D'autres articles de ce chapitre présentent les principes généraux de la surveillance médicale des maladies professionnelles et de la surveillance des expositions. Cet article décrit certains principes des méthodes épidémiologiques qui peuvent être utilisées pour répondre aux besoins de surveillance. L'application de ces méthodes doit tenir compte des principes de base de la mesure physique ainsi que des pratiques standard de collecte de données épidémiologiques.

L'épidémiologie peut quantifier l'association entre l'exposition professionnelle et non professionnelle aux facteurs de stress chimico-physiques ou au comportement et aux résultats de la maladie, et peut ainsi fournir des informations pour développer des interventions et des programmes de prévention (Coenen 1981 ; Coenen et Engels 1993). La disponibilité des données et l'accès aux dossiers du lieu de travail et du personnel dictent généralement la conception de ces études. Dans les circonstances les plus favorables, les expositions peuvent être déterminées par des mesures d'hygiène industrielle effectuées dans un atelier ou une usine en exploitation, et des examens médicaux directs des travailleurs sont utilisés pour déterminer les effets possibles sur la santé. Ces évaluations peuvent être effectuées de manière prospective sur une période de plusieurs mois ou années pour estimer les risques de maladies telles que le cancer. Cependant, il arrive plus souvent que les expositions passées doivent être reconstruites historiquement, en faisant une rétroprojection à partir des niveaux actuels ou en utilisant des mesures enregistrées dans le passé, ce qui peut ne pas répondre complètement aux besoins d'information. Cet article présente certaines lignes directrices et limites pour les stratégies de mesure et la documentation qui affectent l'évaluation épidémiologique des risques pour la santé au travail.

Dimensions

Les mesures doivent être quantitatives dans la mesure du possible, plutôt que qualitatives, car les données quantitatives sont soumises à des techniques statistiques plus puissantes. Les données observables sont généralement classées en données nominales, ordinales, d'intervalle et de rapport. Les données au niveau nominal sont des descripteurs qualitatifs qui ne différencient que les types, tels que différents départements au sein d'une usine ou différentes industries. Les variables ordinales peuvent être classées de « faible » à « élevée » sans transmettre d'autres relations quantitatives. Un exemple est « exposé » par rapport à « non exposé », ou classer les antécédents de tabagisme comme non-fumeur (= 0), fumeur léger (= 1), fumeur moyen (= 2) et gros fumeur (= 3). Plus la valeur numérique est élevée, plus l'intensité du tabagisme est forte. La plupart des valeurs de mesure sont exprimées sous forme d'échelles de rapport ou d'intervalle, dans lesquelles une concentration de 30 mg/m³ est le double de la concentration de 15 mg/m³. Les variables de rapport possèdent un zéro absolu (comme l'âge) tandis que les variables d'intervalle (comme le QI) n'en ont pas.

Stratégie de mesure

La stratégie de mesure tient compte des informations sur le site de mesure, les conditions environnantes (par exemple, l'humidité, la pression atmosphérique) pendant la mesure, la durée de la mesure et la technique de mesure (Hansen et Whitehead 1988 ; Ott 1993).

Les exigences légales dictent souvent la mesure des moyennes pondérées dans le temps (TWA) sur huit heures des niveaux de substances dangereuses. Cependant, tous les individus ne travaillent pas en permanence par quarts de travail de huit heures, et les niveaux d'exposition peuvent fluctuer au cours du quart de travail. Une valeur mesurée pour le travail d'une personne peut être considérée comme représentative d'une valeur de quart de travail de huit heures si la durée d'exposition est supérieure à six heures pendant le quart de travail. Comme critère pratique, une durée d'échantillonnage d'au moins deux heures doit être recherchée. Avec des intervalles de temps trop courts, l'échantillonnage sur une période de temps peut montrer des concentrations plus élevées ou plus faibles, surestimant ou sous-estimant ainsi la concentration pendant le quart de travail (Rappaport 1991). Par conséquent, il peut être utile de combiner plusieurs mesures ou mesures sur plusieurs quarts de travail en une seule moyenne pondérée dans le temps, ou d'utiliser des mesures répétées avec des durées d'échantillonnage plus courtes.

