Makala mengine katika sura hii yanawasilisha kanuni za jumla za uchunguzi wa kimatibabu wa magonjwa ya kazini na ufuatiliaji wa mfiduo. Makala haya yanaangazia baadhi ya kanuni za mbinu za epidemiological ambazo zinaweza kutumika kutimiza mahitaji ya ufuatiliaji. Utumiaji wa mbinu hizi lazima uzingatie kanuni za kimsingi za kipimo halisi na vile vile mazoezi ya kawaida ya kukusanya data ya magonjwa.

Epidemiolojia inaweza kukadiria uhusiano kati ya mfiduo wa kikazi na usio wa kazi kwa mikazo ya kemia-kimwili au tabia na matokeo ya ugonjwa, na kwa hivyo inaweza kutoa habari ya kuunda afua na programu za kuzuia (Coenen 1981; Coenen na Engels 1993). Upatikanaji wa data na ufikiaji wa mahali pa kazi na rekodi za wafanyikazi kawaida huamuru muundo wa tafiti kama hizo. Chini ya hali nzuri zaidi, udhihirisho unaweza kuamuliwa kupitia vipimo vya usafi wa viwanda ambavyo hufanywa katika duka la upasuaji au kiwanda, na uchunguzi wa moja kwa moja wa matibabu wa wafanyikazi hutumiwa kubaini athari zinazowezekana za kiafya. Tathmini kama hizo zinaweza kufanywa kwa muda wa miezi au miaka ili kukadiria hatari za magonjwa kama saratani. Hata hivyo, ni mara nyingi zaidi kwamba matukio ya awali lazima yajengwe upya kihistoria, yakionyeshwa nyuma kutoka viwango vya sasa au kutumia vipimo vilivyorekodiwa hapo awali, ambavyo huenda visikidhi mahitaji ya taarifa kabisa. Makala haya yanawasilisha baadhi ya miongozo na vikwazo vya mikakati ya kipimo na nyaraka zinazoathiri tathmini ya epidemiological ya hatari za afya mahali pa kazi.

Vipimo

Vipimo vinapaswa kuwa vya kiasi inapowezekana, badala ya ubora, kwa sababu data ya kiasi inategemea mbinu zenye nguvu zaidi za takwimu. Data inayoonekana kwa kawaida huainishwa kama nominella, ordinal, muda na uwiano. Data ya kiwango cha kawaida ni vifafanuzi vya ubora ambavyo hutofautisha aina pekee, kama vile idara tofauti ndani ya kiwanda au tasnia tofauti. Vigezo vya kawaida vinaweza kupangwa kutoka "chini" hadi "juu" bila kuwasilisha uhusiano zaidi wa kiasi. Mfano ni "wazi" dhidi ya "isiyofichuliwa", au kuainisha historia ya uvutaji sigara kama isiyovuta sigara (= 0), mvutaji sigara mwepesi (= 1), mvutaji wa wastani (= 2) na mvutaji sigara sana (= 3). Thamani ya nambari ya juu, ndivyo nguvu ya kuvuta sigara. Thamani nyingi za kipimo huonyeshwa kama mizani ya uwiano au muda, ambapo mkusanyiko wa 30 mg/m³ ni mara mbili ukolezi wa 15 mg/m³. Viwango vya uwiano vina sifuri kabisa (kama umri) ilhali vigeu vya muda (kama IQ) havina.

Mkakati wa kipimo

Mkakati wa kipimo huzingatia taarifa kuhusu eneo la kipimo, hali zinazozunguka (kwa mfano, unyevunyevu, shinikizo la hewa) wakati wa kipimo, muda wa kipimo na mbinu ya kupima (Hansen na Whitehead 1988; Ott 1993).

Mahitaji ya kisheria mara nyingi huamuru upimaji wa wastani wa saa nane wa uzito wa wakati (TWAs) wa viwango vya dutu hatari. Walakini, sio watu wote hufanya kazi kwa zamu ya saa nane kila wakati, na viwango vya kufichua vinaweza kubadilika wakati wa zamu. Thamani iliyopimwa kwa kazi ya mtu mmoja inaweza kuchukuliwa kuwa wakilishi wa thamani ya zamu ya saa nane ikiwa muda wa kukaribia aliyeambukizwa ni zaidi ya saa sita wakati wa zamu. Kama kigezo cha vitendo, muda wa sampuli wa angalau saa mbili unapaswa kutafutwa. Kwa vipindi vya muda ambavyo ni vifupi sana, sampuli katika kipindi cha wakati mmoja inaweza kuonyesha viwango vya juu au chini, na hivyo kuzidi au kudharau mkusanyiko wakati wa zamu (Rappaport 1991). Kwa hivyo, inaweza kuwa muhimu kuchanganya vipimo au vipimo kadhaa kwa zamu kadhaa hadi wastani wa uzito wa wakati mmoja, au kutumia vipimo vinavyorudiwa na muda mfupi wa sampuli.

