第一个血红细胞 的破坏有关,同时发现在一些生理指标如听性脑干反应(ABRs),复合动作电位 (CAPS)和下丘诱发电位(IC・EVPs)受到影响之前,髓鞘病变已经发生恶化。 另有研究发现〔3%急性施旺细胞损伤能引起听神经的快速脱髓鞘,致使耳蜗神 经元轴突被绝缘,最终导致隐性听力损失的发生。盛海斌的动物模型研究发现[①, 即使小鼠患有短暂性施旺细胞损伤导致的隐性听力损失,暴露于可引起突触病变 的噪声仍可以导致耳蜗输岀神经的额外退化,进一步降低脱髓鞘引起的ABR波 I幅值降低,这说明这两种形式的隐性听力损失,可以在同一个体中发生相加效 应。

3其他

噪声引起的耳鸣和前庭功能障碍的影响尚未完全阐明。有研究认为也42], 高阈值低自发放电速率的耳蜗神经元的选择性损伤可能是听觉敏感及耳鸣等其 他相关噪声损伤的关键原因。也有研究认为⑷】,耳蜗突触病变引起外周听觉信号输入减少,可能会使中枢听觉系统的增益变强,导致耳鸣。下丘脑-垂体-肾上 腺(HPA)轴可通过听觉应激激活,调节听觉系统的敏感性[翎。耳蜗中缺乏促肾 上腺皮质激素释放因子受体(HPA功能的关键因素)的小鼠表现岀动态平衡的 缺失和抵抗噪声致听力损失能力的丧失,从而导致对噪声损伤的易感性增加〔44小结

噪声致听力损失造成的影响比之前认识更为广泛和深入。噪声除对毛细胞的 损伤和可以引起永久性听阈位移外,越来越多的证据证实,噪声引起的听神经病 可使嘈杂环境下的语言感知能力下降,这是纯音测听所无法发现的,即隐性听力 损失。此外,有研究发现【辺,在毛细胞存活的地方通过神经因子营养治疗,可 以诱导轴突从残存的神经元细胞中生长出来,重建周围突触。本文从耳蜗毛细胞 的损伤,听神经突触病变和听神经髓鞘病变三个方面来阐述噪声致听力损失的机 制,可为噪声致听力损失机制的进一步研究和临床治疗提供参考。

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