27. 生物学的モニタリング
章の編集者: Robert Lauwerys
目次
一般原理
ヴィト・フォアとロレンツォ・アレッシオ
品質保証
D.ゴンペルツ
金属および有機金属化合物
P. Hoet と Robert Lauwerys
有機溶剤
池田正幸
遺伝毒性化学物質
マルハ・ソルサ
農薬
マルコ・マローニとアダルベルト・フェリオーリ
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6. ヒトの発がん性物質、職業曝露、および細胞遺伝学的エンドポイント
7. 倫理原則
9. さまざまなレベルの ACHE 阻害における急性 OP 毒性
10. ACHE & PCHE & 特定の健康状態のバリエーション
13. 尿中リン酸アルキル測定とOP
14. 尿中カルバメート代謝物
15. 尿中ジチオカルバメート代謝物
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28. 疫学と統計
章の編集者: フランコ・メルレッティ、コリン・L・ソスコルネ、パオロ・ヴィネイス
労働安全衛生に適用される疫学的手法
フランコ・メルレッティ、コリン・L・ソスコルネ、パオロ・ヴィネイス
暴露評価
M・ジェラルド・オット
要約ワークライフ曝露測定
コリン・L・ソスコルネ
エクスポージャーの影響の測定
シェリア・ホアー・ザーム
ケーススタディ:対策
Franco Merletti、Colin L. Soskolne、Paola Vineis
研究デザインのオプション
スヴェン・ヘルンバーグ
研究デザインにおける妥当性の問題
アニー・J・サスコ
ランダム測定誤差の影響
パオロ・ヴィネイスとコリン・L・ソスコルネ
統計的方法
アニバーレ・ビゲリとマリオ・ブラガ
疫学研究における因果関係評価と倫理
パオロ・ヴィネイス
職業病のサーベイランスにおける方法論的問題を示すケーススタディ
ジャン=ダー・ワン
疫学研究におけるアンケート
スティーブン D. ステルマンとコリン L. ソスコルネ
アスベストの歴史的展望
ローレンス・ガーフィンケル
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1. XNUMX つの選択されたワークライフ エクスポージャーの要約測定
2. 疾病発生の対策
7. ケース コントロール データのレイアウト - ケースごとに XNUMX つのコントロール
9. 中心傾向と分散の指標
10. 二項実験と確率
11. 二項実験の可能な結果
14. タイプ II エラー & パワー; x = 12、 n = 30、a = 0.05
15. タイプ II エラー & パワー; x = 12、 n = 40、a = 0.05
16. アスベストに 632 年以上曝露している 20 人の労働者
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29.人間工学
章の編集者: ヴォルフガング・ローリグとヨアヒム・ヴェダー
目次
概要
ヴォルフガング・ローリグとヨアヒム・ヴェダー
人間工学の性質と目的
ウィリアム・T・シングルトン
活動、タスク、および作業システムの分析
ヴェロニク・デ・カイザー
人間工学と標準化
フリードヘルム・ナクライナー
チェックリスト
プラナブ クマール ナグ
人体計測
メルキオーレ・マサリ
筋肉の仕事
ジュハニ・スモランダーとヴェイッコ・ロウヘヴァーラ
職場での姿勢
イルッカ・クオリンカ
生体力学
フランク・ダービー
一般的な疲労
エティエンヌ・グランジャン
疲労回復
Rolf Helbig と Walter Rohmert
メンタルワークロード
ウィンフリード・ハッカー
警戒
ハーバート・ホイヤー
精神疲労
ピーター・リヒター
作業組織
エバーハルト・ウーリッヒとグデラ・グローテ
睡眠不足
小木一貴
ワークステーション
ローランド・カデフォス
ツール
TM フレイザー
コントロール、インジケーター、パネル
カール HE クローマー
情報処理とデザイン
アンドリーズ・F・サンダース
特定のグループ向けの設計
ジョーク・H・グラディ=ヴァン・デン・ニューボーア
文化の違い
ホウシャン・シャナヴァズ
高齢労働者
アントワーヌ・ラヴィルとセルジュ・ヴォルコフ
特別なニーズを持つ労働者
ジョーク・H・グラディ=ヴァン・デン・ニューボーア
ダイヤモンド製造におけるシステム設計
イッサカル・ギラド
人間工学的設計原則の無視: チェルノブイリ
ウラジミール・M・ムニポフ
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3. ひずみに対する XNUMX つの応力因子の組み合わせ効果の規則
6. 組織的文脈への参加
8. 不規則勤務と睡眠不足
12. コントロール配置のルール
13. ラベルのガイドライン
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30. 労働衛生
チャプターエディター: ロバート・F・ヘリック
目次
目標、定義、および一般情報
ベレニス I. フェラーリ ゲルツァー
ハザードの認識
リネア・リリアンバーグ
労働環境の評価
ロリ・A・トッド
労働衛生:介入による曝露の制御
ジェームス·スチュワート
暴露評価の生物学的根拠
ディック・ヒーデリック
職業被ばく制限
デニス・J・パウステンバッハ
31.個人の保護
チャプターエディター: ロバート・F・ヘリック
目次
個人保護の概要と理念
ロバート・F・ヘリック
目と顔のプロテクター
木村菊次
足と脚の保護
三浦豊彦
ヘッド保護
イザベル・バルティとアラン・メイヤー
聴覚保護
ジョン・R・フランクスとエリオット・H・バーガー
防護衣
S.ザック・マンスドルフ
呼吸保護
トーマス・J・ネルソン
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8. 聴覚保護具の騒音低減評価
10. 皮膚有害性カテゴリーの例
11. 物理的、化学的、生物学的性能要件
12. 特定の活動に関連する重大な危険
13. ANSI Z88 2 (1992) から割り当てられた保護係数
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32. 記録システムと監視
チャプターエディター: スティーブン・D・ステルマン
目次
職業病の監視および報告システム
スティーブン・B・マーコウィッツ
労働災害監視
David H. Wegman と Steven D. Stellman
発展途上国における監視
David Koh と Kee-Seng Chia
労働災害および疾病分類システムの開発と適用
エリス・ビドル
致命的ではない職場の怪我や病気のリスク分析
ジョン・W・ルーザー
ケーススタディ: 労働者保護と事故および職業病に関する統計 - HVBG、ドイツ
マーティン・バッツとバークハルト・ホフマン
ケーススタディ: Wismut - ウラン被曝の再考
ハインツ・オッテンとホルスト・シュルツ
疫学における職業被ばく評価の測定戦略と技術
フランク・ボッホマンとヘルムート・ブロメ
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4. 届出業務上疾病一覧表の例
8. 反復運動条件の相対リスク
10. 金属加工事故におけるグラインダー、ドイツ、1984-93
11. 職業病、ドイツ、1980~93年
12. 感染症、ドイツ、1980~93年
14. Wismut ウラン鉱山における職業病 1952-90
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33.毒物学
章の編集者: エレン・K・シルバーゲルド
概要
エレン・K・シルバーゲルド、チャプターエディター
定義と概念
ボー・ホルムバーグ、ヨハン・ホグバーグ、グンナー・ヨハンソン
トキシコキネティクス
ドゥシャン・ジュリック
標的臓器と重要な効果
マレク・ヤクボウスキー
年齢、性別、その他の要因の影響
スポメンカ・テリスマン
毒性反応の遺伝的決定因子
ダニエル・W・ネバートとロス・A・マッキノン
概要と概念
渡辺フィリップ
細胞損傷と細胞死
ベンジャミン・F・トランプとアイリーン・K・ベレゼスキー
遺伝毒性学
R. リタ ミスラとマイケル P. ウォールクス
免疫毒性学
Joseph G. Vos と Henk van Loveren
標的臓器毒性学
エレン・K・シルバーゲルド
バイオマーカー
フィリップ・グランジャン
遺伝毒性評価
デビッド・M・デマリーニとジェームズ・ハフ
In Vitro 毒性試験
ジョアン・ズルロ
構造活性関係
エレン・K・シルバーゲルド
安全衛生規制における毒物学
エレン・K・シルバーゲルド
生殖毒性物質および神経毒性物質のリスク評価に対する米国のアプローチ
エレン・K・シルバーゲルド
ハザード特定へのアプローチ - IARC
ハリ・ヴァイニオとジュリアン・ウィルボーン
付録 - ヒトに対する発がん性の総合評価: IARC モノグラフ ボリューム 1-69 (836)
発がん性リスク評価: その他のアプローチ
シース・A・ファン・デル・ハイデン
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この記事は、労働安全衛生百科事典の第 3 版に基づいています。
疲労と休息という XNUMX つの概念は、個人的な経験から誰にとってもなじみ深いものです。 「疲労」という言葉は、非常に異なる状態を表すために使用され、そのすべてが作業能力と抵抗力の低下を引き起こします。 疲労の概念が非常に多様に使用されているため、ほとんど無秩序な混乱が生じており、現在の考え方を明確にする必要があります。 長い間、生理学は筋肉疲労と一般的な疲労を区別してきました。 前者は、筋肉に局在する急性の痛みを伴う現象です。一般的な疲労は、働く意欲が低下する感覚によって特徴付けられます。 この記事は、「精神的疲労」または「神経疲労」とも呼ばれる一般的な疲労と、それが必要とする残りの部分のみに関係しています。
一般的な疲労はまったく異なる原因による可能性がありますが、そのうちの最も重要なものを図 1 に示します。その影響は、XNUMX 日の間に経験したさまざまなストレスが生体内に蓄積され、徐々に増加する感覚を生み出しているかのようです。倦怠感。 この気持ちは、仕事をやめる決断を促します。 その効果は、睡眠への生理学的な前奏曲の効果です。
横になって休むことができれば、疲労は有益な感覚です。 しかし、この感覚を無視して無理に働き続けると、疲労感が増し、苦痛に満ち、ついには圧倒されてしまいます。 この日常的な経験は、例えば喉の渇き、空腹、恐怖などの他の感覚と同様に、生命を維持する上で役割を果たす疲労の生物学的重要性を明確に示しています.
休息は、バレルを空にすることとして図 1 に表されています。 休息の現象は、生物が乱されていない場合、または体の少なくともXNUMXつの重要な部分がストレスを受けていない場合に正常に発生します. これは、仕事中の短い一時停止から毎晩の睡眠まで、すべての休憩が就業日に果たす決定的な役割を説明しています。 樽の比喩は、生物が負担する総負荷と残りの可能性の合計との間で一定の平衡に達することが、通常の生活にとっていかに必要であるかを示しています。
疲労の神経生理学的解釈
過去数十年間の神経生理学の進歩は、中枢神経系の疲労によって引き起こされる現象の理解を深めるのに大きく貢献しました。
生理学者のヘスは、特定の間脳構造、特に視床の内側核の特定構造の電気刺激が、反応能力の低下を示す阻害効果を徐々に生み出すことを最初に観察した。そして眠くなる傾向にあります。 一定時間刺激を続けると、全身の弛緩に続いて眠気が生じ、最後に睡眠に至る。 これらの構造から始まり、すべての意識現象の中心である大脳皮質に能動的抑制が及ぶ可能性があることが後に証明されました。 これは行動だけでなく、大脳皮質の電気的活動にも反映されています。 他の実験では、他の皮質下領域から抑制を開始することにも成功しています。
これらすべての研究から導き出される結論は、効果的な抑制システムを表し、それに伴うすべての現象で疲労を引き起こす構造が間脳と中脳にあるということです。
阻害と活性化
動物と人間で行われた多数の実験は、反応に対するそれらの両方の一般的な性質が、この抑制システムだけでなく、本質的に活性化の網状上昇システムとして知られる拮抗的に機能するシステムにも依存することを示しています。 実験から、網状体には覚醒の程度を制御する構造が含まれていることがわかっており、その結果、反応に対する一般的な性質が制御されます。 これらの構造と活性化の影響が意識に及ぼされる大脳皮質との間には神経のつながりが存在します。 さらに、活性化システムは感覚器官から刺激を受けます。 他の神経接続は、大脳皮質 (知覚と思考の領域) から活性化システムにインパルスを伝達します。 これらの神経生理学的概念に基づいて、意識の領域に由来する影響と同様に、外部刺激が、活性化システムを通過する際に、反応への素因を刺激する可能性があることを立証することができます.
さらに、他の多くの調査により、活性化システムの刺激が栄養中枢からも頻繁に広がり、生物をエネルギーの消費、仕事、闘争、逃走などに向けさせると結論付けることができます。内臓)。 逆に、栄養神経系の領域内の抑制系の刺激は、生物を休息、エネルギーの蓄えの再構成、同化現象 (栄養転換) の傾向に導くようです。
これらすべての神経生理学的知見を統合することにより、次の疲労の概念を確立することができます: 疲労の状態と感覚は、大脳皮質における意識の機能的反応によって条件付けられます。これは、相互に拮抗する XNUMX つのシステムによって支配されます。抑制系と活性化系です。 このように、人間が働く気質は、その時々の XNUMX つのシステムの活性化の程度に依存します。抑制システムが優勢である場合、生物は疲労状態になります。 活性化システムが支配的である場合、それは働く気質の増加を示します。
この精神生理学的な疲労の概念により、説明が難しい症状の一部を理解することができます。 したがって、たとえば、予期せぬ外的出来事が発生したときや感情的な緊張が生じたときに、疲労感が突然消えることがあります。 どちらの場合も、活性化システムが刺激されたことは明らかです。 逆に、周囲が単調だったり、仕事がつまらなかったりすると、活性化系の機能が低下し、抑制系が優位になります。 これは、生物が作業負荷を受けていない単調な状況で疲労が現れる理由を説明しています.
図 2 は、阻害と活性化の相互に拮抗するシステムの概念を図式的に示しています。
図 2. システムを抑制および活性化することによる、働く傾向の制御の図式的提示
臨床疲労
日々の顕著な疲労が徐々に慢性疲労の状態を生み出すことは、よくある経験です。 その後、疲労感は強まり、仕事の後の夕方だけでなく、日中、時には仕事の開始前にも現れます. この状態には、しばしば感情的な性質の倦怠感が伴います。 次の症状は、疲労に苦しむ人によく見られます: 精神的感情の高まり (反社会的行動、不適合)、抑うつ傾向 (やる気のない不安)、自発性の喪失を伴うエネルギー不足。 これらの精神的影響は、しばしば不特定の倦怠感を伴い、頭痛、めまい、心臓および呼吸器の機能障害、食欲不振、消化器障害、不眠症などの心身症として現れます.
慢性疲労に伴う病的な症状への傾向を考慮すると、それは臨床的疲労と呼ぶのが妥当かもしれません。 欠勤が増加する傾向があり、特に短期間の欠勤が多くなります。 これは、休息の必要性と罹患率の増加の両方によって引き起こされるようです. 慢性疲労の状態は、特に精神的な葛藤や困難にさらされている人に見られます。 外的原因と内的原因を区別するのが非常に難しい場合があります。 実際、臨床的疲労の原因と結果を区別することはほとんど不可能です。仕事、上司、または職場に対する否定的な態度は、結果として臨床的疲労の原因となる可能性があります。
調査によると、電気通信サービスで雇用されている交換機オペレーターと監視担当者は、仕事の後、疲労の生理学的症状 (視覚反応時間、ちらつき融合頻度、器用さテスト) が大幅に増加することが示されています。 医学調査によると、これら XNUMX つの労働者グループでは、郵便、電話の技術部門で雇用されている同様の女性グループと比較して、神経症状態、過敏症、睡眠障害、および慢性的な倦怠感が大幅に増加していることが明らかになりました。および電信サービス。 症状の蓄積は、仕事や労働条件に影響を受けた女性側の否定的な態度によるものとは限りませんでした。
予防策
疲労の万能薬はありませんが、一般的な労働条件と職場の物理的環境に注意を払うことで、問題を軽減するためにできることはたくさんあります。 例えば、労働時間の正しい調整、適切な休憩時間の提供、適切な食堂とトイレの提供によって、多くのことが達成されます。 労働者には十分な有給休暇も与えられるべきです。 職場の人間工学的研究は、座席、テーブル、および作業台が適切な寸法であり、ワークフローが正しく編成されていることを確認することにより、疲労の軽減にも役立ちます。 さらに、騒音制御、空調、暖房、換気、および照明はすべて、労働者の疲労の開始を遅らせるのに有益な効果をもたらす可能性があります.
単調さと緊張は、周囲の色と装飾の制御された使用、音楽の合間、および時には座りがちな労働者のための身体運動のための休憩によっても緩和される可能性があります. 労働者、特に監督および管理スタッフのトレーニングも重要な役割を果たします。
毒性に関する化学物質やその他の薬剤の研究と特徴付けは、特定の臓器や臓器系に基づいて行われることがよくあります。 この章では、詳細な議論のために、免疫系と遺伝子の XNUMX つのターゲットを選択しました。 これらの例は、複雑な標的臓器系と細胞内の分子標的を表すために選択されました。 標的臓器の毒物学のより包括的な議論については、読者は、Casarett と Doull、Hayes などの標準的な毒物学のテキストを参照してください。 化学物質安全性に関する国際プログラム (IPCS) も、臓器系ごとの標的臓器毒性に関するいくつかの基準文書を発行しています。
標的臓器毒性研究は、通常、疫学的データまたは一般的な急性または慢性毒性研究から、物質の特定の毒性効果の可能性を示す情報に基づいて、または特定の臓器機能を保護するための特別な懸念に基づいて実施されます。生殖または胎児の発育として。 場合によっては、米国の農薬法に基づく神経毒性試験(「生殖毒性物質および神経毒性物質のリスク評価に対する米国のアプローチ」を参照)や、日本の化学薬品法に基づく変異原性試験など、特定の標的臓器毒性試験が法定当局によって明示的に義務付けられています。物質管理法(「有害性特定の原則:日本のアプローチ」を参照)。
「標的臓器と重大な影響」で説明したように、重大な臓器の特定は、最初に逆反応する臓器または臓器系の検出に基づいています。 次に、この情報を使用して、特定の毒性調査、または標的臓器における中毒のより敏感な兆候を引き出すように設計されたより明確な毒性試験を設計します。 標的臓器毒性研究は、リスク評価に使用する作用機序を決定するために使用することもできます (「生殖毒性物質および神経毒性物質のリスク評価に対する米国のアプローチ」を参照)。
標的臓器毒性試験の方法
標的器官は、無傷の生物を曝露し、標的器官の機能と組織病理学を詳細に分析することによって、または培養で短期間または長期間維持された細胞、組織切片、または器官全体を in vitro 曝露することによって研究することができます (「毒物学:導入と概念」)。 場合によっては、ヒト被験者の組織も標的臓器毒性研究に利用できる可能性があり、これらは種間外挿の仮定を検証する機会を提供する可能性があります。 ただし、そのような研究は相対的なトキシコキネティクスに関する情報を提供しないことに留意する必要があります。
一般に、標的臓器毒性研究には次の共通の特徴があります。 重要な酵素系など、標的器官の重要な経路の生化学的研究。 予想される代謝およびその他の機能を実行する器官および細胞構成要素の能力に関する機能研究。 標的器官細胞における曝露と初期影響のバイオマーカーの分析。
標的臓器の生理学、生化学、および分子生物学に関する詳細な知識は、標的臓器の研究に組み込まれる場合があります。 例えば、低分子量タンパク質の合成と分泌は腎機能の重要な側面であるため、腎毒性研究ではしばしばこれらのパラメーターに特別な注意が払われます (IPCS 1991)。 細胞間コミュニケーションは神経系機能の基本的なプロセスであるため、神経毒性の標的臓器研究には、神経伝達物質の合成、取り込み、貯蔵、放出、受容体結合の詳細な神経化学的および生物物理学的測定、ならびに膜の変化の電気生理学的測定が含まれる場合があります。これらのイベントに関連する可能性。
動物全体の使用を置き換えるか減らすために、標的臓器毒性の in vitro 法の開発に重点が置かれています。 生殖毒性物質については、これらの方法が大幅に進歩しました (Heindel and Chapin 1993)。
要約すると、標的臓器毒性試験は一般に、毒性を決定するための高次試験として実施されます。 さらなる評価のための特定の標的臓器の選択は、OECD および欧州連合によって使用される急性または亜慢性検査などのスクリーニング レベル検査の結果に依存します。 一部の標的臓器および臓器系は、特定の種類の健康への悪影響を防止する懸念があるため、特別な調査のアプリオリな候補である可能性があります。
妥当性の必要性
疫学は、集団における病気の経験を理解することを目的としています。 特に、不健康の職業上の原因についての洞察を得るために使用できます。 この知識は、病気にかかっている人々のグループを、その病気にかかっていない人々と比較することによって実施された研究から得られます。 別のアプローチは、特定の職業に就いて特定の曝露を受けた人々がどのような病気にかかるかを調べ、これらの疾患パターンを同様に曝露されていない人々の疾患パターンと比較することです。 これらの研究は、特定の曝露に対する病気のリスクの推定値を提供します。 そのような研究からの情報が予防プログラムの確立、職業病の認識、および被ばくによって影響を受けた労働者が適切に補償されるために使用されるためには、これらの研究は有効でなければなりません。
妥当性 調査が実際の状況を反映する能力として定義できます。 したがって、有効な研究とは、暴露と疾患との関連性 (陽性、陰性、または欠如) を正しく測定するものです。 これは、真のリスクの方向と大きさを表しています。 内部妥当性と外部妥当性という XNUMX つのタイプの妥当性が区別されます。 内部妥当性は、研究対象者の間で実際に起こったことを反映する研究の能力です。 外部妥当性は、母集団で起こり得ることを反映しています。
妥当性は、測定の真実性に関連しています。 妥当性は、研究の規模と研究デザインの効率の関数である測定の精度とは区別されなければなりません。
内部妥当性
研究は、偏りがなく、したがって、研究参加者の間に存在する暴露と疾患との関連を真に反映している場合、内部的に有効であると言われます。 暴露に関連して観察された病気のリスクは、実際の関連に起因する可能性があり、したがって有効である可能性がありますが、バイアスの影響も反映している可能性があります. 偏見は歪んだ現実のイメージを与えます。
とも呼ばれる XNUMX つの主なタイプのバイアス 系統誤差、通常は区別されます。
それらは、労働衛生の設定からの例を使用して、以下に簡単に提示されます。
選択バイアス
研究への参加が潜在的な研究参加者の曝露状況の知識に影響される場合、選択バイアスが発生します。 したがって、この問題は、その人が研究に参加する前に、病気がすでに発生している場合にのみ発生します。 通常、疫学的設定では、これはケースコントロール研究またはレトロスペクティブ コホート研究で発生します。 これは、暴露されたことが知られている場合、その人が症例と見なされる可能性が高くなることを意味します。 XNUMX セットの状況がこのようなイベントにつながる可能性があり、これは病気の重症度にも依存します。
自己選択バイアス
これは、過去に有害であると考えられている既知の製品にさらされたことを知っており、自分の病気が曝露の結果であると確信している人々が、それほどさらされていない他の人々が無視した可能性のある症状について医師に相談する場合に発生する可能性があります. これは、特に目立った症状がほとんどない疾患で発生する可能性があります。 例としては、がん治療に使用される薬を扱う女性看護師の早期流産や自然流産が挙げられます。 これらの女性は、ほとんどの女性よりも生殖生理学に精通しており、子供を産む能力について心配することで、他の女性が月経の開始の遅れとしてのみ考えるものを自然流産として認識またはラベル付けする可能性が高くなります. Rothman (1986) が引用した後向きコホート研究の別の例には、ネバダ州での米国の原爆実験中に存在していた軍隊の白血病に関する疾病管理センターの研究が含まれています。 テストサイトに存在する軍隊のうち、76%が追跡され、コホートを構成しました. これらのうち、82% は調査官によって発見されましたが、さらに 18% は研究についての宣伝を聞いた後、調査官自身に連絡を取りました。 CDC によって追跡された 82% に 18 例の白血病が存在し、自己言及した XNUMX% に XNUMX 例が存在しました。 これは、暴露された人を特定する研究者の能力が白血病のリスクに関連していたことを強く示唆しています。
診断バイアス
これは、医師が患者が以前に何にさらされたかを知った後、特定の病気を診断する可能性が高い場合に発生します. たとえば、ほとんどの塗料が鉛ベースだったとき、麻痺を伴う末梢神経炎と呼ばれる末梢神経の病気の症状は、画家の「リスト ドロップ」としても知られていました。 患者の職業を知ることで、初期段階でも病気の診断が容易になりましたが、職業的に鉛にさらされていることが知られていない研究参加者では、原因物質の特定がはるかに困難になります。
研究への参加を拒否することによる偏見
健康であるか病気であるかにかかわらず、人々が研究に参加するよう求められた場合、同意するかどうかを決定する際にいくつかの要因が関与します. 場合によっては微妙な問題について質問する、さまざまな長さのアンケートに回答する意欲、さらには血液やその他の生物学的サンプルを提供する意欲は、その人の自己利益の程度によって決定される場合があります。 過去に曝露の可能性があることを知っている人は、病気の原因を見つけるのに役立つことを期待して、この調査に応じる準備ができているかもしれませんが、危険なものにさらされていないと考えている人、または興味がない人は、知っている場合、研究への参加の招待を断る場合があります。 これにより、最終的に研究参加者になる可能性のあるすべての人々と比較して、研究参加者になる人々が選択される可能性があります。
情報バイアス
これは観察バイアスとも呼ばれ、フォローアップ研究における疾患転帰および症例対照研究における曝露評価に関係します。
前向きフォローアップ(コホート)研究における差別的転帰評価
調査の開始時に、暴露グループと非暴露グループの XNUMX つのグループが定義されます。 症例の検索がこれら XNUMX つのグループ間で異なる場合、診断バイアスの問題が発生します。 たとえば、特定の業界でダイオキシンの偶発的な放出にさらされた人々のコホートを考えてみましょう。 高度に暴露されたグループについては、積極的なフォローアップ システムが設定され、健康診断と生物学的モニタリングが定期的に行われますが、残りの労働人口は日常的なケアのみを受けます。 綿密な監視の下でグループ内でより多くの疾患が特定される可能性が高く、リスクの過大評価につながる可能性があります。
後ろ向きコホート研究における損失の差
後ろ向きコホート研究では、前の段落で説明したメカニズムとは逆のメカニズムが発生する可能性があります。 これらの研究では、通常、特定の業界で過去に雇用されていたすべての人々のファイルから開始し、雇用後の病気や死亡率を評価します。 残念なことに、ほとんどすべての研究ファイルが不完全であり、人が行方不明になっているという事実は、暴露状況または疾病状況、またはその両方に関連している可能性があります。 たとえば、芳香族アミンに暴露された労働者を対象に化学産業で実施された最近の研究では、尿路腫瘍の細胞学的スクリーニングを受けた 777 人の労働者のグループで 34 つの腫瘍が発見されました。 全部で 4.4 のレコードのみが欠落していることが判明し、これは曝露評価ファイルからの 25% の損失に相当しますが、膀胱がんの症例では、XNUMX つのケースのうち XNUMX つ、つまり XNUMX% で曝露データが欠落していました。 これは、ケースになった人のファイルは、他の作業者のファイルよりも失われやすいことを示しています。 これは、会社内でのより頻繁な職務変更 (暴露効果に関連している可能性があります)、辞任、解雇、または単なる偶然のために発生する可能性があります。
ケースコントロール研究における曝露の差別的評価
症例対照研究では、研究開始時にすでに疾患が発生しており、過去の暴露に関する情報が求められます。 バイアスは、インタビュアーまたは研究参加者の調査に対する態度に起因する可能性があります。 情報は通常、調査の根底にある仮説を認識している場合と認識していない場合がある、訓練を受けたインタビュアーによって収集されます。 たとえば、高度に工業化された地域で実施された膀胱がんの集団ベースの症例対照研究では、研究スタッフは、芳香族アミンなどの特定の化学物質が膀胱がんの危険因子であるという事実を十分に認識している可能性があります. 誰がこの病気を発症し、誰が発症していないかもわかっている場合、対照群よりも膀胱がんの参加者に対してより詳細なインタビューを行う可能性があります。 彼らは過去の職業についてより詳細な情報を主張し、芳香族アミンへの曝露を体系的に検索するかもしれませんが、対照のために、彼らはより日常的な方法で職業を記録するかもしれません. 結果として生じるバイアスは次のように知られています。 暴露疑惑バイアス.
