Тел.: (495)5000-300
E-mail: ntm@ntm.ru

Этиологические структуры профзаболеваний


Ж-л  «Безопасность и охрана труда»
№ 4,  2012 г.,  С. 75 - 80

Этиологические структуры профзаболеваний

Федорович Г.В.
ООО «НТМ-Защита», Москва

Введение.

Эпидемиология профессиональных заболеваний выгодно отличается от общей эпидемиологии тем, что здесь, как правило, хорошо известны причины заболевания. Основная масса утверждений прфэпидемиологии, однако, имеет качественный характер. Очень немного работ (они появились в последнее время) посвящены количественным характеристикам связи между уровнями профзаболеваний (ПЗ) и интенсивностью воздействия вредных производственных факторов (ВПФ). Это, не в последнюю очередь, обусловлено тем, что отсутствует инструмент количественного анализа, под который можно было бы выстраивать конкретные исследования. Проблемы в этой области обусловлены, в частности и тем, что ПЗ определенной нозологической формы (НФ) связано с одновременным воздействием нескольких ВПФ, причем их не всегда можно подразделить на основные и дополнительные. С другой стороны, одни и те же факторы могут приводить к заболеваниям различных НФ.  Такая многофакторность этиологической проблемы ПЗ затрудняет выработку стратегии борьбы с ВПФ – какие задачи здесь следует считать первоочередными, воздействие каких факторов достаточно ослабить (например, с помощью СИЗ), чтобы получить ощутимый эффект, и т.п. Вопросы важны практически, т.к. соответствующие мероприятия сложны, масштабны и затратны.

Существенным в решении этой проблемы было бы установление количественных соотношений между интенсивностью воздействия ВПФ и частотой ПЗ различных НФ. Такие соотношения предлагаются ниже. В основе вывода лежит обнаруженное свойство характеристик ПЗ различным образом структурироваться в пространстве признаков в зависимости от вида ВПФ. Частоты ПЗ различных НФ можно использовать в качестве индикаторов недопустимого уровня воздействия ВПФ и наоборот – уровни ВПФ можно использовать для прогнозирования частот ПЗ.

Разумеется, приводимые ниже результаты имеют предварительный характер и, скорее, служат иллюстрацией возможности количественных оценок в этиологии ПЗ. Для практического применения описываемых алгоритмов оценок необходима статистическая база лучше детализированная и значительно большего объема.
В качестве анализируемого материала ниже используются результаты исследования заболеваний с временной утратой трудоспособности (ЗВУТ).  Выбор ЗВУТ в качестве объекта анализа определяется тем, что

  • это наиболее  «оперативный» (по сравнению с профессиональными болезнями) индикатор положения с условиями труда на производстве;
  • для углубленного изучения ЗВУТ разработаны специальные методические рекомендации [1]. Строгое следование этим рекомендациям обеспечивает однотипность и воспроизводимость результатов, полученных на различных предприятиях.
  • хронические ПЗ можно рассматривать как частный случай ЗВУТ с «растянутым» сроком болезни [2], поэтому все методы анализа ЗВУТ несложно переносятся на случай хронических ПЗ.

В качестве параметров, определяющих уровень ЗВУТ, обычно приводятся количество случаев К и их суммарная длительность D (обе величины нормированы на коллектив в 100 человек и длительность наблюдения 1 год). Они связаны соотношением  D = K*l , где  l – длительность ЗВУТ. Можно утверждать, что величина D зависит не только от условий труда (определяющих величину К), но и от качества медицинского обслуживания и эффективности лечения ЗВУТ (определяющих величину l ). В дальнейшем будем определять уровень ЗВУТ величиной k = K/100  - средней частотой случаев заболеваний в год на одного работника. Эта величина меньше обусловлена непроизводственными факторами, чем D .

