この章の他の記事では、職業病の医学的監視と曝露監視の一般原則を示しています。 この記事では、監視のニーズを満たすために使用できる疫学的方法のいくつかの原則について概説します。 これらの方法を適用するには、物理的測定の基本原則と、標準的な疫学的データ収集の実践を考慮に入れる必要があります。
疫学は、化学物理的ストレッサーまたは行動と病気の転帰への職業的および非職業的暴露の間の関連を定量化することができ、したがって介入と予防プログラムを開発するための情報を提供することができます (Coenen 1981; Coenen and Engels 1993)。 通常、データの可用性と、職場および個人の記録へのアクセスによって、そのような調査の設計が決定されます。 最も好ましい環境下では、稼働中の工場または工場で実施される産業衛生測定によって曝露を決定することができ、健康への影響の可能性を確認するために労働者の直接の健康診断が使用されます。 このような評価は、がんなどの病気のリスクを推定するために、数か月または数年の期間にわたって前向きに行うことができます。 しかし、過去のエクスポージャーを歴史的に再構築する必要がある場合が多く、現在のレベルから逆算したり、過去に記録された測定値を使用したりする必要がありますが、これは情報のニーズを完全には満たしていない可能性があります。 この記事では、職場の健康被害の疫学的評価に影響を与える測定戦略と文書化に関するいくつかのガイドラインと制限を示します。
波形パラメータ計測
定量的データはより強力な統計手法の影響を受けるため、測定は可能な限り定性的ではなく定量的に行う必要があります。 観測可能なデータは、通常、名義、順序、間隔、比率に分類されます。 公称レベルのデータは、工場内のさまざまな部門やさまざまな業界など、タイプのみを区別する定性的な記述子です。 順序変数は、それ以上の量的関係を伝えることなく、「低い」から「高い」まで並べることができます。 例としては、「暴露された」対「暴露されていない」、または喫煙歴を非喫煙者 (= 0)、軽度の喫煙者 (= 1)、中程度の喫煙者 (= 2)、重度の喫煙者 (= 3) に分類することです。 数値が高いほど喫煙強度が強い。 ほとんどの測定値は、濃度 30 mg/mXNUMX の比率スケールまたは間隔スケールで表されます。3 15 mg/m の濃度の XNUMX 倍です。3. 比率変数には絶対ゼロ (年齢など) がありますが、間隔変数 (IQ など) にはありません。
測定戦略
測定戦略では、測定場所、測定中の周囲条件 (湿度、気圧など)、測定時間、および測定技術に関する情報を考慮に入れます (Hansen and Whitehead 1988; Ott 1993)。
法的要件は、多くの場合、有害物質のレベルの 1991 時間加重平均 (TWA) の測定を規定しています。 ただし、すべての個人が常に XNUMX 時間シフトで働いているわけではなく、シフト中に曝露レベルが変動する可能性があります。 XNUMX 人の仕事で測定された値は、シフト中に暴露時間が XNUMX 時間よりも長い場合、XNUMX 時間シフトの値を表すと見なされる場合があります。 実用的な基準として、少なくとも XNUMX 時間のサンプリング時間を求める必要があります。 時間間隔が短すぎると、XNUMX つの期間のサンプリングで濃度が高くなったり低くなったりする可能性があり、シフト中の濃度を過大評価または過小評価する可能性があります (Rappaport XNUMX)。 したがって、複数の測定値または複数のシフトにわたる測定値を XNUMX つの時間加重平均に結合するか、短いサンプリング時間で繰り返し測定値を使用すると便利です。
測定の妥当性
監視データは確立された基準を満たさなければなりません。 測定技術は、測定プロセス中の結果 (反応性) に影響を与えるべきではありません。 さらに、測定は客観的で、信頼性が高く、有効でなければなりません。 結果は、使用される測定技術 (実行の客観性) や、測定技術者による読み取りまたは文書化 (評価の客観性) のいずれにも影響されるべきではありません。 同じ条件で同じ測定値が得られること（信頼性）。 意図したものを測定する必要があり（妥当性）、他の物質との相互作用や曝露が結果に過度の影響を与えるべきではありません。
暴露データの質
データソース. 疫学の基本原則は、個人レベルで行われる測定は、グループレベルで行われる測定よりも好ましいということです。 したがって、疫学的サーベイランス データの質は、次の順序で低下します。
- 人の直接測定; 曝露レベルと時間経過に関する情報
- グループの直接測定; 特定の労働者グループの現在の暴露レベルに関する情報 (職業暴露マトリックスとして表現されることもある) とその経時変化
- 個人のために抽象化または再構築された測定値。 会社の記録、購入リスト、製品ラインの説明、従業員へのインタビューからの曝露の推定
- グループに対して抽象化または再構築された測定値。 グループベースの曝露指数の歴史的推定。