参加者自身もそのような偏見の責任を負う可能性があります。 これは リコールバイアス インタビュアーのバイアスと区別するために。 どちらも、バイアスのメカニズムとして暴露の疑いがあります。 病気の人は、自分の病気の原因が職業にあるのではないかと疑うかもしれないので、暴露された可能性のあるすべての危険な病原体をできるだけ正確に思い出そうとします. 未定義の製品を扱う場合、特に疑わしい製品のリストが利用可能になると、正確な化学物質の名前を思い出す傾向があります。 対照的に、コントロールは同じ思考プロセスをたどる可能性が低いかもしれません。
交絡
曝露と疾患との間に観察された関連性が、研究中の曝露の影響と別の要因の混合の結果の一部である場合、交絡が存在します。 たとえば、溶接工の肺がんのリスクが高いことを発見したとしましょう。 溶接ガスへの曝露と肺がんとの間には因果関係があるとすぐに結論付けたくなる。 しかし、喫煙が肺がんの主な危険因子であることもわかっています。 したがって、情報が得られれば、溶接工や他の研究参加者の喫煙状況のチェックを開始します。 溶接工は、非溶接工よりも喫煙する可能性が高いことがわかります。 そのような状況では、喫煙は肺がんと関連していることが知られており、同時に、私たちの研究では、喫煙は溶接工であることにも関連していることがわかりました. 疫学的に言えば、これは肺がんと溶接の両方に関連する喫煙が、溶接と肺がんの関連性を混乱させていることを意味します。
相互作用または効果の変更
上記のすべての問題、すなわちバイアスである選択、情報、交絡とは対照的に、相互作用は研究デザインや分析の問題によるバイアスではなく、現実とその複雑さを反映しています。 この現象の例は次のとおりです。ラドンへの曝露は、喫煙と同様に肺がんの危険因子です。 さらに、喫煙とラドン被ばくは、それらが一緒に作用するか単独で作用するかによって、肺がんのリスクに異なる影響を与えます。 このトピックに関する職業研究のほとんどは地下鉱山労働者の間で実施されており、時には相反する結果をもたらしています. 全体として、肺がんの発生における喫煙とラドン曝露の相互作用を支持する議論があるようです。 これは、非喫煙者であっても、ラドンへの曝露によって肺がんのリスクが増加することを意味しますが、ラドンによるリスク増加の大きさは、非喫煙者よりも喫煙者の方がはるかに大きいことを意味します. 疫学的に言えば、その影響は相乗的であると言います。 上記の交絡とは対照的に、相互作用は生物学的レベルで起こっていることを反映しており、単に研究デザインが不十分な結果ではないため、単に制御するのではなく、慎重に分析し、分析で説明する必要があります。 その説明は、調査結果のより有効な解釈につながります。
外部妥当性
この問題は、内部の有効性が確保された後にのみ対処できます。 研究で観察された結果が実際の関連性を反映していると確信している場合、これらの結果を、研究参加者自身が抽出されたより大きな集団、または同一の他の集団に推定できるかどうかを自問することができます.または少なくとも非常に似ています。 最も一般的な質問は、男性で得られた結果が女性にも当てはまるかどうかです。 何年もの間、研究、特に職業疫学調査は、男性のみを対象として実施されてきました。 1960 年代と 1970 年代に米国、英国、スウェーデンで行われた化学者の研究では、白血病、リンパ腫、膵臓がんなど、特定のがんのリスクが増加していることが明らかになりました。 溶剤やその他の化学物質への曝露の影響について私たちが知っていたことに基づいて、実験室での作業が女性の発がんリスクも伴うことを当時すでに推測できた. これは事実、1980 年代半ばに女性化学者を対象とした最初の研究が最終的に発表され、男性と同様の結果が得られた場合に当てはまることが示されました。 発見された他の過剰ながんは乳房と卵巣の腫瘍であり、伝統的に内因性要因または生殖のみに関連すると考えられていましたが、農薬などの新たに疑われた環境要因が役割を果たしている可能性があることは注目に値します. 女性のがんの職業的決定要因については、さらに多くの研究を行う必要があります。
有効な研究のための戦略
完全に有効な研究は決して存在しませんが、できるだけ多くのバイアスを回避するか、少なくとも最小限に抑えるようにすることは、研究者の義務です。 これは多くの場合、研究の設計段階で行うのが最適ですが、分析中に実行することもできます。
研究デザイン
選択と情報の偏りは、疫学調査を慎重に設計し、その後の日々のガイドラインすべてを綿密に実施することによってのみ回避できます。これには、フィールド条件での調査の実施に関する品質保証への細心の注意が含まれます。 交絡は、設計段階または分析段階のいずれかで対処できます。
選択
参加者をケースと見なす基準は、明示的に定義する必要があります。 不明確な臨床状態を研究しようとすることはできませんし、少なくともすべきではありません。 曝露に関する知識が疾患評価に及ぼす影響を最小限に抑える方法は、患者の病歴に関する情報に関係なく、診断されたであろう重篤な症例のみを含めることです。 がんの分野では、境界病変を含めることを避けるために、研究は多くの場合、疾患の組織学的証拠のある症例に限定されます。 これは、調査中のグループが明確に定義されていることも意味します。 たとえば、がんの疫学では、特定の臓器内の異なる組織型のがんが異なる危険因子を持っている可能性があることはよく知られています。 症例数が十分であれば、肺の扁平上皮癌から肺の腺癌を分離する方がよい。 研究への参加の最終基準が何であれ、それらは常に明確に定義され、説明されるべきです。 たとえば、疾患の正確なコードは、国際疾病分類 (ICD) を使用して示す必要があります。がんについては、国際疾病分類 - 腫瘍学 (ICD-O) を使用して示す必要があります。
基準が特定されたら、研究への参加を最大化するための努力を行う必要があります。 参加を拒否するという決定が無作為になされることはめったにないため、偏見につながります。 研究は、まず第一に、患者を診察している臨床医に提示する必要があります。 患者にアプローチするには彼らの承認が必要であり、したがって彼らは研究を支持するよう説得する必要があります。 多くの場合、説得力のある議論の XNUMX つは、研究が公衆衛生の利益になるというものです。 ただし、この段階では、関係する臨床医に過度の影響を与えることを避けるために、評価されている正確な仮説について議論しない方がよい. 医師は、補助的な任務を引き受けるよう求められるべきではありません。 研究に必要な通常のケアに加えて、追加のタスクを実行するための手段が研究研究者によって提供されている場合、医療従事者に研究への支援を提供するよう説得する方が簡単です. インタビュアーとデータ抽出者は、患者の病気の状態を認識してはなりません。
参加者に提供される情報にも同様の注意を払う必要があります。 調査の目的は、広範で中立的な言葉で説明する必要がありますが、説得力と説得力もある必要があります。 医療用語を避けながら、公衆衛生上の機密保持と利益の問題を完全に理解することが重要です。 ほとんどの場合、金銭的またはその他のインセンティブの使用は適切とは見なされませんが、参加者が負担する可能性のある費用については補償を提供する必要があります。 最後になりましたが、一般の人々は、そのような研究の重要性を理解するのに十分な科学的知識を持っている必要があります. 参加の利点とリスクの両方について、参加予定者が質問票に記入する必要がある場合、および/または保管および/または分析のための生物学的サンプルを提供する必要がある場合に、各参加者に説明する必要があります。 事前の完全なインフォームド コンセントを取得する際に、いかなる強制も適用されるべきではありません。 研究がもっぱら記録ベースである場合、そのような記録の機密性を確保する責任を負う機関の事前の承認を確保する必要があります。 このような場合、通常、個々の参加者の同意は放棄できます。 代わりに、組合と政府職員の承認で十分です。 疫学調査は、個人の私生活を脅かすものではありませんが、人々の健康を改善する潜在的な助けとなります。 治験審査委員会(または倫理審査委員会)の承認は、研究を実施する前に必要であり、上記の内容の多くは、審査のために彼らによって期待されます.
情報
前向きフォローアップ研究では、疾患または死亡状況の評価手段は、暴露された参加者と暴露されていない参加者で同一でなければなりません。 特に、暴露されていない参加者の中央死亡記録簿のみをチェックし、暴露された参加者に対して集中的な能動的監視を使用するなど、異なる情報源を使用すべきではありません。 同様に、死因は厳密に比較可能な方法で取得する必要があります。 これは、一般集団であることが多い非暴露集団の公式文書へのアクセスを得るためにシステムが使用される場合、医療記録や参加者自身またはその家族へのインタビューを通じて、さらに正確な情報を取得する計画を立てるべきではないことを意味します。露出したサブグループ。
レトロスペクティブ コホート研究では、調査中の集団が関心のある集団と比較してどれだけ近いかを判断するために努力する必要があります。 人口の構成に関するさまざまな情報源を使用して、暴露されたグループと暴露されていないグループの潜在的な差異の損失に注意する必要があります。 たとえば、給与リストを組合員リストやその他の職業リストと比較すると便利な場合があります。 不一致は調整する必要があり、研究に採用されたプロトコルに厳密に従わなければなりません。
ケースコントロール研究では、バイアスを回避するための他のオプションが存在します。 インタビュアー、調査スタッフ、および調査参加者は、調査中の正確な仮説を認識する必要はありません。 テスト対象のアソシエーションを知らない場合、期待される答えを提供しようとする可能性は低くなります。 研究仮説に関して研究者を秘密にしておくことは、実際には非常に非現実的であることが多い. インタビュアーは、ほとんどの場合、誰がケースで誰がコントロールであるかだけでなく、最大の潜在的関心のエクスポージャーを知っています。 したがって、私たちは彼らの正直さと、彼らの専門的背景の一部であるべき基本的な研究方法論の訓練にも頼らなければなりません。 客観性は、科学のすべての段階における特徴です。
研究参加者に研究の正確な目的を知らせない方が簡単です。 健康と病気をよりよく理解するためにデータを収集する必要性についての適切で基本的な説明は、通常十分であり、倫理審査の必要性を満たします。
交絡
交絡は、研究デザインの段階で、または十分な情報が利用可能であれば分析段階で対処できる唯一のバイアスです。 例えば、年齢は疾患のリスク (すなわち、癌は高齢になるほど頻度が高くなる) および暴露 (暴露の条件は年齢または資格、役職、雇用期間などの年齢に関連する要素を含む)、いくつかの解決策が存在します。 最も単純な方法は、研究を特定の年齢範囲に限定することです。たとえば、40 歳から 50 歳の白人男性のみを登録します。これにより、簡単な分析の要素が得られますが、結果の適用が XNUMX 人に制限されるという欠点もあります。性年齢/人種グループ。 別の解決策は、年齢によるマッチングです。 これは、各ケースについて、同じ年齢の指示対象が必要であることを意味します。 これは魅力的なアイデアですが、一致する要素の数が増えるにつれて、この要件を満たすことが困難になる可能性があることに留意する必要があります。 さらに、因子が一致すると、疾患の発生におけるその役割を評価することができなくなります。 最後の解決策は、分析でそれらをチェックするために、研究データベースに潜在的な交絡因子に関する十分な情報を用意することです。 これは、単純な層化分析、または多変量解析などのより高度なツールを使用して行うことができます。 ただし、設計や実施が不十分な研究は分析によって補うことができないことを覚えておく必要があります。
まとめ
疫学研究でバイアスが発生する可能性は、長い間確立されています。 これは、研究対象の関連性が強い場合 (喫煙と肺がんの場合のように) はあまり問題にならなかったため、多少の不正確さは深刻な問題にはなりませんでした。 しかし、より弱いリスク要因を評価する時が来た今、より良いツールの必要性が最も重要になっています. これには、優れた研究デザインの必要性と、ケースコントロールやコホート研究などのさまざまな従来のデザインの利点を、コホート内にネストされたケースコントロール研究などのより革新的なアプローチと組み合わせる可能性が含まれます。 また、バイオマーカーの使用は、現在およびおそらく過去の曝露、ならびに疾患の初期段階のより正確な評価を取得する手段を提供する可能性があります。
疲労と回復は、すべての生物において周期的なプロセスです。 疲労は、活動のパフォーマンスの低下または望ましくない変化と組み合わされた疲労感によって特徴付けられる状態として説明できます (Rohmert 1973)。
使用の結果、人体のすべての機能が疲労するわけではありません。 たとえば、眠っているときでさえ、私たちは呼吸をしており、心臓は絶え間なく拍動しています。 明らかに、呼吸と心臓の活動の基本的な機能は、疲労や回復のための一時停止なしに生涯を通じて可能です.
一方、かなり長時間の重労働の後では、容量が減少することがわかります。 疲労. これは、筋肉活動だけに当てはまるわけではありません。 感覚器官や神経中枢も疲れます。 しかし、すべての細胞の目的は、その活動によって失われた容量のバランスを取ることです。 回復.
ストレス、緊張、疲労、回復
人間の仕事における疲労と回復の概念は、ストレスと緊張の人間工学的概念と密接に関連しています (Rohmert 1984) (図 1)。
ストレスとは、主に受容体システムを介して知覚または感知される、またはエフェクターシステムに要求を課す、作業中の人々に影響を与える作業システム内の作業のすべてのパラメーターの合計を意味します。 ストレスのパラメーターは、作業タスク (筋肉作業、非筋肉作業 - タスク指向の次元と要因) と、作業が行われなければならない物理的、化学的、社会的条件 (騒音、気候、照度、振動) から生じます。 、シフト勤務など - 状況指向の次元と要因)。
ストレス要因の強さ/困難さ、持続時間、および組成 (すなわち、これらの特定の要求の同時および連続的な分布) は、複合ストレスをもたらし、作業システムの外因性効果のすべてが働く人に及ぼす. この組み合わされたストレスは、特に働く人の行動に応じて、積極的に対処することも、受動的に我慢することもできます。 能動的な場合には、作業システムの効率化に向けた活動が含まれますが、受動的な場合には、主にストレスを最小限に抑えることに関係する反応 (自発的または非自発的) が誘発されます。 ストレスと活動の関係は、働く人の個々の特性とニーズによって決定的に影響を受けます。 主な影響要因は、パフォーマンスを決定するモチベーションや集中力に関連するものと、能力やスキルと呼ばれる気質に関連するものです。
特定の活動で明らかになる行動に関連するストレスは、個々に異なる緊張を引き起こします。 ひずみは、生理学的または生化学的指標の反応(心拍数の上昇など)によって示されるか、または知覚されます。 したがって、緊張は「精神物理学的スケーリング」の影響を受けやすく、働く人が経験する緊張を推定します。 行動アプローチでは、緊張の存在は活動分析から導き出すこともできます。 緊張の指標(生理学的 - 生化学的、行動的、または心理的 - 物理的)が反応する強度は、ストレス要因の強度、持続時間、および組み合わせ、ならびに働く人の個々の特性、能力、スキル、およびニーズに依存します。
絶え間ないストレスにもかかわらず、活動分野、パフォーマンス、および緊張から導き出される指標は、時間の経過とともに変化する可能性があります(一時的な影響)。 このような時間的変動は、有機システムによる適応のプロセスとして解釈されます。 プラスの効果は、緊張の軽減/活動またはパフォーマンスの改善を引き起こします(たとえば、トレーニングによる)。 しかし、ネガティブなケースでは、緊張の増加/活動またはパフォーマンスの低下 (例: 疲労、単調) をもたらします。
利用可能な能力とスキルが作業プロセス自体で改善された場合、たとえば、トレーニング刺激のしきい値をわずかに超えた場合に、プラスの効果が発揮される可能性があります。 作業過程でいわゆる耐久限界 (Rohmert 1984) を超えると、負の影響が現れる可能性があります。 この疲労は、回復によって補うことができる生理的および心理的機能の低下につながります。
元のパフォーマンスを回復するには、休息の余裕、または少なくともストレスの少ない期間が必要です (Luczak 1993)。
適応プロセスが定義されたしきい値を超えて実行されると、使用されている有機システムが損傷を受け、その機能が部分的または完全に失われる可能性があります。 ストレスが高すぎる場合(急性損傷)、または回復が長期間不可能な場合(慢性損傷)、不可逆的な機能低下が現れることがあります。 このような損傷の典型的な例は、騒音性難聴です。
疲労のモデル
疲労は、ひずみの形態と組み合わせによって多面的になる可能性があり、一般的な定義はまだできていません。 疲労の生物学的過程は一般に直接的な方法では測定できないため、定義は主に疲労症状に向けられています。 これらの疲労症状は、例えば以下のXNUMXつに分類できます。
疲労の過程では、これら XNUMX つの症状すべてが役割を果たす可能性がありますが、異なる時点で現れることがあります。
有機系の生理的反応、特に作業に関与するものが最初に現れることがあります。 後で、労作の感情が影響を受ける可能性があります。 パフォーマンスの変化は、通常、作業の規則性が低下したり、エラーの量が増加したりすることで明らかになりますが、パフォーマンスの平均にはまだ影響がない場合があります。 それどころか、適切な動機があれば、働く人は意志の力でパフォーマンスを維持しようとすることさえあります. 次のステップは、パフォーマンスの低下で終わる明らかなパフォーマンスの低下である可能性があります。 生理的症状は、人格の構造の変化や疲労など、生物の崩壊につながる可能性があります。 疲労のプロセスは、連続不安定化の理論で説明されています (Luczak 1983)。
疲労と回復の主な傾向を図 2 に示します。
疲労回復の予後
人間工学の分野では、ストレス要因の強度、持続時間、構成に応じて疲労を予測し、必要な回復時間を決定することに特別な関心があります。 表 1 は、これらのさまざまな活動レベルと考慮期間、および考えられる疲労の理由とさまざまな回復の可能性を示しています。
表 1. 活動レベルに応じた疲労と回復
活動レベル |
周期 |
からの疲労 |
による回復 |
ワークライフ |
数十年 |
過労 |
退職 |
仕事の段階 |
年 |
過労 |
クリスマス・その他 |
のシーケンス |
月/週 |
不利なシフト |
週末、無料 |
XNUMXシフト |
ある日 |
上記の応力 |
自由時間、休憩 |
タスク |
時間 |
上記の応力 |
休憩時間 |
タスクの一部 |
分 |
上記の応力 |
ストレスの変化 |
必要な回復時間を決定するためのストレスと疲労の人間工学的分析では、1992 労働日の期間を考慮することが最も重要です。 このような分析の方法は、時間の関数としてさまざまなストレス要因を決定することから始まります (Laurig 3) (図 XNUMX)。
ストレス要因は、具体的な作業内容と作業条件から決定されます。 作業内容は、力の生成 (例: 荷を扱うとき)、運動機能と感覚機能の調整 (例: 組み立て時またはクレーンの操作時)、情報から反応への変換 (例: 制御時)、入力からの変換である可能性があります。情報を出力すること (例: プログラミング、翻訳時) および情報を生成すること (例: 設計時、問題解決時)。 労働条件には、物理的側面(騒音、振動、熱など)、化学的側面(化学物質)、および社会的側面(同僚、交替勤務など)が含まれます。
最も簡単なケースでは、XNUMX つの重要なストレス要因が存在し、他の要因は無視できます。 そのような場合、特にストレス要因が筋肉労働に起因する場合、基本的な概念が知られているため、必要な休憩手当を計算することがしばしば可能です.
たとえば、静的な筋肉の作業における十分な休息時間は、次の式に従って乗算によってリンクされた指数関数のように、筋肉収縮の力と持続時間に依存します。
RA = パーセンテージで表した休憩手当 t
t =分単位の収縮期間(作業期間)
T = 収縮の可能な最大持続時間 (分単位)
f = 静的力に必要な力と
F = 最大の力。
力、保持時間、残り時間の関係を図 4 に示します。
図 4. 保持力と時間のさまざまな組み合わせに対する残りのパーセント許容値
同様の法則は、重い動的筋肉作業 (Rohmert 1962)、アクティブな軽い筋肉作業 (Laurig 1974)、または別の産業用筋肉作業 (Schmidtke 1971) にも存在します。 非物理的な仕事、例えばコンピューティング (Schmidtke 1965) に匹敵する法則を見つけることはめったにありません。 主に孤立した筋肉と非筋肉の作業に対する休息許容量を決定するための既存の方法の概要は、Laurig (1981) と Lucusak (1982) によって与えられています。
より困難なのは、図 5 に示すように、働く人に同時に影響を与えるさまざまなストレス要因の組み合わせが存在する状況です (Laurig 1992)。
たとえば、XNUMX つの応力要因の組み合わせは、組み合わせの法則に応じて異なるひずみ反応を引き起こす可能性があります。 さまざまなストレス要因の複合効果は、無関心、代償的、または累積的である可能性があります。
関係のない結合法則の場合、さまざまなストレス要因が生物のさまざまなサブシステムに影響を与えます。 これらの各サブシステムは、ひずみを共通のサブシステムに入力することなく、ひずみを補正できます。 全体的なひずみは最大の応力係数に依存するため、重ね合わせの法則は必要ありません。
異なる応力要因の組み合わせが、各応力要因単独よりも低いひずみにつながる場合、代償効果が得られます。 筋肉の働きと低温の組み合わせは、身体が筋肉の働きによって生成された熱を低温で失うことを可能にするため、全体的な負担を軽減することができます.