Согласно приведенному определению, для характеристики уровня ЗВУТ используется непрерывная метрическая шкала. В то же время, для характеристики уровня воздействия ВПФ в большинстве работ принято ограничиваться отметкой – допустим или нет  уровень воздействия того или иного ВПФ на работников, т.е. используется дихотомическая (бинарная) шкала. Даже если условия труда разбиваются на классы, все равно шкала остается категориальной (порядковой).  Это различие в шкалах измерения переменных создает дополнительные  сложности при выводе количественных соотношений между интенсивностью воздействия ВПФ и частотой ЗВУТ различных НФ.

1. Данные.

Будут анализироваться данные реального обследования состояния здоровья работников Учалинского (Башкортостан) горно-обогатительного комбината (УГОК) по показателям ЗВУТ, опубликованные в [3] и [4]. Отличительной особенностью этих  работ является  комплексный подход к изучению заболеваемости: данные дифференцированы как по формам заболеваний, так и по подразделениям, характеризующимся различными ВПФ.
Объектом исследования служили работники основных цехов комбината:

  • Учалинский подземный рудник (УПР),
  • обогатительная фабрика (ОФ),
  • автотранспортное предприятие (АТП),
  • ремонтно-механический завод (РМЗ),
  • железнодорожный цех (ЖДЦ),
  • строительно-монтажный участок (СМУ),
  • энергоцех (ЭЦ).

В большинстве подразделений было обнаружено комбинированное и сочетанное воздействие ВПФ (см. табл. 1 [4]). Данные по видам ВПФ, уровень которых на рабочих местах превышает допустимый, приведены в табл.1 в колонках с 3 по 6. В заголовках этих колонок использованы сокращения: ШиВ – шум и вибрация, ПиГ запыленность и загазованность воздуха рабочей зоны, МК – микроклимат, ФН – физическое напряжение.

Как и в работе [4], в табл.1 принято дихотомическое ранжирование уровней ВПФ: подразделение относится к классу 0 по уровню ВПФ определенного вида, если этот уровень не превышает гигиенической нормы. В противном случае подразделение относится к классу 1.

Таблица 1

ВПФ и частоты k случаев ЗВУТ различных НФ
в основных цехах УГОК

Сводные данные по параметрам ЗВУТ различных НФ в основных подразделениях УГОК приведены в последних трех колонках табл.1. В заголовках этих колонок использованы сокращения для обозначения заболеваний: ОД – органов дыхания, КМС – костно-мышечной системы, СКО – системы кровообращения.

Даже при беглом взгляде на содержимое табл.1 бросается в глаза существование прямой связи частоты заболеваний ЗВУТ некоторых НФ с уровнем ВПФ. Например, для подразделений УПР, ОФ, СМУ и ЖДЦ характерны повышенный уровень шума и вибрации. Для этих же подразделений характерны повышенные частоты заболеваний СКО. Для тех подразделений (РМЗ, АТП и ЭЦ), в которых уровень шума и вибрации низок, характерны меньшие частоты заболеваний СКО. Сам по себе факт влияния уровня шума и вибрации на заболевания СКО хорошо известен (см.напр.[5]). Тем не менее, если учесть множественность факторов, могущих быть потенциальными причинами  заболевания СКО, наблюдающееся структурирование частоты заболеваний по одному из ВПФ представляется нетривиальным. Так как нарушения в СКО непосредственным следствием имеют заболевания КМС [5], явная корреляция частоты заболеваний КМС с уровнем шума в подразделениях, также просматривающаяся по данным табл.1,  уже не представляется столь неожиданной.

Отмеченное структурирование частот заболеваний СКО и КМС по уровням шума и вибрации, воздействующих на работников, позволяет использовать их в качестве признаков, указывающих на превышение допустимого уровня такого воздействия. Для дальнейшего целесообразно представить этот результат в несколько другом виде. Введем в рассмотрение пространство признаков и координаты в нем, вдоль которых будем откладывать частоты k исследуемых ЗВУТ.  Если, как выше, ограничиться заболеванием СКО, то пространство сводится к линейному. На оси координат, вдоль которой откладываются частоты заболеваний СКО, существует граничная точка Lb, разбивающая пространство (линию) признаков на две части: в левой части (при k <  Lb) признаки указывают на отсутствие влияния ВПФ. Здесь располагаются подразделения, отнесенные к классу 0. На правой части линии признаков (при k  >  Lb) располагаются подразделения класса 1. Для заболеваний СКО граничная частота лежит между 0,056 и 0,053 .