Uhalali wa kipimo

Data ya ufuatiliaji lazima itimize vigezo vilivyowekwa vyema. Mbinu ya kipimo haipaswi kuathiri matokeo wakati wa mchakato wa kipimo (reactivity). Zaidi ya hayo, kipimo kinapaswa kuwa cha lengo, cha kuaminika na halali. Matokeo hayapaswi kuathiriwa na mbinu ya kipimo inayotumiwa (upendeleo wa utekelezaji) au kwa usomaji au uwekaji kumbukumbu na fundi wa vipimo (upendeleo wa tathmini). Maadili sawa ya kipimo yanapaswa kupatikana chini ya hali sawa (kuegemea); jambo linalokusudiwa linapaswa kupimwa (uhalali) na mwingiliano na vitu vingine au mfiduo haupaswi kuathiri matokeo isivyofaa.

Ubora wa Data ya Mfiduo

Vyanzo vya data. Kanuni ya msingi ya epidemiolojia ni kwamba vipimo vinavyofanywa katika ngazi ya mtu binafsi ni vyema kuliko vile vinavyofanywa katika ngazi ya kikundi. Kwa hivyo, ubora wa data ya uchunguzi wa epidemiolological hupungua kwa mpangilio ufuatao:

1. vipimo vya moja kwa moja vya watu; habari juu ya viwango vya mfiduo na kuendelea kwa wakati
2. vipimo vya moja kwa moja vilivyochukuliwa vya vikundi; habari juu ya viwango vya sasa vya kukaribia aliyeambukizwa kwa vikundi maalum vya wafanyikazi (wakati mwingine huonyeshwa kama alama za mfiduo wa kazi) na tofauti zao kwa wakati.
3. vipimo vilivyotolewa au kutengenezwa upya kwa watu binafsi; makadirio ya mfiduo kutoka kwa rekodi za kampuni, orodha za ununuzi, maelezo ya mistari ya bidhaa, mahojiano na wafanyikazi.
4. vipimo vilivyotolewa au vilivyoundwa upya kwa vikundi; makadirio ya kihistoria ya faharasa za mfiduo kulingana na kikundi.

Kimsingi, uamuzi sahihi zaidi wa mfiduo, kwa kutumia viwango vya kipimo vilivyoandikwa kwa wakati, unapaswa kutafutwa kila wakati. Kwa bahati mbaya, mfiduo uliopimwa kwa njia isiyo ya moja kwa moja au ulioundwa upya kihistoria mara nyingi ndio data pekee inayopatikana kwa kukadiria uhusiano wa matokeo ya kufichua, ingawa kuna tofauti kubwa kati ya mfiduo uliopimwa na maadili ya kufichua yaliyoundwa upya kutoka kwa rekodi za kampuni na mahojiano (Ahrens et al. 1994; Burdorf 1995). Ubora wa data hupungua katika kipimo cha mfiduo wa agizo, faharisi ya mfiduo inayohusiana na shughuli, habari ya kampuni, mahojiano ya wafanyikazi.

Mizani ya mfiduo. Haja ya data ya ufuatiliaji wa kiasi katika uchunguzi na epidemiolojia inapita zaidi ya mahitaji finyu ya kisheria ya viwango vya juu. Lengo la uchunguzi wa epidemiolojia ni kuhakikisha uhusiano wa dozi-athari, kwa kuzingatia vigezo vinavyoweza kutatanisha. Taarifa sahihi zaidi iwezekanavyo, ambayo kwa ujumla inaweza kuonyeshwa kwa kiwango cha juu tu (kwa mfano, kiwango cha uwiano), inapaswa kutumika. Kutenganishwa kwa thamani kubwa zaidi au ndogo zaidi, au kusimba katika sehemu za thamani za kiwango cha juu (kwa mfano, 1/10, 1/4, 1/2 thamani ya kiwango cha juu) kama inavyofanywa wakati mwingine, kimsingi hutegemea data iliyopimwa kwa kipimo cha kawaida cha kitakwimu.