いくつかのストレス要因が重なると、累積的な影響が生じます。つまり、それらは XNUMX つの生理学的な「ボトルネック」を通過する必要があります。 一例は、筋肉の働きと熱ストレスの組み合わせです。 両方のストレス要因は、循環系に共通のボトルネックとして影響し、その結果、累積的な負担が生じます。
Bruder (1993) (表 2 を参照) には、筋肉の働きと身体的状態との間の可能な組み合わせ効果が記載されています。
表 2. ひずみに対する XNUMX つの応力要因の組み合わせ効果のルール
コールド |
振動 |
イルミネーション |
ノイズ |
|
重い動的作業 |
– |
+ |
0 |
0 |
アクティブライトマッスルワーク |
+ |
+ |
0 |
0 |
静的な筋肉の働き |
+ |
+ |
0 |
0 |
0 無関心効果; + 累積効果; – 代償効果。
出典:Bruder 1993 より転載。
実際には通常の状況である XNUMX つ以上のストレス要因の組み合わせの場合、限られた科学的知識しか利用できません。 同じことが、ストレス要因の連続的な組み合わせにも当てはまります (つまり、作業者に連続的に影響するさまざまなストレス要因のひずみ効果)。 このような場合、実際には、生理的または心理的パラメーターを測定し、それらを積算値として使用することによって、必要な回復時間を決定します。
ばく露測定の誤差は、誤差がどのように分布するかによって、研究対象のばく露と疾病の関係にさまざまな影響を与える可能性があります。 疫学研究が盲目的に行われた場合 (つまり、研究参加者の病気や健康状態を知らずに測定が行われた場合)、測定誤差は病気や健康状態の層全体に均等に分布すると予想されます。
表 1 に例を示します。よくある病気を調査するために、職場で毒物にさらされている人々のコホートを募集するとします。 募集時にのみ露出状況を判断します(T0)、フォローアップ中のそれ以上の時点ではありません。 しかし、多くの個人が実際に翌年に暴露状況を変更したとしましょう: 時点 T1、最初に暴露された 250 人のうち 1,200 人が暴露をやめ、最初に暴露されなかった 150 人のうち 750 人が毒物に暴露され始めました。 したがって、時刻 T1、1,100 人が曝露され、850 人が曝露されていません。 結果として、時間 T での曝露状況の最初の測定値に基づいて、曝露の「誤分類」が発生します。0. これらの個人は、20 年後 (時間 T) に追跡されます。2)および疾患の累積リスクが評価されます。 (この例で行われている仮定は、XNUMX 年を超えるばく露のみが懸念されるということです。)
表 1. 時間 T に募集された 1950 人の仮説コホート (職場で暴露されたものと暴露されていないもの)0 T 時点で病状が確認されている患者2
Time |
|||
T0 |
T1 |
T2 |
ばく露した労働者 1200 250 ばく露をやめる 1100 (1200-250+150)
時間 T における疾患の症例2 = 曝露した労働者のうち 220 人
非暴露作業員 750 150 暴露開始 850 (750-150+250)
時間 T における疾患の症例2 = 曝露していない労働者のうち 85 人
真のリスク 時間 T における疾患の2 暴露された労働者の 20% (220/1100)、
非曝露労働者では 10% (85/850) (リスク比 = 2.0)。
推定リスク Tで2 T で被ばくしたと分類された患者の疾患の割合0:20%
(つまり、暴露された人の真のリスク) ´ 950 (つまり、1200-250)+ 10%
(つまり、暴露されていない場合の真のリスク) ´ 250 = (190+25)/1200 = 17.9%
推定リスク Tで2 非曝露に分類される疾患の割合
T0: 20% (つまり、暴露された人の真のリスク) ´ 150 +10%
(すなわち、暴露されていない場合の真のリスク) ´ 600 (すなわち、750-150) = (30+60)/750 = 12%
推定リスク比 = 17.9% / 12% = 1.49
この例では、誤分類は、曝露測定の技術的な制限ではなく、研究デザインと母集団の特性に依存しています。 誤分類の影響は、暴露された人々と暴露されていない人々の間の累積リスク間の「真の」比率 2.0 が「観測された」比率 1.49 になるようなものです (表 1)。 このリスク比の過小評価は、曝露と疾患との関係の「曖昧さ」から生じます。これは、この場合のように、曝露の誤分類が疾患または健康状態に従って均等に分布している場合に発生します(つまり、曝露測定値がその人が私たちが研究している病気にかかったかどうかには影響されません)。
対照的に、露出の誤分類が関心のある結果全体に均等に分散されていない場合、関心のある関連付けの過小評価または過大評価が発生する可能性があります。 この例では、 バイアスばく露の分類が作業者の病気や健康状態に依存する場合、病因関係が曖昧になるだけではありません。 これは、例えば、職場での暴露に関連する初期の変化を特定するために、暴露された労働者のグループと暴露されていない労働者のグループから生物学的サンプルを収集することを決定した場合に発生する可能性があります。 暴露された労働者からのサンプルは、暴露されていない労働者からのサンプルよりも正確な方法で分析される可能性があります。 科学的好奇心により、研究者は暴露された人々の追加のバイオマーカー (例えば、リンパ球の DNA 付加物や DNA への酸化的損傷の尿中マーカーなど) を測定するようになるかもしれません。 これはかなり一般的な態度ですが、深刻な偏見につながる可能性があります.
因果関係に関する疫学的研究における統計の役割については、多くの議論があります。 疫学では、統計は主に、人間 (および動物) の集団に基づいてデータを評価するための方法の集まりです。 特に、統計学は不確実な現象を定量化し、測定するための技術です。 現実の非決定論的で可変的な側面を扱うすべての科学的調査は、統計的方法論から恩恵を受ける可能性があります。 疫学では、変動性は観察単位に固有のものであり、人は決定論的な存在ではありません。 ランダムな変動に関して統計の仮定をよりよく満たすという点で実験計画は改善されるでしょうが、倫理的および実際的な理由から、このアプローチはあまり一般的ではありません. 代わりに、疫学は観察研究に従事しており、ランダムおよびその他の変動源の両方に関連しています。
統計理論は、経験的観察から有効な推論を行うために、データの構造化されていない変動性を制御する方法に関係しています。 調査された現象の可変挙動についての説明が欠けているため、統計はそれを次のように想定しています。 ランダム—つまり、自然界の平均的な状態からの非体系的な逸脱です (これらの仮定に対する批判については、Greenland 1990 を参照してください)。
科学は経験に頼る 証拠 自然現象の理論モデルが妥当性を持っているかどうかを実証すること。 実際、統計理論から使用される方法は、現実世界での観測が科学者の見解 (数学的モデル形式) にどの程度一致するかを決定します。 したがって、数学に基づく統計手法は慎重に選択する必要があります。 「統計で嘘をつく方法」についての例はたくさんあります。 したがって、疫学者は、病気のリスクを測定するために適用する技術の適切性を認識する必要があります。 特に、統計的に有意な結果と統計的に有意でない結果の両方を解釈する際には、細心の注意が必要です。
言葉の最初の意味 統計 一連の値で計算された集計数量に関連します。 算術平均、中央値、最頻値などの記述指標または統計は、一連の観察結果の情報を要約するために広く使用されています。 歴史的に、これらの要約記述子は州によって管理目的で使用されていたため、名前が付けられました。 統計. 疫学では、一般的に見られる統計は、疫学の性質に固有の比較から導き出されます。これは、次のような質問をします。 このような比較を行う場合、相対リスクは、個人の特徴と病気になる確率との間の関連の強さの一般的な尺度であり、病因研究で最も一般的に適用されます。 帰属リスクは、個人の特徴と病気の発生との関連の尺度でもありますが、問題の要因を取り除く介入によって免れる症例数の観点からの利益を強調しています。これは主に公衆衛生と予防医学に適用されます。
言葉の第二の意味 統計 技術のコレクションと統計的推論の基礎となる理論に関連しています。 これは、経験的観測の特定のセットから有効な一般化を取得するためのルールを指定する帰納的論理の特定の形式です。 この一般化は、いくつかの仮定が満たされていれば有効です。 これは、教育を受けていない統計の使用が私たちを欺く XNUMX つ目の方法です。観察疫学では、統計手法によって暗示された仮定を確信することは非常に困難です。 したがって、感度分析と堅牢な推定量は、正しく実施されたデータ分析の仲間でなければなりません。 また、最終的な結論は全体的な知識に基づいている必要があり、統計的仮説検定の結果だけに頼るべきではありません。
定義
A 統計単位 経験的観察が行われる要素です。 それは、人、生物学的標本、または分析対象の原材料の一部である可能性があります。 通常、統計単位は研究者が個別に選択しますが、より複雑なデザインを設定できる場合もあります。 たとえば、縦断研究では、時間の経過とともに一連の決定が行われます。 この研究の統計単位は一連の決定であり、独立したものではありませんが、研究対象の各個人とのそれぞれの関係によって構造化されています。 統計単位間の独立性または相関性の欠如は、統計分析において特別な注意を払う必要があります。
A 変数 特定の統計単位で測定された個々の特性です。 それは 定数、固定された個人の特性—たとえば、人間に関する研究では、頭または胸部を持つことは定数ですが、研究の単一のメンバーの性別は変数です.
変数はさまざまな方法で評価されます 測定の目盛り. 最初の違いは、質的尺度と量的尺度の間です。 質的変数はさまざまな情報を提供します モダリティ or カテゴリ. 各モダリティを他のモダリティ (髪の色や性別のモダリティなど) と比較してランク付けまたは順序付けできない場合、変数を次のように表します。 名目. 病気の重症度のように、カテゴリを順序付けできる場合、変数は呼び出されます。 序数. 変数が数値で構成されている場合、スケールは定量的であると言います。 あ 個別の スケールは、変数がいくつかの明確な値 (たとえば、疾患の症例数の整数値) のみを想定できることを示します。 あ 連続的な スケールは、結果として生じる測定に使用されます リアル 数字。 連続スケールは インターバル null 値が純粋に従来の意味を持つ場合にスケーリングします。 つまり、ゼロの値は量がゼロであることを意味しません。たとえば、摂氏 XNUMX 度の温度は、熱エネルギーがゼロであることを意味しません。 この例では、値の違いのみが意味を持ちます (これが「間隔」スケールという用語の理由です)。 実際のヌル値は、 比 規模。 そのスケールで測定された変数の場合、値の比率も意味があります。実際、XNUMX 倍の比率は量が XNUMX 倍であることを意味します。 たとえば、物体の温度が XNUMX 番目の物体の XNUMX 倍であるということは、XNUMX 番目の物体の XNUMX 倍の熱エネルギーがあることを意味します。 あれば 温度は比率スケールで測定されます (たとえば、ケルビン度)。 特定の変数の許容値のセットは、変数のドメインと呼ばれます。
統計パラダイム
統計は、一連の特定の観察から一般化する方法を扱います。 この一連の経験的測定値は、 サンプル. サンプルから、収集された情報を要約するためにいくつかの記述統計を計算します。
測定値のセットを特徴付けるために一般的に必要とされる基本的な情報は、その中心的な傾向とその変動性に関連しています。 いくつかの選択肢の中から選択することは、現象を測定するために使用されるスケールと、統計が計算される目的によって異なります。 表 1 では、中心傾向と変動性 (または分散) のさまざまな測定値が説明され、適切な測定スケールに関連付けられています。
表 1. 測定尺度別の中心傾向と分散の指標
測定の目盛り |
||||
|
|
|||
索引 |
定義 |
名目 |
序数 |
間隔/比率 |
算術平均 |
観測値の合計を観測の総数で割った値 |
|
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x |
中央値 |
観測された分布の中点値 |
|
x |
x |
モード |
最頻値 |
x |
x |
x |
レンジ |
分布の最低値と最高値 |
|
x |
x |
分散 |
観測値の合計数から 1 を引いた値で割った平均値からの各値の差の XNUMX 乗の合計 |
|
|
x |
計算された記述統計量は呼び出されます 見積もり サンプルが選択された母集団の類似量の代用としてそれらを使用する場合。 推定値の対応する母集団は、定数と呼ばれる定数です。 パラメータ. 異なる統計手法を使用して、同じパラメーターの推定値を取得できます。 見積もりは有効かつ正確でなければなりません。
母集団サンプル パラダイムは、母集団からサンプルを選択する方法によって妥当性を保証できることを意味します。 ランダムまたは確率的サンプリングが通常の戦略です。母集団の各メンバーがサンプルに含まれる確率が同じである場合、平均して、サンプルは母集団を代表する必要があり、さらに、期待値からの偏差が発生する可能性があります。たまたま説明。 ランダム サンプリングが実行されていれば、期待値からの特定の偏差の確率も計算できます。 同じ種類の推論が、母集団パラメーターに関してサンプルに対して計算された推定値に適用されます。 たとえば、サンプルの算術平均を母集団の平均値の推定値として使用します。 サンプル平均と母集団平均の間に差がある場合は、サンプルに含まれるメンバーの選択プロセスにおけるランダムな変動に起因します。 サンプルが無作為に選択された場合、この差の任意の値の確率を計算できます。 サンプル推定値と母集団パラメーターの間の偏差が偶然に説明できない場合、推定値は次のようになります。 偏った. 観測または実験の設計は、推定値に妥当性を提供し、基本的な統計パラダイムは無作為抽出のパラダイムです。
医学では、異なるグループ間の比較が研究の目的である場合、XNUMX 番目のパラダイムが採用されます。 典型的な例は対照臨床試験です。事前に定義された基準に基づいて、類似した特性を持つ一連の患者が選択されます。 この段階では、代表性は考慮されません。 試験に登録された各患者は、標準治療と評価対象の新薬を投与する治療群、または標準治療とプラセボを投与する対照群に無作為に割り付けられます。 この設計では、各グループへの患者のランダムな割り当てが、サンプルのメンバーのランダムな選択に取って代わります。 XNUMX つのグループ間の差の推定値は統計的に評価できます。これは、新薬の有効性がないという仮説の下で、非ゼロの差の確率を計算できるためです。
疫学では、ランダムに暴露されたグループと暴露されていない人々のグループを集める可能性がありません。 この場合、分析されたグループがランダムに選択または割り当てられたかのように、統計的手法を使用できます。 この仮定の正しさは、主に研究デザインに依存します。 この点は特に重要であり、生物医学研究における統計的手法よりも疫学的研究デザインの重要性を強調しています。
信号とノイズ
用語 ランダム変数 定義された確率が、想定できる各値に関連付けられている変数を指します。 確率変数の確率分布の理論モデルは母集団モデルです。 対応するサンプルは、サンプル頻度分布によって表されます。 これは、一連のデータを報告する便利な方法です。 これは、横軸に対象の変数、縦軸に周波数または相対周波数をとったデカルト平面で構成されます。 グラフィック表示により、最も頻度の高い値と、分布が算術平均などの特定の中心値の周りにどのように集中しているかを簡単に確認できます。
確率変数とその確率分布については、次の用語を使用します パラメータ, 平均期待値 (算術平均の代わりに)および 分散. これらの理論モデルは、特定の現象の変動性を記述します。 情報理論では、信号は中心傾向 (平均値など) で表され、ノイズは分散指数 (分散など) で測定されます。
統計的推論を説明するために、二項モデルを使用します。 以降のセクションでは、点推定値と信頼区間の概念、仮説の検定と誤った決定の確率、および研究の検出力について説明します。
表 2. 二項実験の可能な結果 (はい = 1、いいえ = 0) とその確率 (n = 3)
ワーカー |
確率 |
||
A |
B |
C |
|
0 |
0 |
0 |
|
1 |
0 |
0 |
|
0 |
1 |
0 |
|
0 |
0 |
1 |
|
0 |
1 |
1 |
|
1 |
0 |
1 |
|
1 |
1 |
0 |
|
1 |
1 |
1 |
例: 二項分布
生物医学研究と疫学において、確率的変動の最も重要なモデルは二項分布です。 これは、ほとんどの現象が XNUMX つのカテゴリのみを持つ名義変数として動作するという事実に依存しています。たとえば、病気の有無: 生存/死亡、または回復/病気です。 このような状況では、私たちは成功の確率、つまり、関心のあるイベント (病気の存在、生存、回復など) と、それを変える可能性のある要因または変数に関心があります。 考えさせて n = 3 人の作業員で、視覚障害がある確率 p に関心があるとします (はい/いいえ)。 私たちの観察の結果は、表 2 の可能な結果になる可能性があります。
表 3. 二項実験の可能な結果 (はい = 1、いいえ = 0) とその確率 (n = 3)
成功数 |
確率 |
0 |
|
1 |
|
2 |
|
3 |
これらのイベントの組み合わせのいずれかの確率は、各被験者に対して一定であり、他の結果から独立している (個々の) 成功確率である p を考慮することによって簡単に取得できます。 特定の順序付けられたシーケンスではなく、成功の総数に関心があるため、表を次のように並べ替えることができ (表 3 を参照)、一般に、次の確率を表します。 x 成功 P(x) を次のように定義しています:
コラボレー x は成功数と表記 x! の階乗を表す xすなわち、 x! = x×(x–1)×(x–2)…×1。
「病気である/病気ではない」という事象を個人確率で考えると、 対象が推定される状態を指します。 疫学では、この確率は「有病率」と呼ばれます。 p を推定するには、サンプル比率を使用します。
p = x/n
分散あり:
同じサイズの複製されたサンプルの仮想的な無限シリーズ n、異なるサンプル比率が得られます p = x/n, 二項式で与えられる確率で。 の「真の」値 は各サンプル比率によって推定され、p の信頼区間、つまり p の可能性のある値のセットは、観測されたデータと事前に定義された信頼レベル (たとえば 95%) が与えられた場合に、二項分布から次のように推定されます。の確率を与える p の値のセット x 事前に指定された値 (2.5% など) よりも大きい。 私たちが観察した仮説的な実験では x = で 15 回成功 n = 30 回の試行、推定成功確率は次のとおりです。
表 4. 二項分布。 の異なる値の確率 x = n = 15 回の試行で 30 回の成功
確率 |
|
0.200 |
0.0002 |
0.300 |
0.0116 |
0.334 |
0.025 |
0.400 |
0.078 |
0.500 |
0.144 |
0.600 |
0.078 |
0.666 |
0.025 |
0.700 |
0.0116 |
表 95 から得られる p の 4% 信頼区間は 0.334 – 0.666 です。 表の各エントリは、 x = で 15 回成功 n = 二項式で計算された 30 回の試行。 たとえば、 = 0.30、次から取得します。
n 大きくて p 0.5 に近い場合、ガウス分布に基づく近似を使用できます。
コラボレー za /2 確率の標準ガウス分布の値を示します
P (|z| ³ za /2) = a/2;
1 - 選択された信頼レベルです。 検討した例では、 = 15/30 = 0.5; n = 30 で、標準のガウス テーブルから z0.025 = 1.96。 95% 信頼区間の結果は、値のセット 0.321 ~ 0.679 になります。 p = 0.5、 n = 30 z0.025 = 1.96 をガウス分布の上記の式に代入します。 これらの値は、以前に計算された正確な値に近いことに注意してください。
仮説の統計的検定には、母集団パラメーターの値に関する決定手順が含まれます。 前の例で、特定の工場の労働者の間で視覚障害のリスクが高いという命題に対処したいとします。 私たちの経験的観察によって検証される科学的仮説は、「特定の工場の労働者の間で視覚障害のリスクが高い」というものです。 統計学者は、「視覚障害のリスクの上昇はない」という補完仮説を偽ることによって、そのような仮説を実証します。 これは、数学的デモンストレーションに従います 不条理につき そして、主張を検証する代わりに、経験的証拠はそれを反証するためだけに使用されます。 統計的仮説は、 帰無仮説. XNUMX 番目のステップでは、観測値の変動性をモデル化するために使用される確率分布のパラメーターの値を指定します。 この例では、現象が XNUMX 値 (つまり、視覚障害の有無) であるため、パラメーター p (視覚障害の確率) を持つ XNUMX 項分布を選択します。 帰無仮説は、 = 0.25 とします。 この値は、トピックに関する知識のコレクションと、暴露されていない (つまり、非労働者) 集団における視覚障害の通常の有病率に関する演繹的知識から選択されます。 データが推定値を生成したとします。 = 0.50、調査した 30 人のワーカーから。
帰無仮説を棄却できますか?
はいの場合、何を支持して 代替案 仮説?
帰無仮説が棄却されることを証拠が示している場合、対立仮説を候補として指定します。 非方向性 (両側) の対立仮説は、母集団パラメーターが帰無仮説で述べられた値と異なると述べています。 方向性 (片側) の対立仮説は、母集団パラメーターが null 値よりも大きい (または小さい) ことを示します。
表 5. 二項分布。 の成功確率 = 0.25 in n = 30 回の試行
X |
確率 |
累積確率 |
0 |
0.0002 |
0.0002 |
1 |
0.0018 |
0.0020 |
2 |
0.0086 |
0.0106 |
3 |
0.0269 |
0.0374 |
4 |
0.0604 |
0.0979 |
5 |
0.1047 |
0.2026 |
6 |
0.1455 |
0.3481 |
7 |
0.1662 |
0.5143 |
8 |
0.1593 |
0.6736 |
9 |
0.1298 |
0.8034 |
10 |
0.0909 |
0.8943 |
11 |
0.0551 |
0.9493 |
12 |
0.0291 |
0.9784 |
13 |
0.0134 |
0.9918 |
14 |
0.0054 |
0.9973 |
15 |
0.0019 |
0.9992 |
16 |
0.0006 |
0.9998 |
17 |
0.0002 |
1.0000 |
. |
. |
. |
30 |
0.0000 |
1.0000 |
帰無仮説の下で、例の結果の確率分布を計算できます。 表 5 は、 = 0.25と n = 30、確率 (方程式 (1) を参照) および累積確率:
この表から、 x ³15 の視覚障害のある労働者
P(x ³15) = 1 - P(バツ15) = 1-0.9992 = 0.0008
これは、暴露されていない集団の病気の蔓延を経験した場合、15 人以上の労働者が視覚障害を持っていることを観察する可能性が非常に低いことを意味します。 したがって、帰無仮説を棄却し、調査対象の労働者集団において視覚障害の有病率が高いことを確認できます。
日時 n×p ³ 5 および n×(1-) ³ 5、ガウス近似を使用できます。
標準ガウス分布の表から、次のことが得られます。
P(|z|>2.95) = 0.0008
正確な結果と密接に一致しています。 この近似から、仮説の統計的検定の基本構造は、シグナルとノイズの比率で構成されていることがわかります。 この場合、シグナルは (p–)、帰無仮説からの観測された偏差、ノイズはの標準偏差です P:
比率が大きいほど、ヌル値の確率が低くなります.
統計的仮説に関する意思決定を行う際に、XNUMX 種類のエラーが発生する可能性があります。 またはタイプ II のエラー、偽の場合の帰無仮説の受け入れ。 確率レベル、または p値、 ギリシャ文字 a で表されるタイプ I エラーの確率です。 これは、帰無仮説の下での観測値の確率分布から計算されます。 a-error レベル (たとえば、5%、1%) を事前に定義し、観測結果がこのいわゆる臨界レベル以下の確率を持つ場合、帰無仮説を棄却するのが通例です。
タイプ II エラーの確率は、ギリシャ文字 β で表されます。 それを計算するには、対立仮説で、テストするパラメーターの α 値を指定する必要があります (この例では、 )。 一般的な対立仮説 (異なる、より大きい、より小さい) は役に立ちません。 実際には、一連の対立仮説の β 値、または検定の統計的検出力と呼ばれるその補数が重要です。 たとえば、α-エラー値を 5% に固定すると、表 5 から次のことがわかります。
P(x ³12) <0.05
帰無仮説の下で = 0.25。 少なくとも観察するなら x = 12 回成功した場合、帰無仮説は棄却されます。 対応する β 値と検出力 x = 12 は表 6 で与えられます。
表 6. x = 12、n = 30、α = 0.05 のタイプ II 誤差と検出力
β |
出力 |
|
0.30 |
0.9155 |
0.0845 |
0.35 |
0.7802 |
0.2198 |
0.40 |
0.5785 |
0.4215 |
0.45 |
0.3592 |
0.6408 |
0.50 |
0.1808 |
0.8192 |
0.55 |
0.0714 |
0.9286 |
この場合、私たちのデータは、 はヌル値の 0.25 より大きく、0.50 未満です。これは、これらの値に対して研究の検出力が低すぎる (<80%) ためです。 <0.50 — つまり、この調査の感度は 8% です。 = 0.3、22% = 0.35、…、64% = 0.45。
より低い β またはより高いレベルの検出力を達成する唯一の方法は、研究の規模を拡大することです。 たとえば、表 7 では、β と検出力を報告しています。 n = 40; 予想通り、検出できるはずです 0.40 より大きい値。
表 7. x = 12、n = 40、α = 0.05 のタイプ II 誤差と検出力
β |
出力 |
|
0.30 |
0.5772 |
0.4228 |
0.35 |
0.3143 |
0.6857 |
0.40 |
0.1285 |
0.8715 |
0.45 |
0.0386 |
0.8614 |
0.50 |
0.0083 |
0.9917 |
0.55 |
0.0012 |
0.9988 |
研究デザインは、検討に値する代替仮説のセットの慎重な精査に基づいており、適切なサンプルサイズを提供する研究への力を保証します.