2. Классификация.

В большинстве случаев однозначной связи ЗВУТ одной НФ и одним из ВПФ обнаружить не удается. Тем не менее,  потенциальная возможность обнаружить этиологически обусловленную структуру в пространстве признаков представляется несомненно интересной. Оказывается, такие структуры существуют в пространствах с размерностью большей единицы.

Рассмотрим в качестве примера воздействие на работников запыленности и загазованности воздуха рабочей зоны. Известно (см.напр.[5]), что воздействие этого ВПФ сказывается неблагоприятно на многие системы организма, в первую очередь – на ОД и КМС.  Введем двумерное (плоскость) пространство признаков с координатами в нем, вдоль которых будем откладывать частоты k заболеваний  ОД (вдоль оси абсцисс) и  КМС (вдоль оси ординат). Эти данные представлены в табл.1 в колонках 7 и 8. Точки, отражающие ситуацию с заболеваемостью в различных цехах УГОК , представлены на графике рис.1.

Рис.1. Пространство признаков для ЗВУТ двух НФ (КМС и ОД).
ВПФ – запыленность и загазованность воздуха рабочей зоны.

Кружками отмечены подразделения, отнесенные к классу 0 по воздействию ВПФ (см. выше), а квадраты отмечают подразделения класса 1. Видно, что частота заболеваний ни ОД, ни КМС сами по себе не могут служить признаком вредного влияния микроклимата. Например, в подразделении ЖДЦ, отнесенном по запыленности и загазованности воздуха к классу 0, частота заболеваний КМС (0,104 согласно табл.1) выше, чем в подразделении РМЗ (0,091), отнесенном к классу 1. Тем не менее, на четвертьплоскости признаков изображающие точки располагаются в различных частях: под граничной линией (на графике отмечена аббревиатурой «Гр») располагаются подразделения класса 0, над этой линией – класса 1. Это свидетельствует о структурированности частот заболеваний по ВПФ отдельного вида (в данном случае – по запыленности и загазованности). Несмотря на то, что эта структура не просматривается непосредственно по исходным данным, ее наличие несомненно и столь же нетривиально, как и обсуждавшееся выше структурирование частот СКО и КМС по уровням воздействия шума и вибрации.

Вообще говоря, границу между областями в пространстве признаков можно провести многими различными способами. Оптимальным по ряду причин можно считать использование линейного дискриминанта Фишера (ЛДФ). Среди таких причин упомянем следующие:

  • в качестве границы получается прямая,
  • многомерное пространство признаков редуцируется до одномерного (линейного), признаками становятся их проекции на эту линию,
  • расстояние между средними значениями проекций классов максимально,
  • дисперсии  проекций классов минимальны.

Подробное описание алгоритма построения прямой проецирования (именно она называется ЛДФ), удовлетворяющей перечисленным требованиям, описано во многих монографиях (см.напр.[7]). Приведем конечный результат.
Обозначим через r(с)i вектор с координатами (k1,k2) для i-того подразделения. Верхний индекс с = 0 или 1 отмечает принадлежность i-того подразделения к классу 0 или 1. Через w  обозначим направляющий вектор ЛДФ (|| w || = 1). Каждый из классов характеризуется положениями центров

(1)

где I(c)  -  количество подразделений, принадлежащих классу с. Другой характеристикой классов являются матрицы разбросов в классах

(2)

где верхний индекс Т обозначает транспонирование вектора.