原則として、文書化された経時的な測定値を使用して、最も正確な曝露の決定を常に求めるべきです。 残念なことに、測定されたばく露と会社の記録やインタビューから再構築されたばく露値との間にかなりの偏差が存在するにもかかわらず、間接的に測定された、または歴史的に再構築されたばく露は、多くの場合、ばく露と結果の関係を推定するために利用できる唯一のデータです (Ahrens et al. 1994; Burdorf 1995)。 注文エクスポージャー測定、活動関連エクスポージャー指数、会社情報、従業員インタビューでは、データの品質が低下します。
露出スケール. 監視および疫学における定量的モニタリング データの必要性は、しきい値の狭い法的要件をはるかに超えています。 疫学的調査の目的は、潜在的に交絡変数を考慮して、用量効果関係を確認することです。 一般に高いスケール レベル (たとえば、比率スケール レベル) でのみ表現できる、可能な限り正確な情報を使用する必要があります。 より大きなまたはより小さなしきい値への分離、または時々行われるようなしきい値の分数 (たとえば、1/10、1/4、1/2 しきい値) でのコーディングは、基本的に統計的に弱い序数スケールで測定されたデータに依存します。
ドキュメント要件. 濃度、材料、測定時間に関する情報に加えて、外部測定条件を文書化する必要があります。 これには、使用された機器、測定技術、測定の理由、およびその他の関連する技術的詳細の説明を含める必要があります。 このような文書化の目的は、経時的および研究間での測定の均一性を確保し、研究間の比較を可能にすることです。
個人について収集された暴露および健康結果データは、通常、国によって異なるプライバシー法の対象となります。 暴露および健康状態の文書化は、そのような法律に準拠する必要があります。
疫学的要件
疫学研究は、暴露と病気の間の因果関係を確立するために努力しています。 この疫学的リスク評価に影響を与えるサーベイランス測定のいくつかの側面について、このセクションで考察します。
病気の種類. 疫学研究の一般的な出発点は、企業または活動地域における特定の疾患の急増を臨床的に観察することです。 潜在的な生物学的、化学的、または物理的な原因要因に関する仮説が立てられます。 データの入手可能性に応じて、これらの要因 (エクスポージャー) は、レトロスペクティブまたはプロスペクティブ デザインを使用して調査されます。 曝露の開始から疾患の発症までの時間 (潜伏期間) も研究デザインに影響します。 レイテンシーの範囲はかなり大きくなる可能性があります。 特定のエンテロウイルスによる感染の潜伏期間/潜伏期間は 2 ～ 3 時間ですが、がんの潜伏期間は 20 ～ 30 年が一般的です。 したがって、がん研究の曝露データは、感染症の発生よりもかなり長い期間をカバーする必要があります。 遠い過去に始まった暴露は、病気の発症まで続く可能性があります。 心血管疾患や脳卒中など、年齢に関連する他の疾患は、研究開始後に暴露群に現れる可能性があり、競合する原因として扱われなければなりません。 「病気ではない」と分類された人々は、まだ臨床的な病気を明らかにしていない人々である可能性もあります. したがって、暴露された集団の継続的な医学的監視を維持する必要があります。
統計的検出力. 前述のように、統計的検出力を最適化して統計的に有意な結果を生成するには、測定値をできるだけ高いデータ レベル (レシオ スケール レベル) で表す必要があります。 次に、検出力は、研究集団全体の規模、その集団における曝露の有病率、背景疾患率、および研究中の曝露によって引き起こされる疾患のリスクの大きさによって影響を受けます。
義務付けられた疾病分類. 医学的診断を体系化するために、いくつかのシステムが利用可能です。 最も一般的なのは、ICD-9 (国際疾病分類) と SNOMED (系統的医学命名法) です。 ICD-O (腫瘍学) は、がんをコード化するための ICD の特殊化です。 ICD コーディング文書は、世界中の多くの医療システム、特に西側諸国で法的に義務付けられています。 ただし、SNOMED 成文化は、考えられる原因要因と外部条件を成文化することもできます。 多くの国では、事故や曝露の状況も含めて、けがや病気を分類するための特殊なコーディング システムが開発されています。 (この章の別の記事「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」および「職業上の負傷および疾病分類システムの開発と適用」を参照してください。)
科学的な目的で行われる測定は、特定の職場でしきい値制限を超えたかどうかの判断など、義務付けられた監視活動に適用される法的要件に拘束されません。 エクスカーションの可能性をチェックするような方法で被ばく測定値と記録を調べることは有用です。 (たとえば、この章の記事「職業上の危険の監視」を参照してください。)