Mahitaji ya hati. Mbali na habari juu ya viwango na nyenzo na wakati wa kipimo, hali ya kipimo cha nje inapaswa kuandikwa. Hii inapaswa kujumuisha maelezo ya vifaa vilivyotumika, mbinu ya kipimo, sababu ya kipimo na maelezo mengine muhimu ya kiufundi. Madhumuni ya nyaraka hizo ni kuhakikisha usawa wa vipimo kwa muda na kutoka kwa utafiti mmoja hadi mwingine, na kuruhusu ulinganisho kati ya masomo.

Data ya kukaribia aliyeambukizwa na matokeo ya afya inayokusanywa kwa ajili ya watu binafsi kwa kawaida iko chini ya sheria za faragha zinazotofautiana kutoka nchi moja hadi nyingine. Nyaraka za mfiduo na hali ya afya lazima zifuate sheria kama hizo.

Mahitaji ya Epidemiological

Masomo ya epidemiological hujitahidi kuanzisha kiungo cha causal kati ya mfiduo na ugonjwa. Baadhi ya vipengele vya vipimo vya uchunguzi vinavyoathiri tathmini hii ya hatari ya magonjwa vinazingatiwa katika sehemu hii.

Aina ya ugonjwa. Hatua ya kawaida ya kuanza kwa masomo ya epidemiological ni uchunguzi wa kliniki wa kuongezeka kwa ugonjwa fulani katika kampuni au eneo la shughuli. Dhana juu ya mambo yanayoweza kutokea ya kibayolojia, kemikali au sababu za kimwili hutokea. Kulingana na upatikanaji wa data, mambo haya (mfiduo) huchunguzwa kwa kutumia muundo wa nyuma au unaotarajiwa. Muda kati ya mwanzo wa mfiduo na mwanzo wa ugonjwa ( latency ) pia huathiri muundo wa utafiti. Upeo wa latency unaweza kuwa mkubwa. Maambukizi kutoka kwa virusi fulani vya enterovirus huwa na muda wa kuchelewa/kuchanganyikiwa wa masaa 2 hadi 3, ambapo kwa saratani ya miaka 20 hadi 30 ni kawaida. Kwa hivyo, data ya mfiduo wa uchunguzi wa saratani lazima ichukue muda mrefu zaidi kuliko mlipuko wa magonjwa ya kuambukiza. Mfiduo ambao ulianza zamani unaweza kuendelea hadi mwanzo wa ugonjwa. Magonjwa mengine yanayohusiana na umri, kama vile ugonjwa wa moyo na mishipa na kiharusi, yanaweza kutokea katika kundi lililowekwa wazi baada ya utafiti kuanza na lazima yachukuliwe kama sababu zinazoshindana. Inawezekana pia kwamba watu walioainishwa kama "sio wagonjwa" ni watu tu ambao bado hawajaonyesha ugonjwa wa kliniki. Kwa hivyo, ufuatiliaji wa kimatibabu unaoendelea wa watu walio wazi lazima udumishwe.

Nguvu ya takwimu. Kama ilivyoelezwa hapo awali, vipimo vinapaswa kuonyeshwa kwa kiwango cha juu cha data (kiwango cha kipimo cha uwiano) iwezekanavyo ili kuboresha nguvu za takwimu ili kutoa matokeo muhimu kitakwimu. Nguvu kwa upande wake huathiriwa na saizi ya jumla ya idadi ya watu waliotafitiwa, kuenea kwa mfiduo katika idadi hiyo, kiwango cha usuli wa ugonjwa na ukubwa wa hatari ya ugonjwa ambayo husababishwa na mfiduo chini ya utafiti.

Uainishaji wa ugonjwa uliowekwa. Mifumo kadhaa inapatikana kwa kuainisha utambuzi wa matibabu. Ya kawaida ni ICD-9 (Ainisho ya Kimataifa ya Magonjwa) na SNOMED (Nomenclature ya Dawa ya Mfumo). ICD-O (oncology) ni uainishaji maalum wa ICD kwa kuainisha saratani. Hati za usimbaji za ICD zimeidhinishwa kisheria katika mifumo mingi ya afya duniani kote, hasa katika nchi za Magharibi. Hata hivyo, uwekaji misimbo wa SNOMED unaweza pia kuainisha sababu zinazowezekana na hali za nje. Nchi nyingi zimeunda mifumo maalum ya usimbaji ili kuainisha majeraha na magonjwa ambayo pia yanajumuisha hali ya ajali au kufichua. (Angalia makala “Kifani kifani: Ulinzi wa mfanyakazi na takwimu kuhusu ajali na magonjwa ya kazini—HVBG, Ujerumani” na “Uendelezaji na utumiaji wa mfumo wa uainishaji wa majeraha na ugonjwa wa kazini”, mahali pengine katika sura hii.)