Величины m(c) и S(c) определяют направляющий вектор w уравнением:

(S(0) + S(1))*w = m(0) - m(1)

(3)

После нормирования решения (3) на единицу, расстояние Li(с)  от начала координат до проекции i-той точки на ЛДФ определяется скалярным произведением

Li(с)   = ( w*r(с)i )

(4)

Координаты Lb граничной точки, разделяющей проекции классов 0 и 1 можно задать соотношением

Lb = (1/2)*[max{ L i (0) } – min{ L i (1) }]

(5)

Вычисления по соотношениям (1) – (5) для заболеваний КМС и ОД при различных уровнях запыленности и загазованности воздуха  привели к следующим результатам. Направляющие косинусы вектора w равны 0,85 для оси абсцисс и 0,527 для оси ординат. Линия с этими направляющими косинусами обозначена аббревиатурой ЛДФ на графике рис.1. Проекции точек, отображающих заболеваемость в цехах комбината, на линию дискриминанта, отстоят от начала координат на расстояния, приведенные в табл.2.

Таблица 2.

Расстояния L до проекций на ЛДФ отображающих точек.

Сопоставление данных в двух последних колонках табл.2 показывает, что расстояния L делятся на две группы – небольшие для цехов с допустимыми ВПФ и большие – для тех цехов, где уровень ВПФ превышает допустимый. Подсчитанное по формуле (5) граничное значение расстояния Lb  равно  0,181 . Граница между областями различных признаков (линия Гр на графике) построена как нормаль к ЛДФ, проходящая на расстоянии Lb от начала координат.

Расчеты по формулам (1) – (5) с использованием данных табл.1 показывают, что в отличие от одномерного случая, где структурирование наблюдается лишь для отдельных ЗВУТ, в двумерном пространстве признаков структурируется большая часть ЗВУТ по большинству  ВПФ. Можно ожидать, что продолжением этой тенденции будет структурирование всех ЗВУТ по всем ВПФ в трехмерном пространстве признаков. Это подтверждается непосредственными расчетами.

Переход к трехмерному пространству признаков не вносит ничего принципиально нового в расчеты (1) – (5). Не останавливаясь на подробностях промежуточных расчетов, приведем сразу конечный результат: направляющие косинусы ЛДФ для различных видов ВПФ, перечисленных в табл.1:

Таблица 3

Весовые коэффициенты для ЗВУТ различных НФ

В последней колонке табл.3 приведены расстояния Lb, разграничивающие проекции признаков на линию ЛДФ по принадлежности цехов к различным классам уровней ВПФ.

Используя весовые коэффициенты табл.3 и частоты ЗВУТ в различных подразделениях УГОК из табл.1, определим координаты вдоль ЛДФ проекций точек-признаков, отображающих ситуации с ВПФ в этих подразделениях.   Результаты в табл.4.

Таблица 4

Расстояния вдоль ЛДФ проекций признаков подразделений УГОК

Сопоставление этих расстояний с граничными значениями Lb , приведенными в последней колонке табл.3, позволяет выделить подразделения с уровнями ВПФ, превышающими гигиеническую норму. Соответствующие ячейки в табл.4 затенены. Подчеркнем, что эта классификация произведена по данным о частоте ЗВУТ различных НФ. Тем не менее, можно видеть, что затененные ячейки совпадают с ячейками в табл.1, для которых превышение уровней ВПФ было обнаружено инструментальными методами. Причина совпадения результатов, приведенных в табл. 1 и 4, вполне тривиальна. Фактически данные табл.1 использовались в качестве обучающей выборки, с помощью которой была составлена табл.3 весовых коэффициентов, а с их помощью данные табл.1 о частоте ЗВУТ  пересчитаны в результаты, приведенные в табл.4. В некотором смысле проделанные вычисления можно было бы рассматривать как проверку адекватности метода ЛДФ, однако он вряд ли нуждается в такой проверке – в статистике это один из самых надежных и широко применяемых методов классификации.