疫学文献では、信頼できるリスク推定値を提供することの関連性が強調されてきました。 したがって、信頼区間 (95% または 90%) を報告することが重要です。 p-仮説検定の値。 同じ種類の推論に従って、小規模な研究からの結果の解釈に注意を払う必要があります。検出力が低いため、中間の影響でさえ検出されない可能性があり、一方で、大きな影響が後で再現されない可能性があります。
高度な方法
産業医学のコンテキストで使用される統計手法の複雑さの程度は、ここ数年で増加しています。 主な発展は、統計モデリングの分野で見られます。 Nelder および Wedderburn 族の非ガウス モデル (一般化線形モデル) は、関連する応答変数が XNUMX 値 (例: 生存/死亡) またはカウント(例:労働災害の数)。
これは、分割表に基づく従来型の分析 (単純な層別分析) に代わるものとして、回帰モデルを広範囲に適用するための出発点でした。 ポアソン回帰、コックス回帰、およびロジスティック回帰は、現在、それぞれ縦断研究およびケース コントロール研究の分析に日常的に使用されています。 これらのモデルは、カテゴリ応答変数の線形回帰に対応するものであり、関連する関連する疫学的尺度を直接提供するという優れた機能を備えています。 たとえば、ポアソン回帰の係数は率比の対数ですが、ロジスティック回帰の係数はオッズ比の対数です。
これをベンチマークとして、統計モデリングの分野でのさらなる発展は、XNUMX つの主要な方向性を示しました。反復カテゴリ測定のモデルと、一般化線形モデル (一般化加法モデル) を拡張するモデルです。 どちらの場合も、現実から生じるより複雑な問題に対処するために、統計ツールの柔軟性を高めることに重点が置かれています。 反復測定モデルは、分析単位が個人以下のレベルにある多くの職業研究で必要とされます。 例えば:
ベイジアン統計のコンテキストでは、並行しておそらくより速い発展が見られました。 ベイジアン法を使用することの実際的な障壁は、コンピューター集約的な方法の導入後に崩壊しました。 ギブズ サンプリング スキームなどのモンテカルロ手順により、ベイズ法の最も困難な機能である事後分布を計算するための数値積分の必要性を回避することができました。 実際の問題や複雑な問題におけるベイジアンモデルの応用の数は、応用ジャーナルのスペースを増やしています。 たとえば、地理的分析と小地域レベルでの生態学的相関関係、およびエイズ予測モデルは、ベイジアン アプローチを使用して取り組むことがますます多くなっています。 これらの開発は、疫学的データの分析に使用できる代替統計ソリューションの数の増加を表すだけでなく、ベイジアン アプローチがより健全な戦略と見なすことができるため、歓迎されます。
この章のこれまでの記事では、疫学的観察から信頼できる推論を導き出すために、研究デザインを注意深く評価する必要があることを示してきました。 観察疫学における推論は、この学問分野の非実験的性質のために弱いと主張されてきたが、よく計画された観察よりもランダム化比較試験やその他の種類の実験計画が優れているという組み込みの優位性はない(Cornfield 1954)。 ただし、健全な推論を引き出すには、バイアスと交絡の潜在的な原因を特定するために、研究デザインを徹底的に分析する必要があります。 偽陽性と偽陰性の両方の結果は、さまざまな種類のバイアスに起因する可能性があります。
この記事では、疫学的観察の因果関係を評価するために提案されたガイドラインのいくつかについて説明します。 さらに、優れた科学は倫理的に正しい疫学研究の前提ですが、倫理的な懸念に関連する追加の問題があります。 したがって、疫学研究を行う際に発生する可能性のある倫理的問題の分析について、いくつかの議論を行ってきました。
因果関係の評価
何人かの著者が疫学における因果関係の評価について論じている (Hill 1965; Buck 1975; Ahlbom 1984; Maclure 1985; Miettinen 1985; Rothman 1986; Weed 1986; Schlesselman 1987; Maclure 1988; Weed 1988; Karhausen 1995)。 議論の主なポイントの XNUMX つは、疫学が他の科学で使用される因果関係の確認に同じ基準を使用するか、または使用する必要があるかどうかです。
原因をメカニズムと混同してはなりません。 たとえば、アスベストは中皮腫の原因ですが、がん遺伝子の突然変異は推定メカニズムです。 既存の証拠に基づいて、(a) 異なる外部被ばくが同じメカニズム段階で作用する可能性があり、(b) 通常、疾患の発症におけるメカニズム段階の固定された必要な順序は存在しない可能性があります。 たとえば、発がんは、遺伝子変異から細胞増殖、さらに遺伝子変異へと至る一連の確率的 (確率論的) 遷移として解釈され、最終的には癌に至ります。 さらに、発がんは多因子プロセスです。つまり、さまざまな外部被ばくが影響を与える可能性があり、感受性のある人にはそれらのどれも必要ありません. このモデルは、がんに加えていくつかの疾患に適用される可能性があります。
ほとんどの曝露と疾患の関係のこのような多因子的かつ確率論的な性質は、XNUMX つの特定の曝露が果たす役割を解きほぐすことが問題であることを意味します。 さらに、疫学の観察的性質により、イベントの経過を故意に変更することで病因関係を明らかにする実験を行うことができなくなります。 曝露と疾病との間の統計的関連の観察は、その関連が因果関係があることを意味するものではありません。 たとえば、ほとんどの疫学者は、ディーゼル排気への曝露と膀胱がんとの関連を因果関係として解釈していますが、ディーゼル排気に曝露された労働者 (主にトラックやタクシーの運転手) は、曝露されていない個人よりも喫煙者であることが多いと主張する人もいます。 . したがって、この主張によれば、観察された関連性は、喫煙などのよく知られた危険因子によって「混乱」することになります。
ほとんどの曝露と病気の関連性は確率論的多因子性であるため、疫学者は因果関係を認識するためのガイドラインを作成しました。 これらは、もともとサー ブラッドフォード ヒルが慢性疾患に対して提案したガイドラインです (1965 年)。
これらの基準は、一般的なガイドラインまたは実用的なツールとしてのみ考慮されるべきです。 実際、科学的因果評価は、暴露と疾病の関係の測定を中心とした反復プロセスです。 ただし、ヒルの基準は、疫学における因果推論手順の簡潔で実用的な説明としてよく使用されます。
ヒルの基準を適用して、塩化ビニルへの曝露と肝臓血管肉腫との関係の例を考えてみましょう。
疫学的研究の結果の通常の表現は、暴露と疾患との関連の程度の尺度です (ヒルの最初の基準)。 1 よりも大きい相対リスク (RR) は、曝露と疾患との間に統計的な関連があることを意味します。 例えば、肝臓の血管肉腫の発生率が通常 10 万分の 1 であるのに対し、塩化ビニルにさらされた人では 100,000 万分の 100 である場合、RR は 100 になります (つまり、塩化ビニルを扱う人は XNUMX 倍増加します)。塩化ビニルを使用しない人に比べて血管肉腫を発症する危険性があります)。
暴露レベルの増加に伴ってリスクが増加する場合 (用量反応効果、Hill の第 XNUMX 基準)、および暴露と疾患の間の時間的関係が生物学的根拠に基づいている場合 (暴露が影響に先行し、この「誘導」期間の長さは、疾患の生物学的モデル (Hill の第 XNUMX 基準) と互換性があります。 さらに、異なる状況で調査結果を再現することができた他の人によって同様の結果が得られた場合、関連性は因果関係である可能性が高くなります (「一貫性」、Hill の第 XNUMX 基準)。
結果の科学的分析には、生物学的妥当性の評価が必要です (ヒルの第 XNUMX 基準)。 これは、さまざまな方法で実現できます。 たとえば、単純な基準は、主張されている「原因」が標的臓器に到達できるかどうかを評価することです(たとえば、肺に到達しない吸入物質は体内を循環できません)。 また、動物実験から得られた裏付けとなる証拠も役に立ちます。塩化ビニルで治療された動物における肝臓血管肉腫の観察は、ヒトで観察された関連性を強く補強します。
観察結果の内部的な一貫性 (たとえば、RR は両方の性別で同様に増加する) は重要な科学的基準です (Hill の第 XNUMX 基準)。 関係が非常に具体的である場合、つまり、まれな原因および/またはまれな疾患、または患者の特定の組織型/サブグループが関係している場合、因果関係の可能性が高くなります (Hill の XNUMX 番目の基準)。
「列挙的帰納法」(曝露と疾病との関連の事例を単純に列挙すること)は、因果推論における帰納的段階を完全に説明するには不十分です。 通常、数え上げ帰納法の結果は、複雑で依然として混乱した観察結果を生み出します。これは、さまざまな因果連鎖、またはより頻繁には、真の因果関係とその他の無関係な露出が絡み合っているためです。 別の説明は、「排除帰納法」によって排除する必要があります。これは、関連性が他のものと「交絡」していないため、因果関係がある可能性が高いことを示しています。 別の説明の簡単な定義は、「その影響が関心のあるエクスポージャーの効果と混合され、したがって関心のあるエクスポージャーのリスク推定を歪める無関係な要因」です (Rothman 1986)。
帰納の役割は知識を拡大することであり、演繹の役割は「真実を伝達する」ことです (Giere 1979)。 演繹的推論は、研究デザインを精査し、経験的に真実ではなく、論理的に真実である関連性を特定します。 そのような関連付けは事実ではなく、論理的な必要性です。 たとえば、 選択バイアス 暴露グループが病人から選択された場合 (塩化ビニルに「暴露」された肝臓血管肉腫のクラスターを募集するコホート研究を開始したときのように)、または非暴露グループが健康な人々から選択された場合に発生します。 どちらの場合も、暴露と病気の間に見られる関連性は必然的に (論理的に) あるが、経験的には真実ではない (Vineis 1991)。
結論として、その観察的(非実験的)性質を考慮しても、疫学は他の科学分野の伝統と実質的に異なる推論手順を使用していません(Hume 1978; Schaffner 1993)。
疫学研究における倫理的問題
因果関係の推測には微妙な問題が伴うため、疫学者は研究を解釈する際に特別な注意を払う必要があります。 確かに、倫理的な性質のいくつかの懸念はこれから流れます。
疫学研究における倫理的問題は、激しい議論の対象となっている (Schulte 1989; Soskolne 1993; Beauchamp et al. 1991)。 その理由は明らかです。疫学者、特に職業疫学者や環境疫学者は、経済、社会、健康政策に重大な意味を持つ問題を研究することがよくあります。 特定の化学物質への暴露と病気との関連に関する否定的および肯定的な結果は、何千人もの人々の生活に影響を与え、経済的決定に影響を与え、したがって政治的選択を深刻に左右する可能性があります。 したがって、疫学者はプレッシャーにさらされている可能性があり、他の人から、彼または彼女の調査結果の解釈をわずかにまたは大幅に変更するように誘惑されたり、奨励されたりすることさえあります。
いくつかの関連する問題の中で、 透明 データ収集、コーディング、コンピューター化、および分析を行うことは、研究者側の偏見の申し立てに対する防御として中心的役割を果たします。 また、重要であり、そのような透明性と相反する可能性があるのは、疫学研究に登録された被験者が個人情報の公開から保護される権利です。
(秘密 問題)。
特に因果推論のコンテキストで発生する可能性のある不正行為の観点から、倫理ガイドラインによって対処されるべき問題は次のとおりです。
職業疫学および環境疫学の場合、他の重要な問題は、研究の予備段階への労働者の関与、および登録されて直接影響を受ける被験者への研究結果の公開に関連しています (Schulte 1989 )。 残念ながら、疫学研究に参加している労働者が、研究の目的、その解釈、および調査結果の潜在的な用途について共同で議論することは一般的ではありません (これは、労働者にとって有益であると同時に有害である可能性があります)。
これらの質問に対する部分的な回答は、最近のガイドライン (Beauchamp et al. 1991; CIOMS 1991) によって提供されています。 しかし、各国の職業疫学者の専門家団体は、倫理的な問題について徹底的な議論を行い、場合によっては、国際的に受け入れられている規範的な実践基準を認識しながら、地域の状況に適した一連の倫理ガイドラインを採用する必要があります。
台湾のような国での職業病の文書化は、産業医にとって挑戦です。 化学物質安全データ シート (MSDS) を含むシステムがないため、作業員は通常、自分が扱っている化学物質を認識していませんでした。 多くの職業病は潜伏期間が長く、臨床的に明らかになるまで特定の症状や徴候を示さないため、職業上の原因の認識と特定はしばしば非常に困難です。
職業病をよりよく管理するために、工業用化学物質の比較的完全なリストと一連の特定の徴候および/または症状を提供するデータベースにアクセスしました。 推測と反論の疫学的アプローチ(つまり、考えられるすべての代替説明を検討し、除外する)と組み合わせて、XNUMX種類以上の職業病とボツリヌス中毒の発生を記録しました。 同様の状況にある他の国にも同様のアプローチを適用し、各化学物質の識別シート(MSDSなど)を含むシステムを提唱し、迅速な認識を可能にし、それによって職業上の労働災害を防止するためのXNUMXつの手段として実施することをお勧めします。病気。
カラー印刷工場の肝炎
1985 年、カラー印刷工場の 1991 人の労働者が、急性肝炎の症状で地域の病院に入院しました。 XNUMX 人のうちの XNUMX 人は重度の急性腎不全でした。 台湾ではウイルス性肝炎の有病率が高いため、最も可能性の高い病因の中でウイルス起源を考慮する必要があります。 アルコールや薬物の使用、職場での有機溶剤も含まれるべきです。 台湾には MSDS のシステムがなかったため、従業員も雇用主も工場で使用されているすべての化学物質を認識していませんでした (Wang XNUMX)。
いくつかの毒物学データベースから肝毒性および腎毒性物質のリストを作成する必要がありました。 次に、上記の仮説から考えられるすべての推論を導き出しました。 たとえば、A 型肝炎ウイルス (HAV) が原因である場合、感染した労働者の抗体 (HAV-IgM) を観察する必要があります。 B 型肝炎ウイルスが原因である場合、影響を受けていない労働者と比較して、影響を受けた労働者の間でより多くの B 型肝炎表面抗原 (HBsAg) キャリアを観察する必要があります。 アルコールが主な病因である場合、影響を受けた労働者の間でより多くのアルコール乱用者または慢性アルコール依存症を観察する必要があります。 有毒な溶媒 (例: クロロホルム) が原因である場合は、職場で見つける必要があります。
各労働者に対して総合的な医学的評価を実施しました。 ウイルスの病因は、アルコール仮説と同様に、証拠によって裏付けられなかったため、簡単に反駁されました。
代わりに、工場の 17 人の労働者のうち 25 人が異常な肝機能検査を受けており、異常な肝機能の存在と、相互接続された空調システムが使用されていた 115 つの部屋のいずれかで最近働いた履歴との間に有意な関連性が見つかりました。印刷機の冷却用に設置。 この関連性は、B 型肝炎のキャリア状態による層別化の後も残っていました。後に、印刷機のポンプを洗浄するために「洗浄剤」(四塩化炭素) を不注意に使用した後に事件が発生したことが判明しました。 さらに、ポンプ洗浄操作のシミュレーション テストでは、肝臓の損傷を引き起こす可能性のある 495 ~ 20 ppm の四塩化炭素の周囲空気レベルが明らかになりました。 更なる反駁の試みとして、職場から四塩化炭素を除去することにより、新たな症例は発生せず、影響を受けたすべての労働者は職場から XNUMX 日間離れた後に改善したことがわかりました。 したがって、発生は四塩化炭素の使用によるものであると結論付けました。
カラー印刷工場の神経症状
1986 年 1991 月、Chang-Hwa のカラー印刷工場の見習いが突然、急性の両側性筋力低下と呼吸麻痺を発症しました。 犠牲者の父親は電話で、同様の症状を持つ他の労働者が何人かいると主張した。 カラー印刷工場では、有機溶剤への暴露による職業病が報告されていたため、溶剤中毒の可能性を念頭に置いて病因を決定するために職場に行きました (Wang XNUMX)。
しかし、私たちの一般的な実践は、上位運動ニューロン、下位運動ニューロン、および神経筋接合部の機能障害を含む他の医学的問題を含む、すべての代替推測を考慮することでした. 繰り返しますが、上記の仮説から結果ステートメントを導き出しました。 たとえば、多発神経障害を引き起こすと報告されている溶媒 (例、n-ヘキサン、メチルブチルケトン、アクリルアミド) が原因である場合、神経伝導速度 (NCV) も損なわれます。 それが上位運動ニューロンを含む他の医学的問題である場合、意識障害および/または不随意運動の兆候があるでしょう.
フィールド観察では、影響を受けたすべての労働者が臨床経過を通じて明確な意識を持っていたことが明らかになりました。 影響を受けた 26 人の労働者の NCV 研究では、正常な下位運動ニューロンが示されました。 不随意運動はなく、症状出現前の投薬歴や咬傷はなく、ネオスチグミン検査は陰性でした。 27 月 32 日または XNUMX 日に工場のカフェテリアで朝食を食べることと、病気との間に有意な関連性が見られました。 この XNUMX 日間、影響を受けた労働者 XNUMX 人中 XNUMX 人、影響を受けていない労働者 XNUMX 人中 XNUMX 人が工場で朝食を食べました。 さらなるテストの取り組みにより、A型ボツリヌス毒素が無認可の会社によって製造された缶詰のピーナッツで検出され、その標本も完全な成長を示したことが示されました. ボツリヌス菌. 最終的な反証裁判は、そのような製品を商業市場から排除することであり、その結果、新しい事件は発生しませんでした. この調査は、台湾の市販食品からのボツリヌス中毒症の最初の事例を記録したものです。
パラコート製造業者における前癌性皮膚病変
1983 年 1985 月、パラコート製造工場の 28 人の労働者が皮膚科クリニックを訪れ、日光にさらされた手、首、顔の一部に過角化症の変化を伴う多数の両側性色素沈着斑を訴えました。 一部の皮膚標本では、ボウェノイドの変化も示されました。 ビピリジル製造労働者の間で悪性および前悪性の皮膚病変が報告されたため、職業上の原因が強く疑われました。 しかし、電離放射線、コールタール、ピッチ、すす、またはその他の多環芳香族炭化水素 (PAH) への曝露など、皮膚がんの他の代替原因 (または仮説) も考慮する必要がありました。 これらの推測をすべて排除するために、我々は 1987 年に調査を実施し、パラコートの製造または包装に携わったことのある 1993 の工場すべてを訪問し、製造工程と労働者を調査しました (Wang et al. XNUMX; Wang XNUMX)。
我々は 228 人の労働者を調べたが、日光と 4'-4'-ビピリジンとその異性体を除いて、前述の皮膚発がん物質にさらされた者はいなかった。 複数回曝露した労働者を除外した後、管理者の 82 人に 17 人、パラコート包装労働者 XNUMX 人に XNUMX 人が色素沈着過剰の皮膚病変を発症したのに対し、ビピリジンの結晶化と遠心分離のみに関与した労働者の XNUMX 人に XNUMX 人が色素沈着過剰の皮膚病変を発症したことがわかりました。 さらに、過角化症またはボーエン病変を有する XNUMX 人の労働者全員が、ビピリジルおよびその異性体への直接暴露の病歴を持っていました。 ビピリジルへの曝露が長くなるほど、皮膚病変が発生する可能性が高くなり、この傾向は、層別化およびロジスティック回帰分析によって示されるように、日光や年齢では説明できません. したがって、皮膚病変は暫定的にビピリジル暴露と日光の組み合わせに起因すると考えられました。 ビピリジル暴露を含むすべてのプロセスを囲んだ後、新しいケースが発生した場合は、フォローアップするためにさらに反論を試みました. 新しいケースは見つかりませんでした。
議論と結論
上記の XNUMX つの例は、反論アプローチと職業病のデータベースを採用することの重要性を示しています。 前者は、最初の直観的仮説と同じように代替仮説を常に考えさせますが、後者は、真の原因論に導くことができる化学物質の詳細なリストを提供します. このアプローチの考えられる制限の XNUMX つは、想像できる別の説明しか考えられないことです。 選択肢のリストが不完全な場合、答えがないか、間違った答えが残る可能性があります。 したがって、職業病の包括的なデータベースは、この戦略の成功に不可欠です。
以前は、面倒な方法で独自のデータベースを構築していました。 ただし、最近公開された OSH-ROM データベースには、160,000 を超える抄録の NIOSHTIC データベースが含まれており、そのような目的で最も包括的なデータベースの XNUMX つになる可能性があります。 百科事典. さらに、新しい職業病が発生した場合、そのようなデータベースを検索して、既知のすべての病因を除外し、反論の余地のないものを残さない可能性があります。 このような状況では、まず問題を軽減し、さらに仮説を検証できるように、新しいエージェント (または職業環境) をできるだけ具体的に特定または定義しようとすることがあります。 パラコート製造業者による前癌性皮膚病変の事例は、この種の良い例です。
疫学研究におけるアンケートの役割
疫学研究は一般に、特定の研究課題に答えるために行われます。これは、個人の有害物質への暴露または状況とその後の健康上の結果 (がんや死亡など) に関連するものです。 このような調査のほぼすべての中心にあるのは、基本的なデータ収集ツールを構成するアンケートです。 物理的測定が職場環境で行われる場合でも、特に血清などの生物学的物質が曝露された、または曝露されていない研究対象から収集される場合、個人情報やその他の情報を体系的に収集することによって適切な曝露像を作成するために、アンケートが不可欠です。組織的かつ均一な方法で特徴。
アンケートは、多くの重要な研究機能を果たします。
全体的な研究目標内の質問票デザインの位置
多くの場合、アンケートは疫学的研究の最も目に見える部分であり、特に労働者や他の研究参加者にとっては重要ですが、それは単なるツールであり、実際、研究者はしばしば「手段」と呼んでいます. 図 1 は、構想からデータ収集と分析までの調査設計の段階を非常に一般的な方法で示しています。 この図は、調査の全期間にわたって並行して進行する調査操作の XNUMX つのレベルまたは層 (サンプリング、質問票、操作、および分析) を示しています。 この図は、アンケート開発の段階が全体的な研究計画にどのように関連しているかを非常に明確に示しています。最初の概要から、アンケートとそれに関連するコードの両方の最初のドラフトに進み、その後、XNUMX つ以上の選択された部分母集団内で事前テストが行われます。テスト前の経験に基づく改訂、および現場での実際のデータ収集のための最終文書の準備。 最も重要なのはコンテキストです。アンケート作成の各段階は、全体的なサンプリング計画の作成と改良、およびアンケート管理の運用設計の対応する段階と連携して実行されます。
図1。 調査の段階
研究とアンケートの種類
調査自体の調査目標によって、アンケートの構造、長さ、および内容が決まります。 これらのアンケートの属性は、データ収集の方法によって常に調整されます。通常、データ収集の方法は、対面、郵送、電話の XNUMX つのモードのいずれかに当てはまります。 これらにはそれぞれ長所と短所があり、データの品質だけでなく、研究全体の妥当性にも影響を与える可能性があります。
A 郵送アンケート は最も安価な形式であり、広い地理的領域のワーカーをカバーできます。 ただし、全体的な回答率が低いことが多いため (通常は 45 ~ 75%)、質問を明確にする機会がほとんどまたはまったくないため、過度に複雑になることはありません。質問は、回答者と非回答者の間で体系的に異なります。 物理的なレイアウトと言語は、最も教育を受けていない潜在的な研究参加者に対応する必要があり、通常 20 ~ 30 分というかなり短い時間で完了できる必要があります。
電話アンケート 人口ベースの調査、つまり、地理的に定義された人口のサンプルを調査する調査で使用でき、既存のデータ ファイルの情報を更新するための実用的な方法です。 郵送のアンケートよりも言語や内容が長く複雑になる可能性があり、訓練を受けたインタビュアーが実施するため、電話調査のコストの増大は、効率的な管理のためにアンケートを物理的に構成することで部分的に相殺することができます (スキップパターンなど)。 通常、回答率は郵送のアンケートよりも優れていますが、留守番電話の使用の増加、拒否、非接触、および電話サービスが限られている人口の問題に関連するバイアスの影響を受けます. このようなバイアスは、一般に、特に質問票ではなく、サンプリング デザイン自体に関連しています。 電話アンケートは北米で長い間使用されてきましたが、世界の他の地域での実現可能性はまだ確立されていません。