Vipimo vinavyofanywa kwa madhumuni ya kisayansi havifungwi na mahitaji ya kisheria yanayotumika kwa shughuli za ufuatiliaji zilizoidhinishwa, kama vile kubaini ikiwa viwango vya juu vimepitwa katika eneo fulani la kazi. Ni muhimu kuchunguza vipimo na rekodi za kukaribia aliyeambukizwa kwa njia ya kuangalia safari zinazowezekana. (Kwa mfano, ona makala “Uchunguzi wa hatari za kazini” katika sura hii.)

Matibabu ya mfiduo mchanganyiko. Magonjwa mara nyingi huwa na sababu kadhaa. Kwa hivyo ni muhimu kurekodi kwa ukamilifu iwezekanavyo sababu zinazoshukiwa za sababu (mfiduo/sababu za kutatanisha) ili kuweza kutofautisha athari za vitu vinavyoshukiwa kuwa hatari kutoka kwa kila mmoja na kutoka kwa athari za sababu zingine zinazochangia au za kutatanisha, kama vile sigara. kuvuta sigara. Mfiduo wa kazi mara nyingi huchanganyika (kwa mfano, mchanganyiko wa kutengenezea; moshi wa kulehemu kama vile nikeli na cadmium; na katika uchimbaji madini, vumbi laini, quartz na radoni) Sababu za ziada za hatari kwa saratani ni pamoja na uvutaji sigara, unywaji pombe kupita kiasi, lishe duni na umri. Kando na mfiduo wa kemikali, mfiduo wa vifadhaiko vya mwili (mtetemo, kelele, sehemu za sumakuumeme) ni vichochezi vinavyowezekana vya magonjwa na lazima izingatiwe kama sababu zinazowezekana katika masomo ya epidemiolojia.

Mfiduo kwa ajenti au vifadhaiko vingi vinaweza kusababisha athari za mwingiliano, ambapo athari ya mfiduo mmoja hukuzwa au kupunguzwa na nyingine ambayo hutokea kwa wakati mmoja. Mfano wa kawaida ni kiungo kati ya asbesto na saratani ya mapafu, ambayo mara nyingi hutamkwa zaidi kati ya wavuta sigara. Mfano wa mchanganyiko wa mfiduo wa kemikali na kimwili ni maendeleo ya mfumo wa scleroderma (PSS), ambayo pengine husababishwa na mtetemo kwa pamoja, michanganyiko ya kutengenezea na vumbi la quartz.

Kuzingatia upendeleo. Upendeleo ni hitilafu ya kimfumo katika kuainisha watu katika makundi "yaliyofichuliwa/yasiyofichuliwa" au "wagonjwa/sio wagonjwa". Aina mbili za upendeleo zinapaswa kutofautishwa: uchunguzi (habari) upendeleo na upendeleo wa uteuzi. Kwa upendeleo wa uchunguzi (habari), vigezo tofauti vinaweza kutumika kuainisha masomo katika vikundi vya wagonjwa/sio wagonjwa. Wakati mwingine huundwa wakati lengo la utafiti linajumuisha watu walioajiriwa katika kazi zinazojulikana kuwa hatari, na ambao tayari wanaweza kuwa chini ya uangalizi wa kimatibabu ulioongezeka ikilinganishwa na idadi ya watu wanaolinganishwa.

Katika upendeleo wa uteuzi, uwezekano mbili unapaswa kutofautishwa. Uchunguzi wa udhibiti wa kesi huanza kwa kutenganisha watu wenye ugonjwa wa maslahi kutoka kwa wale wasio na ugonjwa huo, kisha kuchunguza tofauti za mfiduo kati ya makundi haya mawili; tafiti za vikundi huamua viwango vya ugonjwa katika vikundi vilivyo na mfiduo tofauti. Katika aidha aina ya utafiti, upendeleo wa uteuzi unakuwepo wakati taarifa kuhusu kukaribiana inaathiri uainishaji wa masomo kama wagonjwa au wasio wagonjwa, au wakati maelezo kuhusu hali ya ugonjwa huathiri uainishaji wa masomo kama yalivyofichuliwa au kutofichuliwa. Mfano wa kawaida wa upendeleo wa uteuzi katika tafiti za vikundi ni "athari ya mfanyakazi wa afya", ambayo hupatikana wakati viwango vya magonjwa katika wafanyikazi walio wazi vinalinganishwa na wale walio katika idadi ya watu kwa ujumla. Hii inaweza kusababisha kudharauliwa kwa hatari ya ugonjwa kwa sababu idadi ya watu wanaofanya kazi mara nyingi huchaguliwa kutoka kwa idadi ya watu kwa msingi wa kuendelea na afya njema, mara kwa mara kulingana na uchunguzi wa matibabu, wakati idadi ya jumla ina wagonjwa na dhaifu.