Validité de la mesure

Les données de surveillance doivent répondre à des critères bien établis. La technique de mesure ne doit pas influencer les résultats pendant le processus de mesure (réactivité). De plus, la mesure doit être objective, fiable et valide. Les résultats ne doivent être influencés ni par la technique de mesure utilisée (objectivité de l'exécution) ni par la lecture ou la documentation par le technicien de mesure (objectivité de l'évaluation). Les mêmes valeurs de mesure doivent être obtenues dans les mêmes conditions (fiabilité) ; la chose visée doit être mesurée (validité) et les interactions avec d'autres substances ou expositions ne doivent pas influencer indûment les résultats.

Qualité des données d'exposition

Les sources de données. Un principe de base de l'épidémiologie est que les mesures effectuées au niveau individuel sont préférables à celles effectuées au niveau du groupe. Ainsi, la qualité des données de surveillance épidémiologique diminue dans l'ordre suivant :

1. mesures directes prises sur des personnes; informations sur les niveaux d'exposition et la progression dans le temps
2. mesures directes prises de groupes ; des informations sur les niveaux d'exposition actuels de groupes spécifiques de travailleurs (parfois exprimés sous forme de matrices emploi-exposition) et leur variation dans le temps
3. les mesures extraites ou reconstituées pour les individus ; estimation de l'exposition à partir des registres de l'entreprise, des listes d'achat, des descriptions des gammes de produits, des entretiens avec les employés
4. mesures extraites ou reconstruites pour les groupes ; estimation historique des indices d'exposition par groupe.

En principe, la détermination la plus précise de l'exposition, en utilisant des valeurs de mesure documentées dans le temps, doit toujours être recherchée. Malheureusement, les expositions indirectement mesurées ou historiquement reconstruites sont souvent les seules données disponibles pour estimer les relations exposition-résultat, même s'il existe des écarts considérables entre les expositions mesurées et les valeurs d'exposition reconstruites à partir des dossiers et des entretiens de l'entreprise (Ahrens et al. 1994; Burdorf 1995). La qualité des données décline dans l'ordre mesure d'exposition, indice d'exposition lié à l'activité, informations sur les entreprises, entretiens avec les salariés.

Échelles d'exposition. Le besoin de données de contrôle quantitatives en matière de surveillance et d'épidémiologie va bien au-delà des exigences légales étroites des valeurs seuils. L'objectif d'une enquête épidémiologique est de déterminer les relations dose-effet en tenant compte des variables potentiellement confondantes. Les informations les plus précises possibles, qui ne peuvent en général être exprimées qu'avec un niveau d'échelle élevé (par exemple, niveau d'échelle de rapport), doivent être utilisées. La séparation en valeurs seuils plus grandes ou plus petites, ou le codage en fractions de valeurs seuils (par exemple, 1/10, 1/4, 1/2 valeur seuil) comme cela se fait parfois, repose essentiellement sur des données mesurées sur une échelle ordinale statistiquement plus faible.

Exigences en matière de documentation. Outre les informations sur les concentrations, le matériau et l'heure de la mesure, les conditions de mesure externes doivent être documentées. Cela devrait inclure une description de l'équipement utilisé, de la technique de mesure, de la raison de la mesure et d'autres détails techniques pertinents. Cette documentation a pour but d'assurer l'homogénéité des mesures dans le temps et d'une étude à l'autre et de permettre des comparaisons entre études.

Les données sur l'exposition et les résultats sur la santé recueillies pour les individus sont généralement soumises à des lois sur la protection de la vie privée qui varient d'un pays à l'autre. La documentation de l'exposition et des conditions de santé doit respecter ces lois.

Exigences épidémiologiques

Les études épidémiologiques s'efforcent d'établir un lien de causalité entre l'exposition et la maladie. Certains aspects des mesures de surveillance qui affectent cette évaluation épidémiologique du risque sont examinés dans cette section.