面と向かって インタビューは、正確で複雑なデータを収集する最大の機会を提供します。 また、専門スタッフのトレーニングと出張の両方が必要なため、管理に最も費用がかかります。 物理的なレイアウトと質問の順序は、管理時間を最適化するように配置することができます。 対面でのインタビューを利用した研究は、一般的に回答率が最も高く、回答の偏りが最も少ないです。 これはまた、インタビュアーが、参加者がケースであるかどうか (ケースコントロール研究の場合) または参加者の曝露状況 (コホート研究の場合) を知る可能性が最も高いタイプのインタビューでもあります。 したがって、偏った反応を引き起こす可能性のある誘導的な質問やボディーランゲージを避けるように訓練することにより、インタビュアーの客観性を維持するように注意する必要があります。
を使用することがより一般的になりつつあります。 ハイブリッド研究デザイン 複雑な曝露状況は、最大限の調査と明確化を可能にする個人的または電話インタビューで評価され、その後、喫煙や食事などのライフスタイルデータを収集するための郵送されたアンケートが続きます。
守秘義務と研究参加者の問題
質問票の目的は個人に関するデータを取得することであるため、質問票の設計は、人間の被験者の倫理的扱いに関する確立された基準に基づいていなければなりません。 このガイドラインは、血液や尿などの生物学的サンプルと同様にアンケート データの取得や、遺伝子検査にも適用されます。 米国および他の多くの国では、適切な治験審査委員会から質問票の言語と内容の承認を最初に得ない限り、人間を対象とした研究を公的資金で実施することはできません。 このような承認は、質問が正当な研究目的に限定され、自発的に質問に答える研究参加者の権利を侵害しないことを保証することを目的としています。 参加者は、研究への参加は完全に任意であり、質問への回答を拒否したり、参加を拒否したりしても、罰せられたり、雇用主や医師との関係が変わったりすることはないことを保証する必要があります。
参加者は、彼らが提供する情報が、もちろんデータの物理的なセキュリティと不可侵性を維持するための措置を講じなければならない調査官によって厳重に守られることを保証されなければなりません. これには、多くの場合、コンピュータ化されたデータ ファイルから参加者の身元に関する情報を物理的に分離する必要があります。 アンケート項目への回答は、統計レポートで他の参加者の回答と集計するためにのみ使用され、雇用主、医師、またはその他の関係者には開示されないことを研究参加者に通知するのが一般的です。
質問票デザインの測定面
アンケートの最も重要な機能の 2 つは、ある人の側面または属性に関するデータを質的または量的な形式で取得することです。 体重、身長、年齢などの単純な項目もあれば、ストレスに対する個人の反応のようにかなり複雑な項目もあります。 性別などの定性的な回答は、通常、数値変数に変換されます。 そのような手段はすべて、その有効性と信頼性によって特徴付けられる場合があります。 妥当性とは、質問票から導き出された数値がその真の、おそらく未知の値に近づく度合いです。 信頼性は、その結果が「真実」に近いかどうかにかかわらず、特定の測定が繰り返し同じ結果をもたらす可能性を測定します。 図 XNUMX は、これらの概念がどのように関連しているかを示しています。 これは、測定値が有効だが信頼できない、信頼できるが有効でない、または有効で信頼できる両方である可能性があることを示しています。
図 2. 妥当性と信頼性の関係
長年にわたり、幅広い関心の研究課題に答えるために、研究者によって多くのアンケートが開発されてきました。 例としては、学生の将来の学業成績の可能性を測定する修学適性検査や、特定の心理社会的特性を測定するミネソタ多面的性格調査 (MMPI) などがあります。 他のさまざまな心理的指標については、心理測定学の章で説明しています。 肺機能に関する英国医学研究評議会 (BMRC) アンケートなど、確立された生理学的尺度もあります。 これらの機器には多くの重要な利点があります。 これらの中で最も重要なのは、通常は多くの集団ですでに開発およびテストされており、その信頼性と有効性が知られているという事実です. アンケートを作成する人は誰でも、研究目的に適合する場合は、そのようなスケールを利用することをお勧めします. 「車輪の再発明」の労力を節約するだけでなく、研究結果が研究コミュニティによって有効であると受け入れられる可能性が高くなります。 また、適切に使用されていれば、さまざまな研究の結果をより有効に比較することもできます。
上記の尺度は、身長や体重のように完全に客観的に測定できない可能性がある概念を定量化するためにアンケートで一般的に使用される XNUMX つの重要なタイプの尺度の例です。 XNUMXつの特定の行動パターン. より一般的には、インデックスとスケールは、質問のグループの数値的な要約を提供する XNUMX つのデータ削減手法です。 上記の例は、生理学的および心理的な指標を示しており、知識、態度、および行動を測定するためにも頻繁に使用されます。 簡単に言えば、 index 通常、関連する質問のグループの中で、研究参加者に当てはまる項目の数を数えることによって得られるスコアとして構築されます。 たとえば、アンケートが病気のリストを提示する場合、病歴指数は、回答者が持っていると述べたものの総数である可能性があります。 あ 階段 参加者が 1 つ以上の関連する質問に答える強度に基づく複合尺度です。 たとえば、社会調査で頻繁に使用されるリッカート尺度は、通常、強く同意する、弱く同意する、意見を述べない、あまり同意しない、または強く同意しないステートメントから構築され、応答は 5 からの数値としてスコア付けされます。 XNUMX. 尺度と指標を合計するか、他の方法で組み合わせて、研究参加者の身体的、心理的、社会的、または行動的特徴のかなり複雑な図を形成することができます。
妥当性は、「真実」を反映しているため、特別な考慮に値します。 よく議論される XNUMX つの重要なタイプの妥当性は、顔、内容、および基準の妥当性です。 顔の有効性 は、質問の文言が明確で曖昧でないことを保証する指標の主観的な品質です。 コンテンツの有効性 質問が、研究者が関心を持っている応答の次元を引き出すのに役立つことを保証します。 基準 (または予測) 有効 質問票の測定値が個別に測定可能な量にどれだけ近づくかの客観的評価から導き出されます。たとえば、食事記録に記録されている食品消費量に基づいて、食事中のビタミン A 摂取量の質問票評価がビタミン A の実際の消費量とどの程度一致しているかなどです。
アンケートの内容、質、長さ
文言. 質問の言葉遣いは芸術であり、プロのスキルでもあります。 したがって、最も一般的なガイドラインのみを提示できます。 一般に、次のような質問を考案する必要があることが合意されています。
質問の順序と構造。 質問の順序と表示の両方が、収集される情報の質に影響を与える可能性があります。 典型的なアンケートは、自分で記入するか、インタビュアーが読むかを問わず、調査とそのトピックを回答者に紹介し、必要な追加情報を提供し、回答者が質問に回答するように動機付けようとするプロローグを含みます。 ほとんどのアンケートには、年齢、性別、民族的背景、および交絡変数を含む参加者の背景に関するその他の変数などの人口統計情報を収集するように設計されたセクションが含まれています。 職場の性質や特定の物質への曝露などのデータ収集の主な主題は、通常、個別のアンケート セクションであり、多くの場合、参加者に仕事の特定の側面を最初に思い出させる独自の紹介プロローグが先行します。詳細な質問のコンテキストを作成するために、または職場。 ワークライフ年表を確立するための質問のレイアウトは、年表の省略のリスクを最小限に抑えるように配置する必要があります。 最後に、回答者の参加に感謝するのが通例です。
質問の種類。 設計者は、参加者が独自の回答を作成するオープンエンドの質問を使用するか、明確な回答または可能な回答の短いメニューからの選択を必要とするクローズドな質問を使用するかを決定する必要があります。 クローズド・クエスチョンには、回答者に選択肢を明確にし、即答を避け、解釈が不可能な長々としたとりとめのない質問を最小限に抑えるという利点があります。 ただし、設計者は、特に多くの職場で発生する予期しない状況に対して、情報を失うことを避けるために、潜在的な応答の範囲を予測する必要があります。 これには、よく計画されたパイロット テストが必要です。 調査員は、「わからない」という回答カテゴリを許可するかどうか、およびどの程度まで許可するかを決定する必要があります。
長さ。 アンケートの最終的な長さを決定するには、調査の目標を達成するためにできるだけ多くの詳細な情報を取得したいという欲求と、アンケートが長すぎると、ある時点で多くの回答者が興味を失い、回答をやめてしまうという事実との間でバランスを取る必要があります。または、セッションを終わらせるために、性急に、不正確に、何も考えずに応答します。 一方、非常に短い質問票では、高い回答率が得られても、研究目標を達成できない可能性があります。 回答者の動機は、労働条件の改善など、結果に個人的な利害関係があることに依存することが多いため、特に一部の参加者 (特定の工場の労働者など) が自分たちの利害関係がより高いと認識している場合は、長いアンケートに対する許容度が大きく異なる可能性があります。その他(ランダムな電話ダイヤルで連絡を受けた人など)。 このバランスは、パイロット テストと経験によってのみ達成できます。 インタビュアーが管理するアンケートは、インタビューの所要時間を計算できるように、開始時刻と終了時刻を記録する必要があります。 この情報は、データの品質レベルを評価するのに役立ちます。
言語。 すべての人が質問を理解できるようにするには、人口の言語を使用することが不可欠です。 これには、どの国でも異なる可能性がある現地の言葉に慣れる必要がある場合があります。 英国や米国、またはラテンアメリカのスペイン語圏の国など、名目上は同じ言語が話されている国でさえ、現地のイディオムや用法は、解釈を曖昧にする可能性がある方法で異なる場合があります. たとえば、米国では「お茶」は単なる飲み物ですが、英国では、場所や文脈に応じて「お茶のポット」、「ハイティー」、または「主な夕食」を意味する場合があります. 研究参加者が特定の技術的知識を持っていることが期待される場合を除き、科学用語を避けることが特に重要です。
明確さと主要な質問。 多くの場合、短い質問の方が明確ですが、特に複雑な主題を導入する必要がある場合は例外があります。 それにもかかわらず、短い質問は思考を明確にし、不要な言葉を減らします。 また、回答者が消化しきれないほどの情報で過負荷になる可能性を減らします。 研究の目的が参加者の勤務状況に関する客観的な情報を得る場合、中立的な方法で質問をすることが重要であり、特定の回答に有利になる可能性のある「誘導的な」質問を避けることが重要です。状態はあなたの健康に有害ですか?」
アンケートのレイアウト。 アンケートの物理的なレイアウトは、研究のコストと効率に影響を与える可能性があります。 インタビュアーが実施するものよりも自己管理型のアンケートの方が重要です。 回答者が記入するように設計されているが、過度に複雑または読みにくいアンケートは、さりげなく記入されるか、破棄されることさえあります。 訓練を受けたインタビュアーが声を出して読むように設計されたアンケートであっても、明確で読みやすいタイプで印刷する必要があり、質問のスキップのパターンは、質問の安定した流れを維持し、ページのめくりや次の適切な検索を最小限に抑える方法で示す必要があります。質問。
妥当性に関する懸念
バイアス
客観的なデータ収集の敵は偏見です。これは、人々のグループ間の体系的ではあるが計画外の違いに起因します。ケースコントロール研究のケースとコントロール、またはコホート研究の曝露と非曝露です。 情報バイアス 参加者の XNUMX つのグループが同じ質問に対して異なる理解または回答をした場合に導入されることがあります。 これは、例えば、ばく露労働者には理解できるが、必ずしも管理対象の一般大衆には理解できない、職場またはそのばく露に関する特別な技術的知識を要求するような方法で質問が提起された場合に発生する可能性があります。
病気または死亡した労働者の代理を使用すると、バイアスがかかる可能性があります。近親者は、労働者自身よりもさまざまな方法で正確に情報を思い出す可能性が高いためです。 このような偏見の導入は、一部のインタビューが研究参加者に直接実施され、他のインタビューが他の研究参加者の親戚や同僚に実施される研究で特に起こりやすい. いずれの場合も、対象となる労働者の疾病や曝露状況に関する面接者の知識から生じる可能性のある影響を軽減するように注意を払う必要があります。 面接官を「盲目的」に保つことが常に可能であるとは限らないため、トレーニング中は客観性を強調し、誘導的または暗示的な質問や無意識のボディランゲージを避けること、および調査が行われている間はパフォーマンスを監視することが重要です。
想起バイアス ケースとコントロールが曝露または作業状況を異なる方法で「記憶」すると、結果が表れます。 潜在的な職業関連疾患で入院した症例は、電話で無作為に連絡を受けた人よりも、病歴や職業上の曝露の詳細を思い出すことができる可能性があります. より一般的になりつつあるこのタイプのバイアスには、ラベルが付けられています 社会的望ましさの偏り. 多くの人が、意識的かどうかにかかわらず、喫煙や脂肪やコレステロールの多い食品の消費などの「悪い習慣」を過小評価し、運動などの「良い習慣」を過大評価する傾向がある.
反応バイアス 特定の職業被ばくを持つ労働者などの研究参加者の XNUMX つのグループが、被ばくしていない人よりもアンケートに回答するか、そうでなければ研究に参加する可能性が高い状況を示します。 このような状況は、曝露と疾病との関連について偏った推定をもたらす可能性があります。 応答率またはアンケートまたはインタビューを完了するのにかかる時間がグループ間で大幅に異なる場合 (例: 症例 vs. コントロール、曝露 vs 非曝露)、応答バイアスが疑われる可能性があります。 応答バイアスは一般に、アンケート管理のモードによって異なります。 郵送されたアンケートは、通常、調査結果に個人的な利害関係があると考える個人によって返される可能性が高く、一般集団からランダムに選択された人々によって無視または破棄される可能性が高くなります. 郵送調査を利用する多くの研究者は、回答率を最大化するために、XNUMX 回目と XNUMX 回目の郵送、およびその後の非回答者との電話連絡を含むフォローアップ メカニズムも構築しています。
コントロールを識別するためにランダムな数字のダイヤルを使用する調査を含む、電話調査を使用する調査には、通常、潜在的な回答者への連絡を何回試みなければならないかを定義する一連のルールまたはプロトコルがあります。週末の通話を試みる必要があります。 病院ベースの研究を実施する者は、通常、参加を拒否する患者の数と、参加しない理由を記録します。 そのようなすべての場合において、さまざまな対策 回答率 目標集団が実際に達成された程度の評価を提供するために記録されます。
選択バイアス 参加者の XNUMX つのグループが優先的に反応するか、または別の方法で研究に参加した場合に結果が得られ、曝露と疾患との関係の推定に偏りが生じる可能性があります。 選択バイアスを評価し、それが暴露の過小評価または過大評価につながるかどうかを評価するために、教育レベルなどの人口統計学的情報を使用して、回答者と非回答者を比較できます。 たとえば、ほとんど教育を受けていない参加者の回答率が高等教育を受けた参加者よりも低く、特定の職業または喫煙習慣が教育水準の低いグループでより頻繁に見られることが知られている場合、その職業または喫煙カテゴリの曝露を過小評価する選択バイアスがあります。発生した可能性があります。
交絡 これは、回答者 (ケースコントロール研究におけるケースとコントロール、またはコホート研究における暴露と非暴露) の選択が何らかの形で第 XNUMX の変数に依存している場合に生じる、重要なタイプの選択バイアスです。捜査官。 特定および管理されていない場合、職業上の曝露に関連する疾病リスクが予想外に過小評価または過大評価される可能性があります。 交絡は通常、研究自体のデザインを操作することによって (例えば、年齢やその他の変数の対照とケースを一致させることによって)、または分析段階で対処されます。 これらの手法の詳細については、この章の他の記事で説明します。
ドキュメンテーション
調査研究では、すべての研究手順を完全に文書化して、面接担当者、監督者、研究者を含むすべてのスタッフがそれぞれの職務について明確にする必要があります。 ほとんどのアンケートベースの研究では、 コーディングマニュアル 質問ごとに、インタビュアーが質問の文字通りの言い回しを超えて知る必要があるすべてを説明する準備ができています。 これには、カテゴリ応答をコーディングするための指示が含まれます。また、許可されている質問と許可されていない質問をリストする、調査に関する明示的な指示が含まれる場合があります。 多くの研究では、特定の質問に対する予期せぬ新しい回答の選択肢が、現場で時折遭遇します。 これらは、マスター コードブックに記録し、追加、変更、または新しい指示のコピーをすべてのインタビュアーにタイムリーに配布する必要があります。
計画、テスト、改訂
図 1 からわかるように、アンケートの作成には多くの思慮深い作業が必要です。 計画. 質問が「機能する」こと、つまり質問が理解しやすく、意図した品質の回答が得られることを確認するために、すべての質問票をいくつかの段階でテストする必要があります。 ボランティアに対して新しい質問をテストしてから、特定の質問がどの程度よく理解されているか、どのような種類の問題やあいまいさに遭遇したかを判断するために詳細に調査することは有用です。 その結果を次の目的に利用できます。 アンケートを修正する必要に応じて手順を繰り返すことができます。 ボランティアは、「フォーカス グループ」と呼ばれることもあります。
すべての疫学研究は、 パイロットテスト、アンケートだけでなく、調査手順についても同様です。 適切に設計された質問票は、調査参加者に効率的に配信できて初めてその目的を果たします。これは、現場で手順をテストし、必要に応じて調整することによってのみ決定できます。
インタビュアーのトレーニングと監督
電話または対面インタビューによって実施される調査では、インタビュアーが重要な役割を果たします。 この担当者は、研究参加者に質問を提示し、その回答を記録するだけでなく、それらの回答を解釈する責任もあります。 最も厳密に構造化されたインタビュー調査でも、回答者は質問の明確化を要求したり、利用可能な回答カテゴリに適合しない回答を提供したりすることがあります。 このような場合、インタビュアーの仕事は、調査者の意図と一致する方法で質問または回答を解釈することです。 これを効果的かつ一貫して行うには、経験豊富な研究者または管理者によるトレーニングと監督が必要です。 複数のインタビュアーが研究に採用されている場合、質問が提示され、回答が統一された方法で解釈されることを保証するために、インタビュアーのトレーニングが特に重要です。 多くの調査プロジェクトでは、これはグループ トレーニングの設定で行われ、インタビュアーのスキルを新鮮に保つために定期的に (たとえば、毎年) 繰り返されます。 トレーニング セミナーでは、通常、次のトピックがかなり詳細に取り上げられます。
研究の監督には、多くの場合、現場での観察が伴います。これには、その後の解剖のためのインタビューのテープ録音が含まれる場合があります。 監督者は、承認してデータ入力に提出する前に、すべての質問票を個人的に確認するのが一般的です。 スーパーバイザーはまた、インタビュアーのパフォーマンス基準を設定および実施し、一部の研究では、信頼性チェックとして選択された参加者との独立した再インタビューを実施します.
データ収集
研究参加者へのアンケートの実際の配布とその後の分析のための収集は、上記の XNUMX つの方法のいずれかを使用して実行されます: メール、電話、または直接。 一部の研究者は、自分の機関内でこの機能を組織し、実行することさえあります。 上級調査員が直接面接のダイナミクスに精通することにはかなりのメリットがありますが、調査チームの一員として訓練を受け、十分に監督された専門の面接官が高いデータ品質を維持するのに最も費用対効果が高く、助長されます。 .
一部の研究者は、調査研究を専門とする会社と契約を結びます。 請負業者は、次のタスクの XNUMX つまたは複数を含む一連のサービスを提供できます。アンケートの配布と収集、電話または対面でのインタビューの実施、血液や尿などの生体試料の取得、データ管理、および統計分析とレポート執筆。 サポートのレベルに関係なく、請負業者は通常、回答率とデータ品質に関する情報を提供する責任があります。 それにもかかわらず、研究の科学的完全性について最終的な責任を負うのは研究者です。
信頼性と再インタビュー
データの質は、元の研究参加者のサンプルを再インタビューすることによって評価される場合があります。 これにより、最初のインタビューの信頼性を判断し、応答の再現性を推定する手段が提供されます。 アンケート全体を再実施する必要はありません。 通常、質問のサブセットで十分です。 同じ参加者が異なる時間に行った一連の質問の信頼性を評価したり、異なる参加者によって提供された応答の信頼性を評価したり、異なるインタビュアーによって質問された質問の信頼性を評価したりするための統計テストが利用可能です (つまり、インターおよびイントラ)。 -評価者の評価)。
アンケート処理技術
コンピューター技術の進歩により、アンケート データを取得し、コンピューター分析のために研究者が利用できるようにするさまざまな方法が生み出されました。 データをコンピュータ化するには、基本的に異なる XNUMX つの方法があります。リアルタイム (つまり、インタビュー中に参加者が応答するとき)、従来のキー入力方法、光学式データ キャプチャ方法です。
コンピューター支援によるデータ収集
現在、多くの研究者がコンピューターを使用して、対面インタビューと電話インタビューの両方で提起された質問への回答を収集しています。 この分野の研究者は、質問を順番に表示するようにプログラムされており、インタビュアーが応答をすぐに入力できるようにプログラムされているラップトップ コンピューターを使用すると便利であると考えています。 電話インタビューを行う調査研究会社は、コンピュータ支援電話インタビュー (CATI) システムと呼ばれる類似のシステムを開発しました。 これらの方法には、従来の紙のアンケートよりも XNUMX つの重要な利点があります。 第 XNUMX に、回答を許容範囲内の回答と照合し、以前の回答との一貫性を即座にチェックできます。相違点は、インタビュアーと回答者の両方に即座に知らせることができます。 これにより、エラー率が大幅に減少します。 第二に、スキップパターンをプログラムして、投与時間を最小限に抑えることができます。
データをコンピュータ化するための最も一般的な方法は、依然として伝統的な方法です。 キー入力 訓練を受けたオペレーターによる。 非常に大規模な研究の場合、アンケートは通常、データ収集を専門とする専門の契約会社に送信されます。 これらの企業は、多くの場合、XNUMX 人のオペレーターが質問票を入力できるようにする専用の機器を利用します (この手順は、 キーパンチ 歴史的な理由から) と XNUMX 番目のオペレーターが同じデータのキーを再入力します。 キー検証. XNUMX 回目のキーイングの結果が最初のキーイングの結果と比較され、データが正しく入力されていることが保証されます。 各応答が許容範囲内に収まり、他の応答と一致していることを保証する品質保証手順をプログラムすることができます。 得られたデータファイルは、ディスク、テープ、または電話やその他のコンピュータネットワークを介して電子的に研究者に送信できます。
小規模な研究では、より専門的なシステムの機能をエミュレートするデータ入力機能を備えた商用の PC ベースのプログラムが数多くあります。 これらには、dBase、Foxpro、Microsoft Access などのデータベース プログラム、および Microsoft Excel や Lotus 1-2-3 などのスプレッドシートが含まれます。 さらに、データ入力機能は、SPSS、BMDP、EPI INFO などの統計データ分析を主な目的とする多くのコンピューター プログラム パッケージに含まれています。
特定の特殊なアンケートに適した広く普及しているデータ取得方法の XNUMX つは、光学システムを使用するものです。 光学式マーク読み取り または光学センシングを使用して、参加者が小さな四角形または円 (「バブル コード」と呼ばれることもある) をマークしてデータを入力するように特別に設計されたアンケートの回答を読み取ります。 これらは、各個人が自分のアンケートに回答するときに最も効率的に機能します。 より洗練された高価な機器は手書きの文字を読み取ることができますが、現在のところ、これは大規模な研究でデータを取得するための効率的な手法ではありません.
