曝露の評価は、疫学的調査を通じて職場の危険を特定するための重要なステップです。 ばく露評価プロセスは、一連の活動に細分することができます。 これらには以下が含まれます:
- 対象となる作業環境に存在する潜在的に有毒な薬剤および混合物のリストを編集する
- 被ばくがどのように発生し、被ばくが従業員間でどの程度異なる可能性があるかを判断する
- エクスポージャーを定量化するための適切な尺度または指標の選択
- 調査参加者に各測定値の定性的または定量的暴露値を割り当てることができるようにするデータの収集。 可能な限り、資格のある産業衛生士の指導の下でこれらの作業を行う必要があります。
労働衛生研究は、ばく露の評価が不十分であるためにしばしば批判されます。 不備があると、ばく露の微分的または非微分的な誤分類、およびその後のばく露影響分析の偏りまたは精度の低下につながる可能性があります。 状況を改善するための努力は、最近のいくつかの国際会議とこのトピックに特化したテキストによって証明されています (ACGIH 1991; Armstrong et al. 1992; 疫学における職業被ばくのレトロスペクティブ評価に関する会議の議事録 1995)。 明らかに、技術開発は暴露評価を進めるための新しい機会を提供しています。 これらの開発には、分析機器の改良、薬物動態プロセスの理解の向上、曝露の新しいバイオマーカーの発見が含まれます。 職業上の健康研究は、特定のモニタリングが実施されていない過去の曝露情報に依存することが多いため、遡及的曝露評価の必要性により、これらの研究はさらに複雑になります。 しかし、評価のための改善された基準と、そのような評価の信頼性を確保するための基準は引き続き開発されています (Siemiatycki et al. 1986)。 もちろん、将来の曝露評価は、より容易に検証できます。
用語 暴露 個人と環境の境界における病原体の濃度を指します。 ばく露は通常、病原体が作業環境に存在することがわかっており、従業員がその病原体と接触することが合理的に予想される場合に推定されます。 ばく露は、8 時間の時間加重平均 (TWA) 濃度として表すことができます。これは、8 時間の作業シフトで平均化されたばく露強度の尺度です。 ピーク濃度は、15 分間などの短い時間で平均化された強度です。 累積ばく露は、平均強度と持続時間の積の尺度です (例えば、平均 8 時間 TWA 濃度にその平均濃度で働いた年数を掛けたもの)。 研究の性質と関心のある健康上の結果に応じて、ピーク、平均強度、累積または遅延曝露の評価が望ましい場合があります。
対照的に、 線量 単位時間あたりの薬剤の沈着または吸収を指します。 薬剤の投与量または XNUMX 日摂取量は、環境測定データを、他の要因の中でも、呼吸速度および皮膚浸透に関する標準的な仮定と組み合わせることによって推定することができます。 あるいは、バイオモニタリングデータに基づいて摂取量を推定することもできます。 線量は、理想的には、関心のある標的臓器で測定されます。
重要な暴露評価要因には以下が含まれます。
- 関連エージェントの識別
- 適切な環境媒体(空気、接触面など)におけるそれらの存在と濃度の決定
- 可能性のある侵入経路(吸入、皮膚吸収、摂取)、暴露の時間経過(日変化)、および週、月、または年で表される累積暴露期間の評価
- 工学的および個人的管理の有効性の評価(例えば、防護服および呼吸保護具の使用が曝露を媒介する可能性がある)、および最後に
- 標的臓器濃度を調節する可能性のある宿主およびその他の考慮事項。
これらには、作業活動の身体レベルと個人の以前の健康状態が含まれます。 残留性または生物濃縮する傾向のある薬剤(例えば、特定の金属、放射性核種または安定な有機化合物)への曝露を評価する際には、特別な注意を払う必要があります。 これらの物質を使用すると、環境中の濃度が低いように見えても、体内の負荷が知らぬ間に増加する可能性があります。
状況は非常に複雑になる可能性がありますが、多くの場合、そうではありません。 確かに、職業上の危険を特定するための多くの貴重な貢献は、ばく露評価に対する常識的なアプローチを使用した研究からもたらされました。 ばく露の特定と分類に役立つ情報源には、次のものがあります。