Type de maladie. Un point de départ commun pour les études épidémiologiques est l'observation clinique d'une poussée d'une maladie particulière dans une entreprise ou un domaine d'activité. Des hypothèses sur d'éventuels facteurs causals biologiques, chimiques ou physiques s'ensuivent. Selon la disponibilité des données, ces facteurs (expositions) sont étudiés selon un devis rétrospectif ou prospectif. Le temps entre le début de l'exposition et l'apparition de la maladie (latence) affecte également la conception de l'étude. La plage de latence peut être considérable. Les infections par certains entérovirus ont des temps de latence/incubation de 2 à 3 heures, alors que pour les cancers, des latences de 20 à 30 ans sont typiques. Par conséquent, les données d'exposition pour une étude sur le cancer doivent couvrir une période de temps considérablement plus longue que pour une éclosion de maladie infectieuse. Les expositions qui ont commencé dans un passé lointain peuvent se poursuivre jusqu'à l'apparition de la maladie. D'autres maladies associées à l'âge, telles que les maladies cardiovasculaires et les accidents vasculaires cérébraux, peuvent apparaître dans le groupe exposé après le début de l'étude et doivent être traitées comme des causes concurrentes. Il est également possible que les personnes classées comme "non malades" soient simplement des personnes qui n'ont pas encore manifesté de maladie clinique. Ainsi, une surveillance médicale continue des populations exposées doit être maintenue.

Puissance statistique. Comme indiqué précédemment, les mesures doivent être exprimées à un niveau de données aussi élevé que possible (échelle de rapport) afin d'optimiser la puissance statistique pour produire des résultats statistiquement significatifs. La puissance est à son tour affectée par la taille de la population totale de l'étude, la prévalence de l'exposition dans cette population, le taux de fond de la maladie et l'ampleur du risque de la maladie qui est causée par l'exposition à l'étude.

Classification obligatoire des maladies. Plusieurs systèmes sont disponibles pour codifier les diagnostics médicaux. Les plus courantes sont la CIM-9 (Classification internationale des maladies) et la SNOMED (Nomenclature systématique de la médecine). La CIM-O (oncologie) est une particularisation de la CIM pour codifier les cancers. La documentation du codage CIM est légalement obligatoire dans de nombreux systèmes de santé à travers le monde, en particulier dans les pays occidentaux. Cependant, la codification SNOMED peut également codifier d'éventuels facteurs de causalité et conditions externes. De nombreux pays ont développé des systèmes de codage spécialisés pour classer les blessures et les maladies qui incluent également les circonstances de l'accident ou de l'exposition. (Voir les articles « Étude de cas : Protection des travailleurs et statistiques sur les accidents et les maladies professionnelles – HVBG, Allemagne » et « Développement et application d'un système de classification des accidents du travail et des maladies professionnelles », ailleurs dans ce chapitre.)

Les mesures effectuées à des fins scientifiques ne sont pas liées par les exigences légales qui s'appliquent aux activités de surveillance obligatoires, telles que la détermination du dépassement des seuils sur un lieu de travail donné. Il est utile d'examiner les mesures et les enregistrements d'exposition de manière à vérifier d'éventuelles excursions. (Voir par exemple l'article « Surveillance des risques professionnels » dans ce chapitre.)

Traitement des expositions mixtes. Les maladies ont souvent plusieurs causes. Par conséquent, il est nécessaire d'enregistrer aussi complètement que possible les facteurs causals suspectés (expositions/facteurs de confusion) afin de pouvoir distinguer les effets des agents dangereux suspectés les uns des autres et des effets d'autres facteurs contributifs ou confondants, tels que la cigarette. fumeur. Les expositions professionnelles sont souvent mixtes (p. mélanges de solvants; les fumées de soudage telles que le nickel et le cadmium ; et dans les mines, les poussières fines, le quartz et le radon). Les autres facteurs de risque de cancer comprennent le tabagisme, la consommation excessive d'alcool, une mauvaise alimentation et l'âge. Outre les expositions chimiques, les expositions à des facteurs de stress physiques (vibrations, bruit, champs électromagnétiques) sont des déclencheurs possibles de maladies et doivent être considérées comme des facteurs causals potentiels dans les études épidémiologiques.