3. Обратная задача.

Если не стремиться к наглядности, направляющие косинусы ЛДФ (w1,w2, w3) можно рассматривать как весовые коэффициенты, позволяющие классифицировать обследуемое подразделение по уровню воздействия определенного ВПФ.  В этой системе понятий расстояния L играют роль решающих функций: в зависимости от величины  L = ∑ wi*ki
подразделение относится к классу 0, если L < Lb , и к классу 1 в противном случае. Таким образом, структура (распределения частот различных групп НФ) заболеваемости может быть использована для индицирования реального влияния тех или иных ВПФ и являться основой для формирования перечня факторов производственной среды, подлежащих измерению и оценке при проведении производственного контроля и аттестации рабочих мест.

Не меньший интерес представляет решение обратной задачи: прогнозирование заболеваемости (частот ЗВУТ различных НФ) по результатам измерения уровней ВПФ на рабочих местах. Как уже упоминалось выше во Введении, определенные сложности при выводе количественных соотношений между интенсивностью воздействия ВПФ и частотой ЗВУТ обусловлены использованием различных шкал для характеристики уровня ЗВУТ и воздействия ВПФ. Поясним ситуацию на примере решающих функций L,  классифицирующих подразделения по уровням ВПФ.

Если определить новые веса  Wi = wi/Lb  в сумме, задающей решающую функцию, то новое решающее правило для классификации подразделений будет таковым: уровень ВПФ Y в подразделении превышает допустимый уровень Ya , если сумма ∑ Wi*ki превышает 1 . Имея в виду одновременное превышение единицы как суммой взвешенных частот заболеваний так и отношения y ≡ Y/Ya , можно предположить, что вблизи 1 имеет место равенство

∑ Wi*ki = y

(6)

Вообще говоря, в правой части этого равенства может стоять более сложная, чем линейная,  функция отношения y ≡ Y/Ya . Решение о том, как именно должна выглядеть эта функция, можно получить только на основании статистического анализа фактических данных (достаточно репрезентативного объема) о частотах заболеваний при различных уровнях ВПФ. Можно, однако, полагать, что при аргументе равном 1 у этой функции нет особых точек и при небольших отклонениях аргумента от 1 можно использовать линейное приближение для описания поведения реальной функции. Именно это и сделано при записи соотношения (6).

Еще один, возникающий в связи с соотношением (6), вопрос состоит в том, в каких единицах измерять уровни ВПФ. Единицы измерения таких факторов, как шум и вибрация известны (звуковое давление, виброскорость и виброускорение), то же относится к запыленности и загазованности воздуха (массовые концентрации). Микроклимат представляет собой более сложный случай, т.к. под этим термином скрывается многофакторный процесс теплопередачи (от организма в среду или наоборот), определяющийся параметрами воздушной среды (температура, влажность, скорость движения), интенсивностью инфракрасного облучения, а также категорией работ по уровню энергозатрат и рядом других показателей. Здесь стоит указать на некоторые работы последнего времени (см.напр.[8]), в которых воздействие микроклиматических условий сведено к эффекту набора (или потери) энтальпии в организме работника. Расчет этого процесса [9] ведется с использованием моделей теплообмена организма с внешней средой. Результаты дают возможность однопараметрического описания эффектов микроклимата производственных условий. Такой подход позволяет, в частности, включить действие микроклимата в ту же схему оценки уровней ЗВУТ, ожидаемых по результатам измерения ВПФ.

В области нормирования тяжести трудового процесса и сведения ее к единому показателю, по которому можно было бы судить о допустимости или нет физических нагрузок, работа еще предстоит. Можно допустить, однако, что результат будет аналогичен.