- 社員インタビュー
- 雇用主の人員および生産記録(これらには、作業記録、職務記述書、施設およびプロセスの履歴、および化学物質の在庫が含まれます)
- 専門家の判断
- 産業衛生記録(エリア、個人、およびコンプライアンスの監視、および表面ワイプのサンプル、健康被害または包括的な調査レポートとともに)
- 長期または退職した従業員とのインタビューおよび
- バイオモニタリングデータ。
個々のエクスポージャーをできるだけ詳細に分類することには、いくつかの利点があります。 明らかに、研究の有益性は、関連する被ばくが適切に記述されている範囲で強化されます。 第二に、交絡の可能性に十分に対処できるため、調査結果の信頼性が高まる可能性があります。 例えば、参照対象と曝露された個人は、曝露状況に関して異なりますが、関心のある疾患の他の測定および未測定の説明要因と比較して異なる場合もあります。 しかし、研究集団内で曝露勾配を確立できれば、同程度の交絡が曝露サブグループ内で持続する可能性は低くなり、したがって全体的な研究結果が強化されます。
仕事の露出マトリックス
より実用的で頻繁に使用される暴露評価のアプローチの XNUMX つは、役職に基づいて間接的に暴露を推定することです。 の用法 仕事の露出マトリックス 完全な職歴が利用可能であり、研究中の仕事に関連するタスクと露出の両方に合理的な一貫性がある場合に効果的です。 最も広い規模では、標準的な業界および役職のグループ分けは、定期的に収集された国勢調査データまたは死亡診断書に記載されている職業データから考案されています。 残念ながら、これらの大規模な記録システムで維持される情報は、多くの場合、「現在の」または「通常の」職業に限定されています。 さらに、標準的なグループ分けは特定の職場に存在する条件を考慮していないため、通常は大雑把なばく露代理とみなさなければなりません。
コミュニティベースおよびレジストリベースのケースコントロール研究では、専門家の意見を利用して、個人的なインタビューを通じて得られた職歴データを、特定の病原体への可能性のある暴露の半定量的評価に変換することにより、より詳細な暴露評価が達成されました (Siemiatycki et al. 1986 )。 化学者や産業衛生士などの専門家は、さまざまな産業プロセスに関する知識と精通度から、暴露評価を支援するために選ばれます。 詳細なアンケート データを産業プロセスの知識と組み合わせることで、このアプローチは作業施設間の曝露の違いを特徴付けるのに役立ちました。
職業暴露マトリックス アプローチは、業界および企業に特化した研究でもうまく採用されています (Gamble and Spirtas 1976)。 個々の職務履歴 (各従業員の過去の部署と職務割り当ての時系列のリスト) は、多くの場合、会社の人事ファイルに保持され、利用可能な場合は、従業員がその施設で働いている間の完全な職務履歴を提供します。 これらのデータは、研究参加者の個人的なインタビューを通じて拡張される場合があります。 次のステップは、調査期間中に使用されたすべての役職と部門または作業領域の指定を一覧にすることです。 これらは、製造、保守、研究、エンジニアリング、プラント サポート サービス、および管理業務のすべてを時間の経過 (多くの場合、数十年) にわたって考慮すると、大規模なマルチプロセス施設内または業界内の企業全体で数百または数千に及ぶ可能性があります。産業プロセスの変更を可能にします。 すべての職歴記録のコンピュータ ファイルを作成し、編集ルーチンを使用して役職用語を標準化することにより、データの統合を促進できます。 比較的均質なエクスポージャーを含むこれらのジョブを組み合わせて、エクスポージャーを個々のジョブにリンクするプロセスを簡素化できます。 ただし、適切なサンプリング戦略に従って収集された測定データによって、可能な限りジョブと作業場所のグループ化をサポートする必要があります。