アンケートとコーディングマニュアルのアーカイブ
情報は貴重な資源であり、解釈やその他の影響を受けやすいため、研究者は他の研究者とデータを共有するよう求められることがあります。 データ共有の要求は、さまざまな理由によって動機付けられる可能性があります。その理由は、レポートを複製することへの誠実な関心から、データが正しく分析または解釈されていない可能性があるという懸念にまで及ぶ可能性があります。
データの改ざんまたは捏造が疑われる、または申し立てられた場合、報告された調査結果の根拠となった元の記録を監査目的で利用できることが不可欠になります。 元のアンケートおよび/または生データのコンピューター ファイルに加えて、研究者は、研究用に作成されたコーディング マニュアルと、コースで行われたすべてのデータ変更のログを確認できるように提供できなければなりません。データコーディング、コンピュータ化、および分析の。 たとえば、最初に外れ値として表示されたためにデータ値が変更された場合、変更の記録と変更を行った理由が、データ監査の目的でログに記録されている必要があります。 このような情報は、報告された調査結果の原因となったデータが実際にどのように処理されたかを思い出すのに役立つため、レポート作成時にも価値があります。
これらの理由から、研究の完了時に、研究者はすべての基本データが合理的な期間適切にアーカイブされ、研究者がそれらを提供するよう求められた場合に検索できるようにする義務があります。
職場での曝露に関連する可能性のある健康への悪影響を例示するだけでなく、労働者集団の研究への体系的なアプローチが重要な曝露と病気の関係をどのように明らかにできるかを明らかにするために、職場の危険のいくつかの例がしばしば引用されます. その一例がアスベストです。 故アーヴィング J. セリコフ博士がアスベスト労働者のがんリスクの上昇を実証したシンプルなエレガンスは、ローレンス ガーフィンケルの記事に記録されています。 CA-A Cancer Journal for Clinicalians (Garfinkel 1984) の許可を得て、わずかな変更のみを加えてここに転載します。 これらの表は、セリコフ博士と同僚による元の記事 (1964 年) からのものです。
アスベストへの曝露は、医療専門家の身近な分野を超えて、立法者、裁判官、弁護士、教育者、およびその他の関係するコミュニティ リーダーがサービスを提供する分野にまで及ぶ影響を伴う、かなり大きな公衆衛生問題となっています。 その結果、アスベスト関連疾患は、臨床医や保健当局、消費者、一般大衆の関心を高めています。
歴史的背景
アスベストは、何世紀にもわたってさまざまな方法で利用されてきた非常に有用な鉱物です。 フィンランドでの考古学的研究では、紀元前 2500 年にさかのぼるアスベスト繊維が陶器に組み込まれていた証拠が示されています。 紀元前5世紀にはランプの芯として使われました。 ヘロドトスは、紀元前 456 年頃に火葬にアスベスト布を使用したことについてコメントしています。 アスベストは 15 世紀に防具に使用され、ロシアでは布地、手袋、靴下、ハンドバッグの製造に使用されました。 c. 1720. アスベストを織る技術がいつ開発されたかは定かではありませんが、古代人がアスベストをリネンで織っていたことはわかっています。 アスベストの商業生産は、1850 年頃、紙や布の製造でイタリアで始まりました。
1880 年頃にカナダと南アフリカでアスベスト採掘が発展したことで、コストが削減され、アスベスト製品の製造が促進されました。 その後すぐに、米国、イタリア、ロシアでアスベストの採掘と生産が行われました。 米国では、パイプの断熱材としてのアスベストの開発により生産量が増加し、その後すぐに、ブレーキ ライニング、セメント パイプ、防護服などを含む他のさまざまな用途が続きました。
米国での生産量は 6,000 年の約 1900 トンから 650,000 年には 1975 トンに増加しましたが、1982 年には約 300,000 トンになり、1994 年には 33,000 トンに落ち込みました。
小プリニウス (西暦 61 ~ 113 年) は、アスベストを扱う奴隷の病気についてコメントしたと報告されています。 鉱業に関連する職業病への言及は 16 世紀に現れたが、アスベスト労働者の肺線維症への最初の言及が現れたのは 1906 年の英国までであった。 その後まもなく、フランスとイタリアでアスベスト製造用途に関与する労働者の過剰死亡が報告されたが、1924 年に英国でアスベスト誘発性疾患の主要な認識が始まった。1930 年までに、ウッドとグロイネは 37 例の肺線維症を報告した。
「石綿珪肺症」患者の肺癌に関する最初の言及は 1935 年に登場しました。その後、いくつかの他の症例報告が続きました。 1947 年、1949 年、1951 年に石綿肺で死亡した患者に高い割合で肺がんが発生したという報告がありました。 1955年以上勤務している人は危険。
臨床観察
アーヴィング・セリコフ博士によるアスベスト関連疾患の臨床観察が始まったのは、このような背景に反するものでした。 セリコフ博士は当時すでに著名な科学者でした。 彼の以前の業績には、結核の治療におけるイソニアジドの開発と最初の使用が含まれ、1952 年にラスカー賞を受賞しました。
1960 年代初頭、ニュージャージー州パターソンで胸部医師として勤務していた彼は、この地域のアスベスト工場の労働者に多くの肺がんの症例を観察していました。 彼は、メンバーもアスベスト繊維にさらされていたアスベスト碍子労働組合の XNUMX 人の地元住民を含むように観察を拡張することを決定しました。 彼は、肺がんがアスベスト曝露に関連していると信じていない人がまだ多く、曝露人口全体の徹底的な研究のみが彼らを納得させることができることを認識していました. いくつかの研究で示唆されているように、集団におけるアスベスト曝露は、胸膜および腹膜中皮腫などの他の種類の癌に関連している可能性があり、おそらく他の部位にも関連している. 過去のアスベストの健康への影響に関する研究のほとんどは、アスベストの採掘および生産で暴露された労働者に関するものでした。 アスベストの吸入が他のアスベスト曝露グループにも影響を与えるかどうかを知ることは重要でした。
Selikoff 博士は、E. Cuyler Hammond 博士の功績を聞いており、当時アメリカ癌学会 (ACS) の統計研究セクションのディレクターを務めていました。 数年前に出版された喫煙と健康に関する画期的な前向き研究を書いたのはハモンド博士でした。
ハモンド博士は、アスベスト労働者の研究の潜在的な重要性をすぐに理解しました。 彼は、数年前に開始した当時の新しい ACS 前向き研究である Cancer Prevention Study I (CPS I) のデータ分析に忙殺されていましたが、「暇な時間」に協力することに快く同意しました。 彼は、分析を少なくとも 20 年の実務経験を持つ労働者に限定することを提案した。
このチームには、マウント サイナイ病院のセリコフ博士の研究助手であるジャネット カッフェンバーグ夫人が加わり、ハモンド博士と協力して研究対象の男性の年齢と雇用日を含むリストを作成し、データを取得しました。死亡の事実と組合本部の記録からの死因について。 この情報はその後、ハモンド博士とカッフェンバーグ夫人によってハモンド博士の家のリビングルームの床に文字どおり分類されたファイルカードに転送されました。
ニュージャージー州パターソンのバーナート記念病院センターの病理学者であるジェイコブ・チャーグ博士は、死因の病理学的検証を提供しました。
表 1. 632 年以上石綿粉塵にさらされた 20 人の石綿作業員の経験年数
ご年齢 |
期間 |
|||
1943-47 |
1948-52 |
1953-57 |
1958-62 |
|
35-39 |
85.0 |
185.0 |
7.0 |
11.0 |
40-44 |
230.5 |
486.5 |
291.5 |
70.0 |
45-49 |
339.5 |
324.0 |
530.0 |
314.5 |
50-54 |
391.5 |
364.0 |
308.0 |
502.5 |
55-59 |
382.0 |
390.0 |
316.0 |
268.5 |
60-64 |
221.0 |
341.5 |
344.0 |
255.0 |
65-69 |
139.0 |
181.0 |
286.0 |
280.0 |
70-74 |
83.0 |
115.5 |
137.0 |
197.5 |
75-79 |
31.5 |
70.0 |
70.5 |
75.0 |
80-84 |
5.5 |
18.5 |
38.5 |
23.5 |
85+ |
3.5 |
2.0 |
8.0 |
13.5 |
トータル |
1,912.0 |
2,478.0 |
2,336.5 |
2,011.0 |
結果として得られた研究は、「遡及的に実施された前向き研究」として分類されたタイプのものでした。 組合の記録の性質により、比較的短期間で長期的な調査の分析を行うことができました。 この研究に参加したのはわずか 632 人の男性でしたが、8,737 人年のリスクにさらされていました (表 1 を参照)。 255 年から 20 年までの 1943 年間の観察期間中に 1962 人の死亡が発生しました (表 2 を参照)。 表 28.17 では、観察された死亡数が常に予測数を上回っており、職場でのアスベスト曝露とがん死亡率の上昇との関連性が示されています。
表 2. 632 年以上アスベスト粉塵にさらされた 20 人のアスベスト労働者の観測死亡数と予想死亡数
死因 |
期間 |
トータル |
|||
1943-47 |
1948-52 |
1953-57 |
1958-62 |
1943-62 |
|
合計、すべての原因 |
|||||
観察された(アスベスト作業員) |
28.0 |
54.0 |
85.0 |
88.0 |
255.0 |
予想 (米国白人男性) |
39.7 |
50.8 |
56.6 |
54.4 |
203.5 |
全がん、全部位 |
|||||
観察された(アスベスト作業員) |
13.0 |
17.0 |
26.0 |
39.0 |
95.0 |
予想 (米国白人男性) |
5.7 |
8.1 |
13.0 |
9.7 |
36.5 |
肺および胸膜のがん |
|||||
観察された(アスベスト作業員) |
6.0 |
8.0 |
13.0 |
18.0 |
45.0 |
予想 (米国白人男性) |
0.8 |
1.4 |
2.0 |
2.4 |
6.6 |
胃がん、結腸がん、直腸がん |
|||||
観察された(アスベスト作業員) |
4.0 |
4.0 |
7.0 |
14.0 |
29.0 |
予想 (米国白人男性) |
2.0 |
2.5 |
2.6 |
2.3 |
9.4 |
他のすべての部位の癌を合わせたもの |
|||||
観察された(アスベスト作業員) |
3.0 |
5.0 |
6.0 |
7.0 |
21.0 |
予想 (米国白人男性) |
2.9 |
4.2 |
8.4 |
5.0 |
20.5 |
仕事の意義
この論文は、アスベスト関連疾患に関する私たちの知識のターニングポイントとなり、将来の研究の方向性を定めました。 この記事は、最初に公開されて以来、科学出版物で少なくとも 261 回引用されています。 ACS と国立衛生研究所からの財政的支援を受けて、セリコフ博士とハモンド博士、および鉱物学者、胸部医師、放射線科医、病理学者、衛生士、疫学者からなる彼らの成長中のチームは、アスベスト疾患のさまざまな側面を調査し続けました。
1968 年の主要な論文は、アスベスト曝露に対する喫煙の相乗効果を報告した (Selikoff, Hammond and Churg 1968)。 研究は拡大され、アスベスト生産労働者、仕事で間接的にアスベストに曝露された人々(例えば、造船所の労働者)、および家族がアスベストに曝露した人々が含まれるようになりました。
その後の分析では、ハーバート・セイドマン、MBA、米国癌協会の疫学および統計担当アシスタント・バイス・プレジデントがチームに参加し、このグループは、アスベストへの短期間の暴露でさえ、癌のリスクが有意に増加することを実証しました。 30 年後 (Seidman, Selikoff and Hammond 1979)。 632 の絶縁体に関するこの最初の研究では、中皮腫の症例は 8 例しかなかったが、その後の調査で、アスベスト労働者の全死亡の XNUMX% が胸膜および腹膜の中皮腫によるものであることが示された。
セリコフ博士の科学的調査が拡大するにつれて、彼と彼の同僚は、産業衛生技術の革新を通じてアスベストへの暴露を減らすことに注目すべき貢献をしました。 アスベスト問題の緊急性について立法者を説得することによって。 アスベスト病に関連する障害補償の問題を評価する際に。 また、水道や大気中のアスベスト粒子の一般的な分布を調査しています。
セリコフ博士はまた、アスベスト問題に関する会議を開催し、多くの科学会議に参加することで、医学界と科学界にアスベスト問題への注意を喚起しました。 アスベスト病の問題に関する彼のオリエンテーション ミーティングの多くは、特に弁護士、裁判官、大企業の社長、および保険会社の幹部向けに構成されていました。
精神的負荷と身体的負荷
メンタル ワークロード (MWL) の概念は、最新の半自動化およびコンピューター化されたテクノロジによって、製造および管理タスクの両方で人間の精神的または情報処理能力に厳しい要件が課される可能性があるため、ますます重要になっています。 したがって、特に仕事の分析、仕事の要件の評価、および仕事の設計の分野では、精神的な作業負荷の概念化が、従来の身体的な作業負荷の概念化よりもさらに重要になっています。
メンタルワークロードの定義
メンタルワークロードの合意された定義はありません。 主な理由は、少なくとも 1 つの理論的に十分に基づいたアプローチと定義があるためです。 (2) タスク要件と人間の能力またはリソースとの間の相互作用の観点から定義された MWL (Hancock および Chignell 1986; Welford 1986; Wieland-Eckelmann 1992)。
どちらのアプローチも異なるコンテキストから生じていますが、さまざまな問題に対して必要かつ十分に根拠のある貢献を提供します。
要件リソースの相互作用 アプローチは、同一の身体的および心理社会的条件および要件に対する個人間で異なる反応を説明しようとするパーソナリティ-環境適合/不適合理論のコンテキスト内で開発されました。 したがって、このアプローチは、例えば、疲労、単調さ、感情的嫌悪、燃え尽き症候群、または病気の観点から、負荷の要件と条件に対する主観的な反応のパターンの個人差を説明するかもしれません (Gopher and Donchin 1986; Hancock and Meshkati 1988)。
タスク要件 アプローチは、主にタスクの設計、特に新しい未試行の将来のタスクの設計、またはいわゆる 将来のタスクの設計. ここでの背景は、応力-ひずみの概念です。 タスク要件はストレスを構成し、働く被験者は、他の形態のストレスと同じように、要求に適応または対処しようとします (Hancock and Chignell 1986)。 このタスク要件アプローチは、これらの将来のタスクを達成する従業員 (多くの場合、まだ不明) に対する後の影響を最適化するために、事前にタスクを設計する方法の問題に答えようとします。
MWL の両方の概念化には、少なくともいくつかの共通の特徴があります。
理論的アプローチ: 要件-リソース アプローチ
人と環境の適合性の観点から、MWL とその結果は、図 1 に示すように、過小負荷、適切に適合する負荷、および過負荷に大まかに分類できます。 この分類は、タスク要件と精神的能力またはリソースとの関係から生じます。 タスクの要件は、リソースによって超過するか、適合するか、または満たされない可能性があります。 両方のタイプの不適合は、不適合の量的または質的モードから生じる可能性があり、質的には異なりますが、いずれにせよ否定的な結果をもたらします (図 1 を参照)。
一部の理論では、要件のリソースまたは容量側、つまりリソース関係から始めて MWL を定義しようとします。 これらの資源理論は、資源量理論と資源配分理論に細分化される可能性があります (Wieland-Eckelmann 1992)。 利用可能な容量の量は、単一のソース ( リソース理論) 処理を決定します。 このリソースの利用可能性は、覚醒によって異なります (Kahneman 1973)。 モダン の試合に リソース理論は、一連の比較的独立した処理リソースを想定しています。 したがって、パフォーマンスは、同じリソースまたは異なるリソースが同時に必要とされるかどうかの条件に依存します。 さまざまなリソースとは、たとえば、エンコード、処理、または応答するリソースです (Gopher and Donchin 1986; Welford 1986)。 これらのタイプの理論の最も重要な問題は、質的に異なる処理操作の XNUMX つまたは複数の明確に定義された容量を確実に特定することです。
リソース割り当て理論では、さまざまな戦略の関数として質的に変化する処理を想定しています。 戦略に応じて、タスクの達成に異なる精神的プロセスと表現が適用される場合があります。 したがって、安定したリソースの量ではなく、柔軟な割り当て戦略が重要なポイントになります。 ただし、ここでも重要な問題、特に戦略の診断方法に関する問題は解決されていません。
MWL の評価: 要求リソース アプローチの使用
明確に定義された測定単位がないため、現時点で MWL を厳密に測定することは不可能です。 しかし、確かに、評価のための概念化と手段は、客観性、信頼性、有効性、および有用性を備えた診断アプローチの一般的な品質基準を満たす必要があります。 しかし、現時点では、提案された技術や機器の全体的な品質についてはほとんどわかっていません。
要件とリソースのアプローチに従って MWL を評価することの難しさには、かなりの数の理由があります (O'Donnell and Eggemier 1986)。 MWL 評価の試みは、次のような質問に対処する必要があります: タスクは、自分で設定した目標に従っているのか、それとも外部で定義された順序を参照して指示されているのか? どのタイプの能力 (意識的な知的処理、暗黙知の適用など) が必要で、それらは同時にまたは順番に呼び出されますか? 利用可能なさまざまな戦略はありますか? もしそうなら、どの戦略ですか? 働く人のどの対処メカニズムが必要になる可能性がありますか?
最もよく議論されるアプローチは、次の観点から MWL を評価しようとするものです。
どちらのアプローチも、単一資源理論の仮定に大きく依存しているため、上記の質問と格闘する必要があります。
努力評価. たとえば、認識された相関関係に適用されるスケーリング手順などの努力評価手法 一般的な中枢活性化Bartenwerfer (1970) によって開発され、検証された. 被験者は、提示されたスケールのステップの XNUMX つを使用して、知覚された努力を説明するよう求められます。
上記の品質基準は、この技術によって満たされています。 その制限には、知覚された努力の本質的ではあるが疑わしい部分をカバーするスケールの一次元性が含まれます。 疲労、退屈、不安など、知覚された個人的なタスクの結果を予測する可能性が限られている、またはないこと。 特に、MWL の内容に依存する側面をほとんど何も識別および説明しない、非常に抽象的または形式的な努力の性質 (たとえば、資格や学習オプションの有用な適用の可能性など)。
精神能力評価. 精神的能力の評価は、デュアルタスク技術と関連するデータ解釈手順で構成されています。 パフォーマンス動作特性 (POC). デュアル タスク技術は、いくつかの手順をカバーしています。 それらの共通の特徴は、被験者が同時に XNUMX つのタスクを実行するように要求されることです。 重要な仮説は次のとおりです。デュアルタスクの状況での追加または二次タスクが、ベースラインの単一タスクの状況と比較して低下するほど、主要なタスクの精神的能力の要件は低くなり、逆もまた同様です。 アプローチは現在拡大されており、デュアルタスク条件下でのさまざまなバージョンのタスク干渉が調査されています。 たとえば、被験者は、タスクの優先順位の段階的なバリエーションで XNUMX つのタスクを同時に実行するように指示されます。 POC 曲線は、同時に実行されるタスク間で限られたリソースを共有することから生じる可能性のあるデュアルタスクの組み合わせの影響をグラフで示します。
このアプローチの重要な仮定は、主に、すべてのタスクが安定した限定された意識的 (無意識的、自動化された、暗黙的または暗黙的) の処理能力の一定の割合を必要とするという提案にあり、XNUMX つの能力要件の仮説的な加法関係で構成されています。パフォーマンスデータのみへのアプローチの制限。 後者は、いくつかの理由で誤解を招く可能性があります。 まず第一に、パフォーマンス データと主観的に知覚されるデータの感度には大きな違いがあります。 認識される負荷は、主に必要なリソースの量によって決定されるようであり、多くの場合、作業メモリの観点から運用化されますが、パフォーマンスの尺度は、割り当て戦略に応じて、リソースの共有の効率によって主に決定されるようです (これは 解離理論; Wickens と Yeh 1983 を参照)。 さらに、情報処理能力と性格特性の個人差は、主観的(知覚)、パフォーマンス、および精神生理学的領域内のMWLの指標に強く影響します。
理論的アプローチ: タスク要件アプローチ
示されているように、タスクの要件は多次元的であり、したがって、それが知覚された努力であろうと残りの意識的な精神的能力であろうと、1986つの次元だけでは十分に説明できない場合があります. より深遠な記述は、タスク特性の段階的次元の理論的に選択されたパターンを適用するプロファイルのようなものかもしれません。 したがって、中心的な問題は、特にタスクの内容に関する「タスク」の概念化と、特に目標指向の行動の構造と段階に関する「タスクの達成」の概念化です。 タスクの役割は、文脈条件 (気温、騒音、労働時間など) が人に与える影響でさえ、タスクに依存するという事実によって強調されます。なぜなら、それらはゲート デバイスとして機能するタスクによって媒介されるからです (Fisher 1)。 . さまざまな理論的アプローチは、タスクの結果の有効な予測を提供する重要なタスクの次元に関して十分に一致しています。 いずれにせよ、タスクの結果には 2 つの要素があります。なぜなら、(XNUMX) 意図された結果が達成され、実行結果の基準が満たされなければならず、(XNUMX) 多数の意図しない個人的な短期的および累積的な長期的な副作用が現れるからです。たとえば、疲労、退屈(単調)、職業病、内発的動機、知識、スキルの向上などです。
MWLの評価. タスク要件アプローチでは、完全なアクションと部分的なアクションまたはモチベーション ポテンシャル スコアのようなアクション指向のアプローチ (両方の詳細については、Hacker 1986 を参照) は、分析と評価に不可欠なタスク特性として、少なくとも次のことを提案します。
これらのタスクの特徴を特定するには、文書分析、観察、インタビュー、グループディスカッションを含むジョブ/タスク分析の共同手順が必要であり、準実験的デザインに統合する必要があります (Rudolph、Schönfelder、および Hacker 1987)。 分析を導き、支援するタスク分析機器が利用可能です。 それらの一部は分析のみを支援します (たとえば、NASA-TLX タスク負荷指数、Hart および Staveland、1988 年) もあれば、評価および設計または再設計に役立つものもあります。 ここでの例は、TBS-GA (Tätigkeitsbewertungs System für geistige Arbeit [タスク診断調査 - メンタルワーク]) です。 Rudolph、Schönfelder、および Hacker (1987) を参照してください。
抽出時間と バイオマーカー 生物学的マーカーの略で、人体などの生物学的システムで発生する測定可能なイベントを指す用語です。 このイベントは、生物のより一般的な状態または平均余命の反映またはマーカーとして解釈されます。 労働衛生では、一般的にバイオマーカーが健康状態や疾病リスクの指標として使用されます。
バイオマーカーは、ヒトを含む可能性のある in vitro および in vivo 研究に使用されます。 通常、1 つの特定のタイプの生物学的マーカーが識別されます。 いくつかのバイオマーカーは分類が難しいかもしれませんが、通常、それらは曝露のバイオマーカー、影響のバイオマーカー、または感受性のバイオマーカーに分けられます (表 XNUMX を参照)。
表 1. 労働衛生の毒物学研究で使用される曝露のバイオマーカーまたは影響のバイオマーカーの例
サンプル | 測定 | 目的 |
曝露バイオマーカー | ||
脂肪組織 | ダイオキシン | ダイオキシン暴露 |
血 | Lead | 鉛暴露 |
骨 | アルミ | アルミニウム露出 |
呼気 | トルエン | トルエン暴露 |
ヘア | マーキュリー | メチル水銀曝露 |
ヒアルロン酸抗酸化セラム | ベンゼン | ベンゼン暴露 |
尿 | フェノール | ベンゼン暴露 |
効果バイオマーカー | ||
血 | カルボキシヘモグロビン | 一酸化炭素曝露 |
赤血球 | 亜鉛プロトポルフィリン | 鉛暴露 |
ヒアルロン酸抗酸化セラム | コリンエステラーゼ | 有機リン曝露 |
尿 | ミクログロブリン | 腎毒性暴露 |
白血球 | DNA付加物 | 変異原曝露 |
許容できる程度の妥当性があれば、バイオマーカーはいくつかの目的に使用できます。 バイオマーカーは、特定のタイプの中毒または他の化学的に誘発された悪影響の診断を支持または否定するために使用される場合があります。 健康な被験者では、バイオマーカーは特定の化学物質への曝露に対する個人の過敏性も反映する可能性があるため、リスク予測とカウンセリングの基礎として役立つ可能性があります. 暴露された労働者のグループでは、いくつかの暴露バイオマーカーを適用して、汚染軽減規制への準拠の程度または一般的な予防努力の有効性を評価できます。
曝露のバイオマーカー
曝露バイオマーカーは、体内の外因性化合物(または代謝産物)、化合物(または代謝産物)と内因性成分との間の相互作用生成物、または曝露に関連する別の事象である可能性があります。 最も一般的には、金属などの安定した化合物への曝露のバイオマーカーには、血液、血清、尿などの適切なサンプル中の金属濃度の測定値が含まれます。 揮発性化学物質の場合、(汚染のない空気を吸入した後) 呼気中のそれらの濃度を評価することができます。 化合物が体内で代謝される場合、XNUMX つまたは複数の代謝産物が曝露のバイオマーカーとして選択される可能性があります。 代謝物は、多くの場合、尿サンプルで測定されます。
最新の分析方法により、有機化合物の異性体または同族体の分離、および金属化合物のスペシエーションまたは特定の元素の同位体比の決定が可能になる場合があります。 高度な分析により、反応性化学物質との結合によって引き起こされる DNA やその他の高分子の構造の変化を調べることができます。 このような高度な技術は、バイオマーカー研究への応用において重要性が大幅に高まることは間違いありません。検出限界が低くなり、分析の妥当性が向上することで、これらのバイオマーカーがさらに有用になる可能性があります。
変異原性化学物質への暴露のバイオマーカーに関して、特に有望な開発が行われています。 これらの化合物は反応性があり、タンパク質や DNA などの高分子と付加物を形成する場合があります。 白血球または組織生検で DNA 付加物が検出される場合があり、特定の DNA 断片が尿中に排泄される場合があります。 例えば、エチレンオキシドへの暴露は DNA 塩基との反応を引き起こし、損傷した塩基の除去後、N-7-(2-ヒドロキシエチル)グアニンは尿中に排出されます。 一部の付加物は、特定の暴露を直接言及していない場合があります。 たとえば、8-ヒドロキシ-2'-デオキシグアノシンは DNA への酸化的損傷を反映しており、この反応はいくつかの化合物によって引き起こされる可能性があり、そのほとんどは脂質過酸化も誘発します。
付加体形成または酸化によって、他の巨大分子も変化し得る。 特に興味深いことに、そのような反応性化合物は、化合物への曝露のバイオマーカーとして決定できるヘモグロビン付加物を生成する可能性があります。 利点は、血液サンプルから十分な量のヘモグロビンを取得できることです。赤血球の寿命が XNUMX か月であることを考えると、タンパク質のアミノ酸で形成された付加体は、この期間中の総暴露量を示します。
付加物は、高性能脂質クロマトグラフィーなどの高感度技術によって決定される場合があり、いくつかの免疫学的方法も利用できます。 一般に、分析方法は新しく、高価であり、さらなる開発と検証が必要です。 を使用することで、より良い感度を得ることができます。 32DNA損傷が起こったことを非特異的に示すPポストラベリングアッセイ。 これらの技術はすべて、生物学的モニタリングに役立つ可能性があり、ますます多くの研究に適用されています。 しかし、よりシンプルで感度の高い分析方法が必要です。 一部の方法は低レベルの暴露で特異性が限られているため、喫煙やその他の要因が測定結果に大きな影響を与える可能性があり、解釈が困難になる可能性があります。
変異原性化合物、または変異原に代謝される化合物への暴露は、暴露された個人からの尿の変異原性を評価することによって決定することもできます。 尿サンプルは、簡単に測定できる方法で特定の点変異が発現している細菌株と一緒に培養されます。 尿サンプルに変異原性化学物質が存在する場合、細菌の変異率が高くなります。
曝露バイオマーカーは、曝露の時間的変動および異なるコンパートメントとの関係に関して評価する必要があります。 したがって、バイオマーカーによって表される時間枠、つまりバイオマーカー測定値が過去の曝露および/または蓄積された身体負荷を反映する程度は、結果を解釈するためにトキシコキネティックスデータから決定する必要があります。 特に、バイオマーカーが特定の標的臓器に留まる程度を考慮する必要があります。 血液サンプルはバイオマーカーの研究によく使用されますが、末梢血はコンパートメント間の輸送媒体として機能しますが、一般にコンパートメントとは見なされません。 血液中の濃度がさまざまな臓器のレベルを反映する程度は、さまざまな化学物質間で大きく異なり、通常、曝露の長さと曝露からの時間にも依存します。
このタイプの証拠は、バイオマーカーを(総)吸収線量の指標または有効線量(すなわち、標的組織に到達した量)の指標として分類するために使用されることがあります。 例えば、特定の溶媒への曝露は、曝露後の特定の時間における血液中の溶媒の実際の濃度に関するデータから評価することができる。 この測定値は、体内に吸収された溶媒の量を反映します。 吸収された量の一部は、溶媒の蒸気圧により吐き出されます。 血液中を循環している間、溶媒は体のさまざまな成分と相互作用し、最終的には酵素によって分解されるようになります. 代謝プロセスの結果は、グルタチオンとの抱合によって生成される特定のメルカプツール酸を測定することによって評価できます。 メルカプツール酸の累積排泄は、血中濃度よりも有効用量をよりよく反映している可能性があります.