Les expositions à plusieurs agents ou facteurs de stress peuvent produire des effets d'interaction, dans lesquels l'effet d'une exposition est amplifié ou réduit par un autre qui se produit simultanément. Un exemple typique est le lien entre l'amiante et le cancer du poumon, qui est beaucoup plus prononcé chez les fumeurs. Un exemple de mélange d'expositions chimiques et physiques est la sclérodermie systémique progressive (PSS), qui est probablement causée par une exposition combinée à des vibrations, à des mélanges de solvants et à de la poussière de quartz.

Prise en compte de la partialité. Le biais est une erreur systématique de classement des personnes dans les groupes « exposés/non exposés » ou « malades/non malades ». Deux types de biais doivent être distingués : le biais d'observation (d'information) et le biais de sélection. Avec le biais d'observation (d'information), différents critères peuvent être utilisés pour classer les sujets dans les groupes malades/non malades. Elle est parfois créée lorsque la cible d'une étude comprend des personnes exerçant des professions connues pour être dangereuses, et qui peuvent déjà faire l'objet d'une surveillance médicale renforcée par rapport à une population de comparaison.

Dans le biais de sélection, deux possibilités doivent être distinguées. Les études cas-témoins commencent par séparer les personnes atteintes de la maladie d'intérêt de celles qui n'en sont pas atteintes, puis examinent les différences d'exposition entre ces deux groupes; les études de cohorte déterminent les taux de maladie dans des groupes ayant des expositions différentes. Dans l'un ou l'autre type d'étude, un biais de sélection existe lorsque les informations sur l'exposition affectent la classification des sujets comme malades ou non malades, ou lorsque les informations sur l'état de la maladie affectent la classification des sujets comme exposés ou non exposés. Un exemple courant de biais de sélection dans les études de cohorte est «l'effet du travailleur en bonne santé», qui se produit lorsque les taux de maladie chez les travailleurs exposés sont comparés à ceux de la population générale. Cela peut entraîner une sous-estimation du risque de maladie car les populations actives sont souvent sélectionnées dans la population générale sur la base d'une bonne santé continue, souvent sur la base d'un examen médical, alors que la population générale contient les malades et les infirmes.

Confondeurs. La confusion est le phénomène par lequel une troisième variable (le facteur de confusion) modifie l'estimation d'une association entre un facteur antécédent présumé et une maladie. Elle peut survenir lorsque la sélection des sujets (cas et témoins dans une étude cas-témoins ou exposés et non exposés dans une étude de cohorte) dépend d'une certaine manière de la troisième variable, éventuellement d'une manière inconnue de l'investigateur. Les variables associées uniquement à l'exposition ou à la maladie ne sont pas des facteurs de confusion. Pour être un facteur de confusion, une variable doit remplir trois conditions :

• Ce doit être un facteur de risque pour la maladie.

• Elle doit être associée à l'exposition de la population étudiée.

• Il ne doit pas être dans la voie causale de l'exposition à la maladie.

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Résumé

Les exigences en matière de stratégie de mesure, de technologie de mesure et de documentation pour les lieux de travail industriels sont parfois définies par la loi en termes de surveillance des valeurs limites. Les réglementations sur la protection des données s'appliquent également à la protection des secrets d'entreprise et des données personnelles. Ces exigences exigent des résultats de mesure et des conditions de mesure comparables ainsi qu'une technologie de mesure objective, valide et fiable. Des exigences supplémentaires avancées par l'épidémiologie portent sur la représentativité des mesures et sur la possibilité d'établir des liens entre les expositions des individus et les conséquences sanitaires ultérieures. Les mesures peuvent être représentatives de certaines tâches, c'est-à-dire qu'elles peuvent refléter une exposition typique au cours de certaines activités ou dans des branches spécifiques ou une exposition typique de groupes définis de personnes. Il serait souhaitable que les données de mesure soient directement attribuées aux sujets de l'étude. Cela rendrait nécessaire d'inclure dans la documentation de mesure des informations sur les personnes travaillant sur le lieu de travail concerné pendant la mesure ou de mettre en place un registre permettant une telle attribution directe. Les données épidémiologiques recueillies au niveau individuel sont généralement préférables à celles obtenues au niveau du groupe.

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