コンピューター化された作業履歴があっても、暴露データを個人に遡及的に関連付けることは困難な作業になる可能性があります。 確かに、テクノロジーが変化し、製品の需要が変化し、新しい規制が導入されると、職場の状況は変化します。 多くの業界では、製品の配合や季節的な生産パターンにも変化が生じる可能性があります。 一部の変更に関しては、永続的な記録が保持される場合があります。 ただし、季節的およびその他の限界的なプロセスおよび生産の変更に関する記録が保持される可能性は低くなります。 従業員は、複数の仕事を行うように訓練され、生産需要の変化に応じて仕事を交代することもあります。 これらの状況はすべて、従業員の被ばくプロファイルを複雑にします。 とはいえ、長年にわたって比較的変わっていない職場環境もあります。 最終的な分析では、各作業設定を個別に評価する必要があります。
最終的には、調査で各人のワークライフ暴露歴を要約する必要があります。 リスクの最終的な暴露効果測定値に対するかなりの影響が実証されており (Suarez-Almazor et al. 1992)、したがって、暴露の最も適切な要約測定値を選択する際には細心の注意を払う必要があります。
労働衛生―環境測定
作業曝露の監視は、従業員の健康を保護するための基本的な継続的な活動です。 したがって、疫学研究が計画されている時点で、産業衛生記録がすでに存在している可能性があります。 もしそうなら、これらのデータを見直して、対象母集団がどれだけうまくカバーされているか、ファイルに何年分のデータが含まれているか、測定値を仕事、作業領域、および個人にどれだけ簡単にリンクできるかを判断する必要があります。 これらの決定は、疫学研究の実現可能性を評価することと、追加の曝露サンプリングで修正できるデータのギャップを特定することの両方に役立ちます。
測定データを特定の仕事や個人にどのように関連付けるかは、特に重要な問題です。 エリアと呼吸ゾーンのサンプリングは、産業衛生士が是正措置のために排出源を特定するのに役立つかもしれませんが、従業員の作業活動の慎重な時間調査が行われない限り、実際の従業員の暴露を特徴付けるにはあまり役に立たない可能性があります. たとえば、継続的なエリアモニタリングは、XNUMX 日の特定の時間にエクスカーション曝露を特定する場合がありますが、従業員がその時間に作業エリアにいたかどうかについては疑問が残ります。
サンプリングが代表的な条件下で実施され、個人用保護具の使用が適切に考慮され、作業とプロセス条件が毎日比較的一定である限り、個人のサンプリング データは一般に従業員のばく露のより正確な推定値を提供します。 個人サンプルは、個人識別子を使用して個々の従業員に容易に関連付けることができます。 これらのデータは、同じ仕事をしている他の従業員や、必要に応じて他の期間に一般化される場合があります。 しかし、彼ら自身の経験に基づいて、Rappaport 等。 (1993) 暴露濃度は、均一な暴露グループと見なされるものに割り当てられた従業員の間でさえ、非常に変動している可能性があると警告している. 繰り返しになりますが、均一なばく露グループを推定できるかどうかを判断するには、専門家の判断が必要です。
研究者は、マトリックスのセル内の暴露を推定するために、ジョブ暴露マトリックスアプローチと環境測定データの利用をうまく組み合わせました。 測定データが不足していることが判明した場合、露出モデリングを使用してデータのギャップを埋めることができる場合があります。 一般に、これには、環境中の濃度を、より容易に評価できる暴露濃度の決定要因 (例えば、生産量、排気換気システムの使用を含む施設の物理的特性、病原体の揮発性、および作業活動の性質) に関連付けるモデルの開発が含まれます。 このモデルは、環境濃度が既知の作業環境で構築され、測定データが不足しているが、構成成分や生産量などのパラメータに関する情報がある同様の作業環境で濃度を推定するために使用されます。 このアプローチは、エクスポージャーの遡及的推定に特に役立つ可能性があります。