生殖や老化などのライフイベントは、化学物質の分布に影響を与える可能性があります。 体内の化学物質の分布は妊娠によって大きく影響を受け、多くの化学物質が胎盤関門を通過して胎児が暴露される可能性があります。 授乳は脂溶性化学物質の排泄を引き起こす可能性があり、その結果、乳児による摂取の増加とともに母親の保持が減少します。 減量中または骨粗鬆症の発症中に、貯蔵された化学物質が放出される可能性があり、標的臓器の「内因性」暴露が新たに長期化する可能性があります。 他の要因が個々の化合物の吸収、代謝、保持、および分布に影響を与える可能性があり、感受性のバイオマーカーがいくつか利用可能です (以下を参照)。
効果のバイオマーカー
影響のマーカーは、内因性成分、機能的能力の尺度、または暴露によって影響を受ける身体または臓器系の状態またはバランスの他の指標である可能性があります。 このような効果マーカーは、一般に、異常の前臨床指標です。
これらのバイオマーカーは、特異的または非特異的である可能性があります。 特定のバイオマーカーは、特定の曝露の生物学的影響を示し、予防目的に使用できる可能性がある証拠を提供するため、有用です。 非特異的なバイオマーカーは、影響の個々の原因を示すものではありませんが、混合暴露による総合的な統合効果を反映している可能性があります。 したがって、両方のタイプのバイオマーカーは、労働衛生においてかなり役立つ可能性があります。
曝露バイオマーカーと効果バイオマーカーの間に明確な区別はありません。 たとえば、付加体の形成は、曝露ではなく影響を反映していると言えます。 しかし、効果バイオマーカーは通常、細胞、組織、または全身の機能の変化を示します。 一部の研究者は、暴露された実験動物の肝臓重量の増加や子供の成長低下などの全体的な変化を影響のバイオマーカーとして含めています。 労働衛生の目的で、効果バイオマーカーは、酵素の阻害など、無症状または可逆的な生化学的変化を示すものに制限する必要があります。 最も頻繁に使用される効果バイオマーカーは、おそらく特定の殺虫剤、つまり有機リン酸塩とカルバメートによって引き起こされるコリンエステラーゼの阻害です。 ほとんどの場合、この効果は完全に可逆的であり、酵素阻害は、この特定の殺虫剤グループへの総曝露を反映しています。
一部の曝露は、酵素阻害をもたらさず、むしろ酵素活性の増加をもたらします。 これは、P450 ファミリーに属するいくつかの酵素の場合です (「毒性反応の遺伝的決定因子」を参照)。 それらは、特定の溶剤や多環芳香族炭化水素 (PAH) への暴露によって誘発される可能性があります。 これらの酵素は、生検が困難な組織に主に発現しているため、その特定の酵素によって代謝される化合物を投与することにより、in vivo で間接的に酵素活性を測定し、尿または血漿中の分解産物を測定します。
他の暴露は、体内で保護タンパク質の合成を誘発する可能性があります。 最良の例は、おそらくカドミウムに結合し、この金属の排泄を促進するメタロチオネインです。 カドミウム曝露は、メタロチオネイン遺伝子の発現増加をもたらす要因の XNUMX つです。 同様の保護タンパク質が存在する可能性がありますが、バイオマーカーとして受け入れられるようになるにはまだ十分に調査されていません. バイオマーカーとして使用できる可能性のある候補の中には、もともと熱ショックタンパク質と呼ばれていた、いわゆるストレスタンパク質があります。 これらのタンパク質は、さまざまな有害な暴露に反応して、さまざまな生物によって生成されます。
酸化的損傷は、血清中のマロンジアルデヒドの濃度またはエタンの呼気を測定することによって評価できます。 同様に、アルブミンなどの分子量の小さいタンパク質の尿中排泄は、初期の腎障害のバイオマーカーとして使用される可能性があります。 臨床現場で日常的に使用されるいくつかのパラメーター (例えば、血清ホルモンまたは酵素レベル) も、バイオマーカーとして有用である可能性があります。 ただし、これらのパラメーターの多くは、障害を早期に検出するのに十分な感度を備えていない可能性があります。
効果パラメーターの別のグループは、遺伝毒性効果 (染色体構造の変化) に関連しています。 このような影響は、細胞分裂を行う白血球の顕微鏡検査によって検出される可能性があります。 染色体への重大な損傷 (染色体異常または小核の形成) は、顕微鏡で見ることができます。 損傷は、細胞分裂中に細胞に色素を加えることによっても明らかになることがあります。 遺伝毒性物質への暴露は、各染色体の XNUMX つの染色分体間の色素交換の増加 (姉妹染色分体交換) として視覚化できます。 染色体異常は、がん発症リスクの増加に関連していますが、姉妹染色分体交換率の増加の重要性はあまり明確ではありません。
遺伝毒性のより高度な評価は、体細胞、つまり口腔粘膜から得られた白血球または上皮細胞の特定の点変異に基づいています。 特定の遺伝子座での変異により、細胞は毒性のある化学物質 (6-チオグアニンなど) を含む培養で増殖できるようになる場合があります。 あるいは、特定の遺伝子産物を評価することができる(例えば、特定の癌遺伝子によってコードされる癌タンパク質の血清または組織濃度)。 明らかに、これらの変異は、被った遺伝毒性損傷の合計を反映しており、原因となる曝露について必ずしも何も示していません。 これらの方法はまだ労働衛生での実用化の準備ができていませんが、この一連の研究の急速な進歩は、そのような方法が数年以内に利用可能になることを示唆しています.
感受性のバイオマーカー
感受性のマーカーは、遺伝性であれ誘導性であれ、個体が生体異物の影響またはそのような化合物のグループの影響に対して特に敏感であることを示す指標です。 ほとんどの注意は遺伝的感受性に集中していますが、他の要因も少なくとも同じくらい重要かもしれません. 過感受性は、遺伝的形質、個人の体質、または環境要因による可能性があります。
特定の化学物質を代謝する能力は可変であり、遺伝的に決定されます (「毒性反応の遺伝的決定因子」を参照)。 いくつかの関連する酵素は、単一の遺伝子によって制御されているようです。 例えば外来化学物質の酸化は、主にP450ファミリーに属する酵素ファミリーによって行われます。 他の酵素は、抱合によって代謝産物をより水溶性にします(例:N-アセチルトランスフェラーゼおよびμ-グルタチオン-S-トランスフェラーゼ)。 これらの酵素の活性は遺伝的に制御されており、かなり異なります。 前述のように、活性は、少量の薬物を投与し、尿中の代謝産物の量を測定することによって測定できます。 遺伝子のいくつかは現在特徴付けられており、遺伝子型を決定するための技術が利用可能です。 重要な研究は、特定の癌の形態を発症するリスクが外来化合物を代謝する能力に関連していることを示唆しています。 多くの問題がまだ解決されていないため、現時点では、これらの潜在的な感受性バイオマーカーの労働衛生における使用が制限されています。
アルファなどの他の継承された形質1抗トリプシン欠乏症またはグルコース-6-リン酸デヒドロゲナーゼ欠乏症もまた、体内の防御機構の欠損を引き起こし、それによって特定の暴露に対する過敏症を引き起こします.
感受性に関するほとんどの研究は、遺伝的素因を扱ってきました。 他の要因も同様に役割を果たしており、部分的に無視されてきました. 例えば、慢性疾患を持つ個人は、職業上の曝露に対してより敏感である可能性があります。 また、病気の過程や有毒化学物質への以前の曝露が無症状の臓器損傷を引き起こした場合、新たな有毒物質への曝露に耐える能力が低下する可能性があります. この場合、臓器機能の生化学的指標が感受性バイオマーカーとして使用される場合があります。 おそらく過感受性に関する最も良い例は、アレルギー反応に関するものです。 個人が特定の曝露に対して感作された場合、血清中に特異的な抗体が検出されます。 個人が感作されていない場合でも、他の現在または過去の曝露が、職業曝露に関連する悪影響を引き起こすリスクを高める可能性があります。
主な問題は、職場での混合暴露の共同効果を決定することです。 さらに、個人的な習慣や薬物使用により、感受性が高まる可能性があります。 たとえば、たばこの煙には通常、かなりの量のカドミウムが含まれています。 したがって、カドミウムへの職業的暴露により、体内にこの金属を相当量蓄積しているヘビースモーカーは、カドミウム関連の腎疾患を発症するリスクが高くなります.
労働衛生への応用
バイオマーカーは毒物学研究に非常に有用であり、多くは生物学的モニタリングに適用できる可能性があります。 とはいえ、限界も認識しなければなりません。 多くのバイオマーカーは、これまで実験動物でのみ研究されてきました。 他の種のトキシコキネティックスのパターンは、必ずしも人間の状況を反映していない可能性があり、外挿には、人間のボランティアでの確認研究が必要な場合があります。 また、遺伝的要因または体質的要因による個人差も考慮する必要があります。
場合によっては、ばく露バイオマーカーがまったく実現できない場合があります (たとえば、in vivo で短寿命の化学物質の場合)。 他の化学物質は、神経系などの通常の手順ではアクセスできない臓器に保存されているか、影響を与える可能性があります. 曝露経路も分布パターンに影響を与える可能性があり、したがってバイオマーカーの測定とその解釈にも影響を与える可能性があります。 たとえば、嗅神経を介した脳への直接曝露は、曝露バイオマーカーの測定による検出を逃れる可能性があります。 バイオマーカーの影響に関しては、それらの多くはまったく特定されておらず、変化はライフスタイル要因を含むさまざまな原因による可能性があります. おそらく特に感受性バイオマーカーに関しては、個々の遺伝子型の全体的な健康上の重要性について多くの不確実性が残っているため、解釈は現時点では非常に慎重でなければなりません.
労働衛生において、理想的なバイオマーカーはいくつかの要件を満たす必要があります。 まず第一に、サンプルの収集と分析はシンプルで信頼できるものでなければなりません。 最適な分析品質を得るには標準化が必要ですが、特定の要件はかなり異なります。 主な関心領域には、個人の準備、サンプリング手順とサンプルの取り扱い、および測定手順が含まれます。 後者には、校正や品質保証手順などの技術的要因と、オペレーターの教育や訓練などの個人関連要因が含まれます。
分析の妥当性とトレーサビリティを文書化するために、参照物質は関連するマトリックスに基づいており、適切な濃度の毒性物質または関連する代謝物が適切なレベルで含まれている必要があります。 バイオマーカーを生物学的モニタリングまたは診断目的で使用するには、責任のある研究所が、定義された性能特性を備えた十分に文書化された分析手順と、結果の検証を可能にするアクセス可能な記録を持っている必要があります。 とはいえ、同時に、一般的な品質保証手順を補足するための標準物質の特徴付けと使用の経済性を考慮しなければなりません。 したがって、達成可能な結果の品質とその用途は、参照資料、人員、および機器を含む品質保証の追加コストとバランスを取る必要があります。
もうXNUMXつの要件は、バイオマーカーが、少なくとも研究の状況下では、特定のタイプの曝露に対して特異的であり、曝露の程度と明確な関係があることです. そうしないと、バイオマーカー測定の結果を解釈するのが難しすぎる可能性があります。 ばく露バイオマーカーの測定結果を適切に解釈するには、診断の有効性を知る必要があります (つまり、バイオマーカー値を健康リスクの可能性の大きさに変換すること)。 この分野では、金属はバイオマーカー研究のパラダイムとして機能します。 最近の研究は、用量反応関係の複雑さと微妙さを実証しており、無影響レベルを特定すること、したがって許容暴露を定義することもかなり困難です。 ただし、この種の研究は、関連する情報を明らかにするために必要な調査と改良の種類も示しています。 ほとんどの有機化合物について、曝露とそれに対応する健康への悪影響との間の定量的な関連性はまだ利用できません。 多くの場合、主要な標的臓器でさえ確実にわかっていません。 さらに、毒性データとバイオマーカー濃度の評価は、一度に単一の化合物にさらされるのではなく、物質の混合物にさらされることによって複雑になることがよくあります。
バイオマーカーを職業上の健康目的に適用する前に、いくつかの追加の考慮事項が必要です。 まず、バイオマーカーは無症状で可逆的な変化のみを反映する必要があります。 第二に、バイオマーカーの結果が健康リスクに関して解釈できることを考えると、予防努力が利用可能であり、バイオマーカーのデータが暴露を減らす必要性を示唆している場合に備えて現実的であると見なされるべきです. 第三に、バイオマーカーの実際の使用は、一般的に倫理的に許容できるものと見なされなければなりません。
産業衛生測定値は、適用される暴露限度と比較される場合があります。 同様に、曝露バイオマーカーまたは効果バイオマーカーの結果は、生物学的曝露指数と呼ばれることもある生物学的作用限界と比較することができます。 そのような制限は、適切な分野の臨床医と科学者の最善のアドバイスに基づいている必要があり、「リスク管理者」としての責任ある管理者は、関連する倫理的、社会的、文化的、経済的要因を考慮に入れる必要があります。 可能であれば、科学的根拠には、危険にさらされている集団内の感受性の変動に関する情報によって補足された用量反応関係を含める必要があります。 一部の国では、労働者や一般市民が基準設定プロセスに関与し、特に科学的な不確実性が大きい場合に重要な情報を提供しています。 主な不確実性の XNUMX つは、予防すべき健康への悪影響をどのように定義するかということです。たとえば、曝露バイオマーカーとしての付加体形成自体が、予防すべき悪影響 (すなわち、効果バイオマーカー) を表しているかどうかなどです。 同じ化合物について、一方で偶発的曝露と他方で職業的曝露に対して異なる制限を設けることが倫理的に正当化できるかどうかを決定する際に、難しい問題が生じる可能性があります。
バイオマーカーの使用によって生成された情報は、一般に、医師と患者の関係の中で検査を受ける個人に伝えられるべきです。 倫理的な懸念は、実際の健康リスクに関して現在詳細に解釈できない非常に実験的なバイオマーカー分析に関連して特に考慮する必要があります。 例えば、一般集団については、血中鉛濃度以外の曝露バイオマーカーの解釈に関して、現時点では限られたガイダンスが存在します。 また、生成されたデータの信頼性も重要です (つまり、適切なサンプリングが行われているかどうか、関連する実験室で健全な品質保証手順が使用されているかどうか)。 特別な懸念の追加領域は、個々の過感受性に関連しています。 研究からのフィードバックを提供する際には、これらの問題を考慮に入れる必要があります。
バイオマーカー研究の影響を受ける、またはバイオマーカー研究の実施に関係する社会のすべてのセクターは、研究によって生成された情報をどのように扱うかについての意思決定プロセスに関与する必要があります。 避けられない倫理的対立を防止または克服するための具体的な手順は、地域または国の法的および社会的枠組みの中で開発されるべきです。 しかし、それぞれの状況は異なる一連の疑問と落とし穴を表しており、暴露バイオマーカーのすべてのアプリケーションをカバーするために一般市民が関与するための単一の手順を開発することはできません。
警戒の概念は、信号の効率的な登録と処理を必要とするタスクにおける人間の観察者の警戒状態を指します。 警戒タスクの主な特徴は、比較的長い持続時間と、他の刺激イベントの背景に対してまれで予測不可能なターゲット刺激 (信号) を検出する必要があることです。
警戒タスク
警戒研究の典型的なタスクは、レーダー オペレーターのタスクでした。 歴史的に、第二次世界大戦中の明らかに不十分なパフォーマンスは、警戒に関する広範な研究の主要な推進力となっています。 警戒が必要なもう XNUMX つの主要なタスクは、工業検査です。 より一般的には、比較的まれな信号の検出を必要とするあらゆる種類の監視タスクには、これらの重大なイベントの検出と対応に失敗するリスクが伴います。
警戒タスクは、共通の特徴にもかかわらず、異種のセットを構成し、いくつかの次元で異なります。 明らかに重要な次元は、全体的な刺激率とターゲット刺激の率です。 刺激率を明確に定義することは常に可能であるとは限りません。 これは、モニタリング タスクの一連のダイヤルで重要な値を検出する場合のように、継続的に提示されるバックグラウンド刺激に対するターゲット イベントの検出を必要とするタスクの場合です。 それほど重要ではない違いは、逐次識別タスクと同時識別タスクの違いです。 同時識別タスクでは、ターゲット刺激と背景刺激の両方が同時に存在しますが、逐次識別タスクでは、メモリに対する要求が行われるように、一方が他方の後に提示されます。 ほとんどの警戒タスクは視覚刺激の検出を必要としますが、他のモダリティの刺激も研究されています。 刺激は、単一の空間位置に限定することも、ターゲット刺激のさまざまなソースを存在させることもできます。 ターゲット刺激は、物理的特性によって背景刺激と異なる場合がありますが、より概念的なもの (他のパターンとは異なる可能性のあるメーターの読み取り値の特定のパターンなど) によっても異なる場合があります。 もちろん、ターゲットの目立ちやすさはさまざまです。簡単に検出できるものもあれば、背景の刺激と区別するのが難しいものもあります。 多くの産業検査タスクの場合のように、ターゲット刺激は一意である場合もあれば、バックグラウンド刺激から引き離す明確な境界のないターゲット刺激のセットが存在する場合もあります。 警戒タスクが異なる次元のこのリストは拡張することができますが、リストのこの長さでさえ、警戒タスクの不均一性を強調するのに十分です。
パフォーマンスの変動と警戒の減少
警戒タスクで最も頻繁に使用されるパフォーマンス指標は、検出されたターゲット刺激の割合です。たとえば、産業検査での欠陥製品です。 これは、いわゆる ヒット. 気づかれずに残っている標的刺激は呼ばれます ミス. 命中率は便利な指標ですが、やや不完全です。 100% のヒットを達成できる簡単な戦略があります。すべての刺激をターゲットとして分類するだけで済みます。 ただし、100% のヒット率には 100% の誤警報率が伴います。つまり、ターゲット刺激が正しく検出されるだけでなく、バックグラウンド刺激も誤って「検出」されます。 この一連の推論から、誤報が発生した場合は常に、ヒット率に加えてその割合を知ることが重要であることが明確になります。 警戒タスクのパフォーマンスのもう XNUMX つの尺度は、ターゲット刺激に応答するのに必要な時間 (応答時間) です。
警戒タスクのパフォーマンスは、XNUMX つの典型的な属性を示します。 XNUMX つ目は、警戒パフォーマンスの全体的なレベルが低いことです。 これは、同じ刺激に対する理想的な状況 (観察期間が短い、各識別に対する観察者の準備が整っているなど) と比較して低いです。 XNUMX番目の属性は、いわゆる警戒の低下であり、最初の数分以内に始まる可能性のある時計の過程でのパフォーマンスの低下です. これらの観察結果は両方ともヒットの割合を参照していますが、応答時間についても報告されています。 警戒の減少は警戒タスクの典型ですが、普遍的なものではありません。
全体的なパフォーマンスの低下と警戒力の低下の原因を調査する際に、タスクの基本的な特性に関連する概念と、生物的およびタスクとは無関係の状況要因に関連する概念とを区別します。 タスク関連の要因の中には、戦略的要因と非戦略的要因を区別することができます。
警戒タスクにおける戦略的プロセス
欠陥製品のような信号の検出は、一部は観察者の戦略の問題であり、一部は信号の識別可能性の問題です。 この区別は、 信号検出の理論 (TSD)、および区別の重要性を強調するために、理論のいくつかの基本を提示する必要があります。 「シグナルの存在の証拠」として定義される仮想変数を考えてみましょう。 信号が提示されると、この変数は何らかの値をとり、バックグラウンド刺激が提示されると、平均してより低い値をとります。 エビデンス変数の値は、シグナルの繰り返しの提示によって変化すると想定されます。 したがって、図 1 に示すように、いわゆる確率密度関数によって特徴付けることができます。別の密度関数は、背景刺激の提示時の証拠変数の値を特徴付けます。 シグナルがバックグラウンド刺激に類似している場合、関数が重複するため、証拠変数の特定の値がシグナルまたはバックグラウンド刺激のいずれかに由来する可能性があります。 図 1 の密度関数の特定の形状は、この議論に必須ではありません。
オブザーバーの検出応答は、証拠変数に基づいています。 証拠変数の値がしきい値を超えると必ず検出応答が与えられるように、しきい値が設定されていると想定されます。 図 1 に示すように、しきい値の右側にある密度関数の下の領域は、ヒットと誤警報の確率に対応します。 実際には、XNUMX つの関数の分離の推定値としきい値の位置を導き出すことができます。 XNUMX つの密度関数の分離は、背景刺激からのターゲット刺激の識別可能性を特徴付けますが、しきい値の位置は観察者の戦略を特徴付けます。 しきい値の変動は、ヒットと誤警報の割合の共同変動を生み出します。 しきい値が高いと、ヒットと誤報の割合が小さくなり、しきい値が低いと割合が大きくなります。 したがって、戦略の選択 (しきい値の配置) は、本質的に、特定の識別可能性に対して可能な組み合わせの中から、ヒット率と誤警報率の特定の組み合わせを選択することです。
しきい値の位置に影響を与える XNUMX つの主な要因は、ペイオフと信号周波数です。 ヒットから得られるものが多く、誤報によって失われるものがほとんどない場合、しきい値は低い値に設定されます。また、誤報のコストが高く、ヒットによるメリットが小さい場合は、しきい値が高い値に設定されます。 信号の割合が高い場合は、しきい値設定が低くなる可能性がありますが、信号の割合が低い場合は、しきい値設定が高くなる傾向があります。 しきい値設定に対する信号周波数の影響は、警戒タスクのヒットの割合と警戒の減少に関する全体的なパフォーマンスの低下の主な要因です。
戦略的変更(しきい値変更)による警戒の低下を考慮すると、監視中の攻撃の割合の減少は、誤警報の割合の減少を伴う必要があります。 実際、これは多くの研究に当てはまり、警戒タスクの全体的なパフォーマンスの低下は (最適な状況と比較して)、少なくとも部分的には閾値の調整に起因する可能性があります。 監視の過程で、検出応答の相対頻度がターゲットの相対頻度と一致するようになります。この調整は、ヒットの割合が比較的少なく、誤警報の割合も比較的少ない高いしきい値を意味します。 それにもかかわらず、しきい値設定の変更ではなく、識別可能性の変更に起因する警戒の低下があります。 これらは主に、刺激イベントの割合が比較的高い逐次識別タスクで観察されています。
警戒タスクにおける非戦略的プロセス
警戒タスクの全体的なパフォーマンスの低下の一部と、警戒の低下の多くの例は、検出しきい値を低信号レートに戦略的に調整するという観点から説明できますが、そのような説明は完全ではありません. 監視中に観察者に変化があり、刺激の識別可能性を低下させたり、タスク特性への適応とは見なされない明らかなしきい値シフトを引き起こしたりする可能性があります。 40年以上にわたる警戒研究の中で、全体的なパフォーマンスの低下や警戒の低下に寄与する多くの非戦略的要因が特定されています.