Wachanganyaji. Kinachochanganya ni jambo ambalo kigeu cha tatu (kichanganyizi) hubadilisha makadirio ya uhusiano kati ya kisababishi kinachodhaniwa kuwa kitangulizi na ugonjwa. Inaweza kutokea wakati uteuzi wa masomo (kesi na vidhibiti katika uchunguzi wa kudhibiti kesi au kufichuliwa na kutofichuliwa katika utafiti wa kikundi) inategemea kwa njia fulani tofauti ya tatu, ikiwezekana kwa njia isiyojulikana kwa mpelelezi. Vigezo vinavyohusishwa tu na mfiduo au ugonjwa sio vikanganyiko. Ili kuwa mkanganyiko kigezo lazima kifikie masharti matatu:

• Ni lazima iwe sababu ya hatari kwa ugonjwa huo.

• Ni lazima ihusishwe na mfiduo katika idadi ya utafiti.

• Haipaswi kuwa katika njia ya sababu kutoka kwa mfiduo wa ugonjwa.

Kabla ya data yoyote kukusanywa kwa ajili ya utafiti wakati mwingine haiwezekani kutabiri ikiwa kutofautisha kunawezekana kuwa kuna utata. Tofauti ambayo imechukuliwa kama kikanganyiko katika utafiti uliopita inaweza isihusishwe na kufichuliwa katika utafiti mpya ndani ya idadi tofauti ya watu, na kwa hivyo haitakuwa kikanganyiko katika utafiti mpya. Kwa mfano, ikiwa masomo yote yanafanana kuhusiana na kutofautisha (kwa mfano, jinsia), basi utofauti huo hauwezi kuwa kichanganyiko katika utafiti huo. Kuchanganyikiwa na kigezo fulani kunaweza kuhesabiwa ("kudhibitiwa") ikiwa tu kigezo kinapimwa pamoja na mfiduo na matokeo ya ugonjwa. Udhibiti wa kitakwimu wa kuchanganyikiwa unaweza kufanywa kwa njia mbaya kwa kutumia utabakaji na utofauti wa mwanzilishi, au kwa usahihi zaidi kwa kutumia urejeleaji au mbinu zingine nyingi.

Muhtasari

Mahitaji ya mkakati wa kupima, teknolojia ya kupimia na nyaraka kwa maeneo ya kazi ya viwanda wakati mwingine hufafanuliwa kisheria kulingana na ufuatiliaji wa thamani ya kikomo. Kanuni za ulinzi wa data pia zinatumika kwa ulinzi wa siri za kampuni na data inayohusiana na mtu. Mahitaji haya yanahitaji matokeo ya kupimia yanayolinganishwa na masharti ya kipimo na kwa ajili ya teknolojia ya kupima lengo, halali na inayotegemewa. Mahitaji ya ziada yanayotolewa na epidemiolojia yanarejelea uwakilishi wa vipimo na uwezekano wa kuanzisha uhusiano kati ya mfiduo kwa watu binafsi na matokeo ya afya yanayofuata. Vipimo vinaweza kuwa wakilishi kwa kazi fulani, yaani vinaweza kuonyesha mfiduo wa kawaida wakati wa shughuli fulani au katika matawi maalum au mfiduo wa kawaida wa vikundi maalum vya watu. Ingefaa kuwa na data ya kipimo inayohusishwa moja kwa moja na masomo ya utafiti. Hii itafanya iwe muhimu kujumuisha pamoja na maelezo ya hati za kipimo kuhusu watu wanaofanya kazi mahali pa kazi husika wakati wa kipimo au kusanidi sajili inayoruhusu maelezo hayo ya moja kwa moja. Data ya epidemiolojia iliyokusanywa katika ngazi ya mtu binafsi kwa kawaida inapendekezwa kuliko ile iliyopatikana katika kiwango cha kikundi.

Back