別の重要な評価の問題は、混合物への暴露の取り扱いです。 まず、分析の観点から、化学的に関連する化合物の個別の検出と、サンプル中に存在する他の物質からの干渉の除去は、分析手順の能力の範囲内にない場合があります。 測定データを提供するために使用される分析手順のさまざまな制限を評価し、それに応じて研究目的を変更する必要があります。 第二に、特定の薬剤はほとんどの場合一緒に使用されるため、研究中の作業環境全体でほぼ同じ相対的な割合で発生する可能性があります. このような状況では、内部の統計分析 それ自体が 効果がXNUMXつまたは他の薬剤によるものか、または薬剤の組み合わせによるものかを区別するのに役立ちません。 このような判断は、同じ薬剤の組み合わせが発生していない外部研究のレビューに基づいてのみ可能です。 最後に、製品の仕様に応じて異なる材料が交換可能に使用される状況 (たとえば、望ましい色のコントラストを得るために異なる着色剤を使用する場合) では、効果を特定の薬剤に帰することは不可能な場合があります。
生物学的モニタリング
バイオマーカーは、ヒトの組織、細胞、体液などの生物学的媒体で測定できる分子的、生化学的、または細胞の変化です。 曝露のバイオマーカーを開発する主な理由は、特定の薬剤の内部線量を推定することです。 このアプローチは、複数の暴露経路 (吸入や皮膚からの吸収など) が考えられる場合、保護具を断続的に着用する場合、または暴露条件が予測できない場合に特に役立ちます。 バイオモニタリングは、目的の薬剤の生物学的半減期が比較的長いことがわかっている場合に特に有利です。 統計的観点から、空気モニタリングよりも生物学的モニタリングの利点は、環境変動の程度にもよりますが、半減期が 1991 時間程度の病原体で見られる場合があります (Droz and Wu XNUMX)。 塩素化ダイオキシンなどの物質の非常に長い半減期 (年単位で測定) により、これらの化合物は生物学的モニタリングの理想的な候補になります。 空気濃度を測定するための分析方法と同様に、潜在的な干渉に注意する必要があります。 たとえば、特定の代謝産物をバイオマーカーとして利用する前に、特定の医薬品やタバコの煙に含まれる物質など、他の一般的な物質が同じエンドポイントまで代謝されるかどうかを判断する必要があります。 一般に、暴露評価の基礎として生物学的モニタリングを利用する前に、薬剤の薬物動態に関する基本的な知識が必要です。
最も頻繁に測定されるポイントには、肺胞の空気、尿、および血液が含まれます。 肺胞の空気サンプルは、サンプルが採取されてから数分または数時間以内に発生した高濃度の短期間の溶媒暴露を特徴付けるのに役立つ場合があります。 尿サンプルは通常、目的の化合物の代謝産物の排泄率を決定するために収集されます。 血液サンプルは、化合物の直接測定、代謝産物の測定、またはタンパク質または DNA 付加物 (例えば、アルブミンまたはヘモグロビン付加物、および循環リンパ球中の DNA 付加物) の測定のために収集されます。 口の頬側領域からの上皮細胞などのアクセス可能な組織細胞も、DNA 付加体の同定のためにサンプリングすることができます。
赤血球および血漿中のコリンエステラーゼ活性の測定は、曝露の尺度としての生化学的変化の使用を例示しています。 有機リン系殺虫剤はコリンエステラーゼ活性を阻害するため、これらの化合物への曝露の前後でその活性を測定することは、曝露強度の有用な指標となります。 しかし、生物学的変化のスペクトルに沿って進むにつれて、暴露のバイオマーカーと影響のバイオマーカーを区別することがより困難になります。 一般に、影響測定は対象の物質に対して非特異的である傾向があり、したがって、そのパラメーターをばく露測定として使用することをサポートするために、影響の他の潜在的な説明を評価する必要がある場合があります。 ばく露の測定値は、対象の病原体に直接結び付けられるか、または間接的な測定値を病原体に関連付けるための健全な根拠が存在する必要があります。 これらの資格にもかかわらず、生物学的モニタリングは、疫学研究をサポートする曝露評価を改善する手段として多くの可能性を秘めています。
結論
職業疫学研究で比較を行う場合、ばく露のある労働者のグループとばく露のない労働者のグループを比較する必要がある。 このような区別は大雑把ですが、問題のある領域を特定するのに役立ちます。 しかし、明らかに、暴露の測定が精緻化されればされるほど、特に適切に的を絞った介入プログラムを特定し開発する能力に関して、研究はより有用になります。