警戒課題におけるターゲットへの正しい反応には、十分に正確な感覚登録、適切な閾値位置、および知覚プロセスと関連する反応関連プロセスとの間のリンクが必要です。 見張りの間、オブザーバーは特定のタスクセット、特定の方法でターゲット刺激に反応するための特定の準備を維持する必要があります. 特定のタスク セットがなければ、オブザーバーは必要な方法でターゲット刺激に応答しないため、これは重要な要件です。 したがって、失敗の XNUMX つの主な原因は、不正確な感覚登録と、標的刺激に反応する準備の遅れです。 そのような失敗を説明する主要な仮説を簡単にレビューします。
刺激の検出と識別は、その外観について時間的または空間的な不確実性がない場合に高速になります。 時間的および/または空間的な不確実性は、警戒のパフォーマンスを低下させる可能性があります。 これは本質的な予測です 期待理論. オブザーバーの最適な準備には、時間的および空間的な確実性が必要です。 明らかに、警戒タスクはこの点で最適とは言えません。 期待理論の主な焦点は全体的な低パフォーマンスにありますが、警戒の低下の一部を説明するのにも役立ちます. ランダムな間隔で信号が頻繁に発生しない場合、最初は信号が提示されていないときに高いレベルの準備が整っている可能性があります。 さらに、信号は低いレベルの準備で提示されます。 これにより、一般的に時折高いレベルの準備ができなくなり、それらから得られる利益が監視の過程で消えてしまいます。
期待理論と密接な関係がある 注意理論. もちろん、警戒の注意理論の変種は、一般的な注意の支配的な理論に関連しています。 注意の見方を「処理のための選択」または「行動のための選択」と考えてください。 この見解によれば、刺激は環境から選択され、現在支配的な行動計画またはタスクセットに役立つときはいつでも高効率で処理されます。 すでに述べたように、選択は、そのような刺激がいつどこで発生するかについての正確な期待から恩恵を受けます. しかし、刺激は、アクション プラン (タスク セット) がアクティブな場合にのみ選択されます。 (たとえば、車の運転手は、信号や他の交通などに反応します。乗客は、通常はそうしませんが、どちらもほとんど同じ状況にあります。決定的な違いは、XNUMX つのタスク セットの違いです。ドライバーのタスク セットには、信号機への応答が必要です。)
アクション プランが一時的に非アクティブ化された場合、つまり、タスク セットが一時的に存在しない場合、処理のための刺激の選択が損なわれます。 警戒タスクには、刺激を処理するための短いサイクル時間、フィードバックの欠如、明らかなタスクの難しさによる動機付けの課題がほとんどないなど、タスクセットの継続的なメンテナンスを思いとどまらせる多くの機能が組み込まれています。 いわゆるブロッキングは、単純な暗算や単純な信号への迅速なシリアル応答など、サイクル時間が短いほとんどすべての単純な認知タスクで観察できます。 同様のブロッキングは、警戒タスクで設定されたタスクのメンテナンスでも発生します。 応答の頻度が低く、不在のタスクセットの期間中に提示されたターゲットが、不在が終了したときに存在しなくなる可能性があるため、応答の遅延ではなくミスが観察されるため、応答の遅延としてすぐに認識できるわけではありません。 ブロッキングは、タスクに費やす時間が長くなるにつれて頻繁になります。 これにより、警戒度が低下する可能性があります。 適切なタスク セットの可用性が一時的に失われる別の理由が考えられます (注意散漫など)。
特定の刺激は、現在の行動計画のサービスでは選択されませんが、独自の特性によって選択されます。 これらは、観察者に向かって移動する強烈で斬新な刺激であり、突然発症するか、観察者の現在の行動計画が何であるかに関係なく、その他の理由で即時の行動が必要になる可能性があります. そのような刺激を検出しないリスクはほとんどありません。 それらは、刺激源への視線の方向のシフトを含む方向付け反応によって示されるように、自動的に注意を引き付けます。 ただし、警報ベルに応答することは、通常、警戒作業とは見なされません。 独自の特徴によって注目を集める刺激に加えて、練習の結果として自動的に処理される刺激があります。 それらは環境から「飛び出す」ように見えます。 この種の自動処理には、いわゆる一貫したマッピング、つまり刺激に対する応答の一貫した割り当てを使用した広範な練習が必要です。 刺激の自動処理が開発されると、警戒の減少は小さいか、まったくない可能性があります。
最後に、警戒のパフォーマンスは、覚醒の欠如に苦しんでいます。 この概念は、かなりグローバルな方法で、睡眠から通常の覚醒、高興奮までの神経活動の強度を指します。 覚醒に影響を与えると考えられている要因の XNUMX つは外部刺激であり、これはかなり低く、ほとんどの警戒タスクで均一です。 したがって、中枢神経系の活動の強度は、時計の経過とともに全体的に低下する可能性があります. 覚醒理論の重要な側面は、警戒のパフォーマンスを、さまざまなタスクに関係のない状況要因や生物に関連する要因に関連付けることです。
状況的および有機的要因の影響
覚醒が低いと、警戒タスクのパフォーマンスが低下します。 したがって、パフォーマンスは、覚醒を促進する傾向がある状況要因によって強化される可能性があり、覚醒レベルを低下させるすべての手段によって低下する可能性があります。 結局のところ、この一般化は、警戒タスクの全体的なパフォーマンス レベルについてはほぼ正しいのですが、覚醒のさまざまな種類の操作では、警戒の低下に対する影響が見られないか、信頼性が低くなります。
覚醒レベルを上げる方法の XNUMX つは、追加のノイズを導入することです。 ただし、警戒の減少は一般的に影響を受けず、全体的なパフォーマンスに関しては結果に一貫性がありません。パフォーマンスレベルの向上、不変、および低下がすべて観察されています。 おそらく、ノイズの複雑な性質が関係しています。 たとえば、それは感情的にニュートラルまたは迷惑になる可能性があります。 それは興奮させるだけでなく、気を散らすものでもあります。 より一貫しているのは、睡眠不足の影響であり、これは「覚醒を抑える」ものです。 それは一般的に警戒のパフォーマンスを低下させ、警戒の減少を強化することが時々見られます。 警戒能力の適切な変化は、ベンゾジアゼピンやアルコールなどの抑制薬や、アンフェタミン、カフェイン、ニコチンなどの刺激薬でも観察されています。
個人差は、警戒タスクのパフォーマンスの顕著な特徴です。 個人差は、すべての種類の警戒作業で一貫しているわけではありませんが、同様の作業ではかなり一貫しています。 性別と一般的な知能の影響はほとんどまたはまったくありません。 年齢に関しては、警戒能力は小児期に増加し、XNUMX 歳を超えると低下する傾向があります。 さらに、内向的な人は外向的な人よりも優れたパフォーマンスを発揮する可能性が高くなります。
警戒性能の向上
既存の理論とデータは、警戒のパフォーマンスを向上させるいくつかの手段を示唆しています。 提案の具体性に応じて、さまざまな長さのリストを作成することは難しくありません。 以下に、特定のタスク要件に適合させる必要があるいくつかのかなり大まかな提案を示します。 それらは、知覚的差別の容易さ、適切な戦略的調整、不確実性の減少、注意の欠如の影響の回避、および覚醒の維持に関連しています。
警戒タスクには、最適でない条件下での差別が必要です。 したがって、識別をできるだけ簡単にするか、信号をできるだけ目立つようにすることをお勧めします。 この一般的な目標に関連する対策は、単純なもの (適切な照明や製品ごとの検査時間の延長など) の場合もあれば、ターゲットの目立ちやすさを高めるための特別なデバイスを含む、より高度な場合もあります。 同時比較は逐次比較よりも簡単であるため、参照標準が利用できると役立ちます。 技術的な装置によって、標準と検査対象を素早く交互に表示することが可能な場合があり、その結果、違いがディスプレイの動きや、視覚系が特に敏感なその他の変化として現れるようになります。
ターゲットの正しい検出の割合が比較的低いことにつながるしきい値の戦略的な変更に対抗するために (および実行されるアクションの頻度の点でタスクの退屈さを軽減するために)、偽のターゲットを導入することが提案されています。 ただし、これはあまりお勧めではないようです。 偽のターゲットは、全体的なヒットの割合を増加させますが、より頻繁な誤警報を犠牲にします. さらに、応答しないすべての刺激 (工業検査タスクでの発信不良材料) のうち、検出されないターゲットの割合が必ずしも減少するとは限りません。 より適しているのは、ヒットと誤報の相対的な重要性に関する明示的な知識、およびおそらく「良い」か「悪い」かを判断するためのしきい値の適切な配置を得るための他の手段であるように思われます。
時間的および空間的な不確実性は、警戒パフォーマンスの低下の重要な決定要因です。 一部のタスクでは、検査対象の特定の位置を定義することで、空間的な不確実性を減らすことができます。 ただし、時間的な不確実性についてはほとんど何もできません。ターゲットの発生がその提示に先立って通知される場合、監視タスクではオブザーバーは不要になります。 ただし、原則としてできることの XNUMX つは、障害が集中して発生する傾向がある場合は、検査対象を混在させることです。 これは、ターゲットのない非常に長い間隔と非常に短い間隔を回避するのに役立ちます。
注意力の低下や少なくともパフォーマンスへの影響を減らすためのいくつかの明白な提案があります. 適切なトレーニングにより、背景とターゲットの刺激があまり変化しない場合、ターゲットのある種の自動処理をおそらく取得できます。 タスク セットの継続的なメンテナンスの必要性は、頻繁な短い休憩、ジョブ ローテーション、ジョブの拡大、またはジョブのエンリッチメントによって回避できます。 多様性の導入は、検査員自身が箱や他の場所から検査対象の資料を入手するのと同じくらい簡単です。 これにより、セルフペーシングも導入され、タスク セットの一時的な非アクティブ化中の信号の提示を回避するのに役立つ場合があります。 作業セットの持続的なメンテナンスは、フィードバック、監督者による関心の示され、作業の重要性に対するオペレーターの認識によってサポートされます。 もちろん、パフォーマンス レベルの正確なフィードバックは、通常の警戒作業では不可能です。 ただし、オブザーバーの動機に関する限り、不正確または不完全なフィードバックでも役立ちます。
十分なレベルの覚醒を維持するために講じることができる対策がいくつかあります。 薬物の継続的な使用は実際には存在するかもしれませんが、推奨事項にはありません。 バックグラウンド ミュージックの中には便利なものもありますが、逆効果になることもあります。 警戒作業中の社会的孤立はほとんど避けるべきであり、夜遅くのような覚醒レベルの低い時間帯には、短時間の見張りなどの支援策が特に重要です.
遺伝毒性評価は、遺伝子、染色体、ゲノムの XNUMX つの一般的な種類の変化 (突然変異) のいずれかを遺伝物質 (DNA) に誘発する薬剤の評価です。 人間などの生物では、遺伝子は DNA で構成されており、DNA はヌクレオチド塩基と呼ばれる個々の単位で構成されています。 遺伝子は、染色体と呼ばれる個別の物理的構造に配置されています。 遺伝毒性は、人の健康に重大かつ不可逆的な影響を与える可能性があります。 遺伝毒性損傷は、がんの誘発における重要なステップであり、先天異常や胎児死亡の誘発にも関与する可能性があります。 上記の XNUMX つのクラスの変異は、人間などの生物が持つ XNUMX 種類の組織、すなわち精子または卵子 (生殖細胞) と残りの組織 (体細胞) のいずれかで発生する可能性があります。
遺伝子変異を測定するアッセイは、遺伝子内のヌクレオチドの置換、付加、または欠失を検出するアッセイです。 染色体変異を測定するアッセイは、1927 つまたは複数の染色体が関与する切断または染色体再編成を検出するアッセイです。 ゲノム変異を測定するアッセイは、異数性と呼ばれる染色体数の変化を検出するアッセイです。 遺伝毒性評価は、200 年に Herman Muller が遺伝毒性 (変異原性) 因子を検出する最初のアッセイを開発して以来、大きく変化しました。 それ以来、DNA の変異を測定する XNUMX 以上のアッセイが開発されました。 しかし、現在、遺伝毒性評価に一般的に使用されているアッセイは XNUMX 未満です。 この記事では、これらのアッセイをレビューし、それらが何を測定するかを説明し、毒性評価におけるこれらのアッセイの役割を探ります。
開発前のがんハザードの特定 遺伝毒性学分野
遺伝毒物学は、全体的なリスク評価プロセスの不可欠な部分となり、発がん活性の信頼できる予測因子として近年注目を集めています。 しかし、遺伝毒性学が開発される前 (1970 年以前) には、ヒトに対する潜在的ながんの危険性を特定するために他の方法が使用されていました。 ヒトのがんリスクを特定するために現在使用されている方法には、次の XNUMX つの主要なカテゴリがあります。疫学研究、長期 in vivo バイオアッセイ、中期 in vivo バイオアッセイ、短期 in vivo および in vitro バイオアッセイ、人工知能およびメカニズムベースの推論。
表 1. ヒトのがんリスクを特定する現在の方法の長所と短所
Advantages | デメリット | |
疫学的研究 | (1) 人間は病気の究極の指標です。 (2) 敏感な集団または影響を受けやすい集団を評価する。 (3) 職業被ばくコホート。 (4) 環境警戒警報 |
(1) 一般的に回顧的 (死亡診断書、リコール バイアスなど)。 (2)鈍感で、費用がかかり、時間がかかります。 (3) 信頼できる暴露データが入手できない、または入手が困難な場合がある。 (4) 組み合わされた、複数の、複雑なエクスポージャー。 適切な対照コホートの欠如; (5) 人間に対する実験は行われていない。 (6) 予防ではなく、がんの発見 |
長期 in vivo バイオアッセイ | (1) 前向きおよび遡及的 (検証) 評価。 (2) 特定されたヒト発がん物質との優れた相関性。 (3) 既知の曝露レベルと条件。 (4) 化学毒性および発がん性の影響を特定する。 (5) 比較的迅速に結果が得られる。 (6) 化学クラス間の質的比較。 (7) 人間に密接に関連する統合的でインタラクティブな生物学的システム | (1) めったに複製されず、リソースを大量に消費します。 (3) そのような実験に適した限られた施設。 (4) 種外挿の議論。 (5) 使用される曝露は、多くの場合、人間が経験するレベルをはるかに超えています。 (6) 単一の化学物質への暴露は、一般に複数の化学物質への同時暴露であるヒトへの暴露を模倣しない |
中期および短期の in vivo および in vitro バイオアッセイ | (1) 他のアッセイよりも迅速で安価です。 (2) 簡単に複製できる大規模なサンプル。 (3) 生物学的に意味のあるエンドポイントが測定されます (突然変異など)。 (4) 長期バイオアッセイ用の化学物質を選択するためのスクリーニングアッセイとして使用できます |
(1) in vitro では in vivo を完全には予測できない。 (2) 通常、生物または臓器に特異的。 (3)動物や人間全体に匹敵しない効力 |
化学構造と生物活性の関連 | (1) 比較的簡単、迅速、安価。 (2) 特定の化学クラス (例えば、ニトロソアミンおよびベンジジン染料) に対して信頼できる。 (3) 生物学的データから開発されたが、追加の生物学的実験に依存していない | (1) 「生物学的」ではない。 (2) 定式化された規則に対する多くの例外。 (3) 遡及的でめったに (しかしなりつつある) 前向きである |
メカニズムに基づく推論 | (1) 特定のクラスの化学物質について合理的に正確である。 (2) 仮説の改良を可能にする。 (3) リスク評価を敏感な集団に向けることができる | (1) 化学的発がんのメカニズムは未定義で、複数あり、化学的またはクラス特異的である可能性が高い。 (2) 一般的なメカニズムの例外を強調できない場合がある |
遺伝毒性試験の理論的根拠と概念的根拠
遺伝毒性評価に使用されるアッセイの正確な種類と数は常に進化しており、国によって異なりますが、最も一般的なものには、(1) 細菌および/または培養哺乳類細胞における遺伝子変異、および (2) 細胞における染色体変異のアッセイが含まれます。培養された哺乳動物細胞および/または生きているマウス内の骨髄。 この XNUMX 番目のカテゴリ内のアッセイの一部は、異数性も検出できます。 これらのアッセイは生殖細胞の変異を検出しませんが、主に生殖細胞アッセイを実行するための余分なコストと複雑さのために使用されます。 それにもかかわらず、マウスの生殖細胞アッセイは、生殖細胞の影響に関する情報が必要な場合に使用されます。
25 年間 (1970 年から 1995 年) にわたる体系的な研究、特にノースカロライナ州の米国国家毒性プログラムでの体系的な研究により、病原体の変異原性を検出するための個別の数のアッセイが使用されるようになりました。 アッセイの有用性を評価する理論的根拠は、齧歯類でがんを引き起こし、ヒトでがんを引き起こすと疑われる物質 (すなわち、発がん物質) を検出する能力に基づいていました。 これは、過去数十年間の研究により、がん細胞には特定の遺伝子に変異が含まれており、多くの発がん物質が変異原でもあることが示されているためです。 したがって、がん細胞は体細胞変異を含むと見なされ、発がんは体細胞変異誘発の一種と見なされます。
今日最も一般的に使用されている遺伝毒性アッセイが選択されたのは、その大規模なデータベース、比較的低コスト、および実行の容易さだけでなく、多くのげっ歯類およびおそらくヒトの発がん物質を検出することが示されているためです。 その結果、遺伝毒性アッセイは、エージェントの潜在的な発がん性を予測するために使用されます。
遺伝毒性学の分野における重要な概念的および実際的な発展は、多くの発がん物質が体内の酵素によって修飾され、親化学物質の最終的な発がん性および変異原性の形態であることが多い変化した形態 (代謝物) を作成するという認識でした。 ペトリ皿でこの代謝を複製するために、ハインリッヒ・マリングは、げっ歯類の肝臓からの調製物を含めると、この代謝変換または活性化を行うのに必要な酵素の多くが含まれることを示しました. したがって、ディッシュまたはチューブ (in vitro) で実行される多くの遺伝毒性アッセイでは、同様の酵素製剤の添加が採用されています。 単純な製剤は S9 ミックスと呼ばれ、精製された製剤はミクロソームと呼ばれます。 一部の細菌細胞および哺乳類細胞は、これらの酵素を産生するげっ歯類またはヒト由来の遺伝子の一部を含むように遺伝子操作されており、S9 ミックスまたはミクロソームを追加する必要性が減少しています。
遺伝毒性アッセイおよび技術
遺伝毒性スクリーニングに使用される主な細菌系は、サルモネラ菌 (エイムズ) 変異原性アッセイであり、程度ははるかに低いものの WP2 株です。 大腸菌. 1980 年代半ばの研究では、サルモネラ システムの 98 つの菌株 (TA100 と TA90) のみを使用するだけで、既知のサルモネラ変異原の約 XNUMX% を検出できることが示されました。 したがって、これら XNUMX つの菌株は、ほとんどのスクリーニング目的に使用されます。 ただし、より広範なテストには、他のさまざまな菌株が利用可能です。
これらのアッセイはさまざまな方法で実行されますが、9 つの一般的な手順は、プレートの取り込みと液体懸濁液のアッセイです。 プレート組み込みアッセイでは、細胞、被験物質、および(必要に応じて)S9 を一緒に液化寒天に加え、ペトリ寒天プレートの表面に注ぎます。 トップアガーは数分以内に硬化し、プレートを9〜XNUMX日間インキュベートします。その後、変異細胞が増殖してコロニーと呼ばれる視覚的に検出可能な細胞のクラスターを形成し、カウントされます. 寒天培地には、選択剤が含まれているか、新しく変異した細胞のみが増殖するような成分で構成されています。 液体インキュベーションアッセイも同様ですが、細胞、試験薬剤、および SXNUMX を液化寒天を含まない液体で一緒にインキュベートし、次に細胞を洗浄して試験薬剤と SXNUMX を除去し、寒天に播種します。
哺乳動物培養細胞の変異は、主に次の XNUMX つの遺伝子のいずれかで検出されます。 hprt および tk. 細菌アッセイと同様に、哺乳動物細胞株 (げっ歯類またはヒト細胞から開発) をプラスチック製の培養皿またはチューブ内で試験剤に曝露し、変異細胞のみを増殖させる選択剤を含む培地を含む培養皿に播種します。 . この目的で使用されるアッセイには、CHO/HPRT、TK6、およびマウス リンパ腫 L5178Y/TK が含まれます。+ / - アッセイ。 代謝に関与するいくつかのヒト遺伝子を含むだけでなく、さまざまな DNA 修復変異を含む他の細胞株も使用されます。 これらのシステムは、遺伝子内の突然変異 (遺伝子突然変異) および遺伝子に隣接する染色体の領域を含む突然変異 (染色体突然変異) の回復を可能にします。 ただし、この後者のタイプの突然変異は、 tk よりも遺伝子システム hprt の位置による遺伝子システム tk 遺伝子。
細菌変異原性の液体培養試験と同様に、哺乳動物細胞変異原性試験では、一般に培養皿または試験管中の細胞を被験物質および S9 の存在下で数時間暴露します。 次に、細胞を洗浄し、さらに数日間培養して、正常な (野生型) 遺伝子産物を分解し、新たに変異した遺伝子産物を発現させて蓄積させます。変異細胞のみが増殖します。 細菌アッセイと同様に、変異細胞は視覚的に検出可能なコロニーに成長し、その後カウントされます。
染色体変異は、主に細胞遺伝学的アッセイによって特定されます。細胞遺伝学的アッセイでは、げっ歯類および/または培養皿内のげっ歯類またはヒトの細胞を被験化学物質に曝露し、XNUMX つまたは複数の細胞分裂を起こさせ、染色体を染色し、顕微鏡で染色体を視覚的に調べます。染色体の構造や数の変化を検出します。 さまざまなエンドポイントを調べることができますが、規制当局によって現在最も重要であると認められているのは、染色体異常と小核と呼ばれるサブカテゴリの XNUMX つです。
染色体異常の存在について細胞にスコアを付けるには、かなりのトレーニングと専門知識が必要であり、これは時間とお金の面で費用のかかる手順になります。 対照的に、小核はほとんどトレーニングを必要とせず、その検出は自動化できます。 小核は、染色体を含む核とは異なる、細胞内の小さな点として現れます。 小核は、染色体の切断または異数性のいずれかから生じます。 染色体異常に比べて小核の採点が容易であるため、また最近の研究では、生きているマウスの骨髄に染色体異常を誘発する薬剤は、一般にこの組織に小核を誘発することが示されているため、小核は現在、一般的に骨髄の能力の指標として測定されています。染色体突然変異誘発剤。
生殖細胞アッセイは、上記の他のアッセイよりもはるかに少ない頻度で使用されますが、エージェントが生殖細胞にリスクをもたらすかどうかを判断するために不可欠です。変異は、次世代の健康への影響につながる可能性があります. 最も一般的に使用される生殖細胞アッセイはマウスで行われ、(1) 染色体間の遺伝性転座 (交換) (遺伝性転座アッセイ)、(2) 特定の遺伝子が関与する遺伝子または染色体変異 (目に見えるまたは生化学的な特異的遺伝子座) を検出するシステムを含みます。アッセイ)、および(3)生存率に影響を与える変異(優性致死アッセイ)。 体細胞アッセイと同様に、生殖細胞アッセイでの作業仮定は、これらのアッセイで陽性の薬剤は潜在的なヒト生殖細胞変異原であると推定されるということです。
現状と今後の展望
最近の研究では、げっ歯類の 90 種類の発がん性物質 (推定ヒト発がん性物質および体細胞変異原物質) の約 41% を検出するために必要な情報は 1 つだけであることが示されています。 これらには、(2) 試薬の化学構造に関する知識、特に求電子部分が含まれている場合 (構造活性相関に関するセクションを参照)。 (3) サルモネラ変異原性データ。 (90) げっ歯類 (マウスおよびラット) における XNUMX 日間の慢性毒性試験からのデータ。 実際、IARC が宣言したヒト発がん物質の本質的にすべてが、サルモネラ菌アッセイとマウス骨髄小核アッセイだけを使用して変異原として検出可能です。 潜在的なヒト発がん物質を検出するためのこれらの変異原性アッセイの使用は、ほとんどのヒト発がん物質がラットとマウスの両方で発がん性があり(トランス種発がん物質)、ほとんどのトランス種発がん物質がサルモネラ菌で変異原性であり、および/または小核を誘発するという発見によってさらに支持されています。マウスの骨髄で。
DNA技術の進歩、ヒトゲノムプロジェクト、およびがんにおける突然変異の役割に関する理解の向上により、標準的なスクリーニング手順に組み込まれる可能性が高い新しい遺伝毒性アッセイが開発されています. これらの中には、トランスジェニック細胞とげっ歯類の使用があります。 トランスジェニックシステムは、別の種の遺伝子が細胞または生物に導入されたシステムです。 例えば、マウスへの細菌遺伝子の導入に基づいて、動物の任意の臓器または組織における突然変異の検出を可能にするトランスジェニックマウスが現在実験的に使用されている. サルモネラなどの細菌細胞、および P450 遺伝子などの発がん性/変異原性物質の代謝に関与する遺伝子を含む哺乳動物細胞 (ヒト細胞株を含む) が利用可能になりました。 トランスジェニックげっ歯類内のトランスジーン、または hprt、またはサルモネラ内の標的遺伝子を実行できるようになったため、化学物質によって誘発された突然変異の正確な性質を決定でき、化学物質の作用機序への洞察を提供し、病原体に推定的に曝露されたヒトの突然変異との比較を可能にします.
細胞遺伝学における分子の進歩により、染色体変異のより詳細な評価が可能になりました。 これらには、特定の遺伝子に結合する (ハイブリダイズする) プローブ (DNA の小さな断片) の使用が含まれます。 染色体上の遺伝子の再編成は、プローブの位置の変化によって明らかになります。プローブは蛍光性で、染色体上の色付きのセクターとして簡単に視覚化できます。 DNA切断のための単一細胞ゲル電気泳動アッセイ(一般に「コメット」アッセイと呼ばれる)は、単一細胞内のDNA切断の検出を可能にし、染色体損傷を検出するための細胞遺伝学的技術と組み合わせて非常に有用なツールになる可能性があります.
長年の使用と大規模で体系的に開発されたデータベースの生成の後、遺伝毒性評価は、短期間 (数週間) で比較的低コストでわずか数回のアッセイで実行できるようになりました。 得られたデータを使用して、薬剤がげっ歯類になる能力、およびおそらくヒトの発がん物質/体細胞変異原になる能力を予測することができます。 このような能力により、環境への変異原性物質および発がん性物質の導入を制限し、代替の非変異原性物質を開発することが可能になります。 将来の研究は、現在のアッセイよりも優れた予測性を備えたさらに優れた方法につながるはずです.
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