混合被ばくの扱い. 病気には多くの場合、いくつかの原因があります。 したがって、疑わしい有害物質の影響を相互に、またタバコなどの他の寄与因子または交絡因子の影響と区別できるように、疑われる原因因子 (暴露/交絡因子) を可能な限り完全に記録する必要があります。喫煙。 職業被ばくはしばしば混合される（例、 溶媒混合物; ニッケルやカドミウムなどの溶接煙; 鉱業では、細かい粉塵、石英、ラドン）。 がんのその他の危険因子には、喫煙、過度のアルコール摂取、栄養不良、および年齢が含まれます。 化学物質への暴露に加えて、物理的ストレッサー (振動、騒音、電磁場) への暴露は病気の引き金となる可能性があり、疫学研究では潜在的な原因要因として考慮されなければなりません。
複数の因子またはストレッサーへの曝露は、相互作用効果を生み出す可能性があり、XNUMX つの曝露の影響が、同時に発生する別の曝露によって拡大または縮小される。 典型的な例は、アスベストと肺がんとの関係であり、喫煙者の間では何倍も顕著です。 化学的暴露と物理的暴露の混合の例は進行性全身性強皮症 (PSS) であり、これはおそらく振動、溶媒混合物、石英粉塵への複合暴露によって引き起こされます。
バイアスの考慮. バイアスは、「暴露された/暴露されていない」グループまたは「病気にかかっている/病気にかかっていない」グループに人を分類する際の体系的なエラーです。 観察（情報）バイアスと選択バイアスの XNUMX 種類のバイアスを区別する必要があります。 観察 (情報) バイアスにより、さまざまな基準を使用して、被験者を罹患/非罹患グループに分類することができます。 研究の対象に、危険であることが知られている職業に就いている人々が含まれている場合に作成されることがあります。この人々は、比較集団と比較して、すでに医学的監視が強化されている可能性があります。
選択バイアスでは、XNUMX つの可能性を区別する必要があります。 症例対照研究は、関心のある疾患を持つ人とその疾患のない人を分離することから始まり、次にこれら XNUMX つのグループ間の曝露の違いを調べます。 コホート研究では、曝露の異なるグループの疾患率を決定します。 どちらのタイプの研究でも、被ばくに関する情報が被験体の病気または非被ばくの分類に影響する場合、または疾患の状態に関する情報が被ばくまたは被ばくしない被験体の分類に影響する場合、選択バイアスが存在します。 コホート研究における選択バイアスの一般的な例は、「健康な労働者効果」です。これは、暴露された労働者の病気の発生率を一般集団の病気の発生率と比較したときに発生します。 これは、病気のリスクを過小評価する可能性があります。なぜなら、労働者集団は、継続的な健康状態に基づいて、しばしば健康診断に基づいて一般集団から選択されることが多いのに対し、一般集団には病気や虚弱な人々が含まれているためです。
交絡因子. 交絡とは、第 XNUMX の変数 (交絡因子) が、推定される先行因子と疾患との間の関連の推定値を変更する現象です。 これは、被験者の選択（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）が何らかの形で第 XNUMX 変数に依存している場合に発生する可能性があります。 曝露または疾患のみに関連する変数は交絡因子ではありません。 変数が交絡因子になるには、次の XNUMX つの条件を満たす必要があります。
- それは病気の危険因子でなければなりません。
- それは、研究集団における暴露に関連している必要があります。
- 病気への曝露からの因果経路にあってはなりません。
調査のためにデータを収集する前に、変数が交絡因子である可能性があるかどうかを予測できない場合があります。 以前の研究で交絡因子として扱われてきた変数は、別の母集団内の新しい研究での暴露に関連していない可能性があるため、新しい研究では交絡因子にはなりません。 たとえば、すべての被験者が変数 (性別など) に関して類似している場合、その変数がその特定の研究の交絡因子になることはありません。 特定の変数による交絡は、その変数が暴露や病気の転帰とともに測定された場合にのみ、説明 (「制御」) できます。 交絡の統計的制御は、交絡変数による層別化を大雑把に使用するか、より正確には回帰または他の多変量手法を使用して行うことができます。
まとめ
測定戦略、測定技術、工業作業場の文書化の要件は、限界値監視の観点から法的に定義されている場合があります。 データ保護規則は、企業秘密および個人関連データの保護にも適用されます。 これらの要件には、比較可能な測定結果と測定条件、および客観的で有効で信頼できる測定技術が必要です。 疫学によって提唱された追加の要件は、測定値の代表性と、個人の曝露とその後の健康結果との間のリンクを確立する可能性に言及しています。 測定値は、特定のタスクを代表するものである場合があります。つまり、特定の活動中または特定の支店での典型的な曝露、または定義された人々のグループの典型的な曝露を反映している場合があります。 研究対象に直接起因する測定データを有することが望ましい。 これにより、測定中に関連する職場で働いている人に関する情報を測定文書に含めるか、そのような直接的な帰属を可能にするレジストリを設定する必要があります。 通常、個人レベルで収集された疫学的データは、グループ レベルで得られたものよりも望ましいものです。