Если  через  n  отмечать номер  ВПФ (как в табл.3), то в уравнении (6) этим номером следует индексировать  как правую часть у, так и веса Wi , с которыми в сумму в левой части входят частоты заболеваний ki.  В результате все возможные уравнения (6) можно объединить в систему

∑ Wn i* ki = yn   ( n = 1,…,4)

(7)

Практически ничто не мешает решить эту систему линейных уравнений относительно частот заболеваний ki , выразив их через линейные комбинации относительных уровней  ВПФ yn. Затруднений, связанных с тем, что система переопределена (уравнений больше, чем неизвестных) можно избежать, если уменьшить число рассматриваемых ВПФ. Например, учитывая независимость заболеваний ОД от воздействия шума и вибрации, можно исключить этот фактор и рассматривать систему трех уравнений для трех неизвестных. В результате получим:

ki = ∑ Q i n* yn 

(8)

Здесь происходит суммирование по n от 2 до 4.

Таблица 5.

Коэффициенты Q i n в формуле (8)

Приведенные в табл.5 коэффициенты содержат нетривиальную общую информацию об абсолютной и относительной роли различных ВПФ как причинах ЗВУТ. То, что воздействие указанных факторов ведет к перечисленным заболеваниям, общеизвестно. Однако количественные характеристики такого воздействия известны не были. Согласно табл.5 запыленность и загазованность воздуха являются основными причинами перечисленных заболеваний: ОД, КМС и СКО. С ними сопоставимо только влияние микроклимата на заболевания ОД. Роль микроклимата в заболеваниях КМС вдвое меньше, чем роль запыленности и загазованности воздуха, а роль физических нагрузок еще меньше (также вдвое), чем роль микроклимата. Однако на СКО физические нагрузки влияют втрое сильнее, чем микроклимат. То обстоятельство, что физические нагрузки слабо влияют на заболевания ОД, неудивительно, однако трудно было ожидать, что это влияние на порядок слабее, чем влияние запыленности и загазованности воздуха.

Помимо общей информации коэффициенты Q могут быть использованы и в сугубо практических целях. Например, сопоставление данных из табл.1 и 5 показывает, что снижение запыленности воздуха в СМУ до допустимого уровня может привести к снижению заболеваний ОД на треть, КМС – наполовину, а СКО - на две трети. Аналогичные выводы можно сделать и по другим факторам и цехам УГОК.

4. Связь с эпидемиологией.

В работе [10] обсуждалась возможность выявления связи между ВПФ и профессионально обусловленной заболеваемостью работников (ПОЗ). Использовались эпидемиологические методы анализа  данных о профессиональном риске, в частности - корреляционный анализ, позволяющий определить наличие связи между величинами, характеризующими предполагаемые причину и следствие. С использованием таблиц сопряженности вычислялись коэффициенты корреляции для определения того, насколько тесна и существенна связь «ВПФ – ПОЗ». Преимуществом эпидемиологического подхода является наглядность результатов по рискам (абсолютным и относительным) и богатый накопленный опыт их интерпретации.

Определенные затруднения были связаны с необходимостью рассмотрения множественности НФ реакции организма на воздействие различных ВПФ. Было высказано предположение о том, что использующийся обычно результат суммирования данных по заболеваниям различных НФ нельзя признать удовлетворительным. Он не характеризует ситуацию с условиями труда на производстве. Предложено определение результирующего относительного риска RR как суммы взвешенных величин парциальных рисков RRi заболевания различных НФ:

RR = W1*RR1 + W2*RR2 + …

(9)

Имеет место полная аналогия этого соотношения с формулой (6), определяющей решающее правило для классификации подразделений по уровню ВПФ.

Так определенную величину относительного риска RR для комплекса заболеваний различных НФ можно использовать так же, как и относительный риск одного заболевания. Например, для оценки степени влияния ВПФ на уровень ПОЗ на производстве по стандартным эпидемиологическим критериям. Так например, если по эпидемиологическим данным относительный риск заболевания не больше 1, потенциальная опасность ВПФ нулевая. При 1 < RR < 1,5  ВПФ представляет малую опасность, при 1,5  < RR < 2 – среднюю опасность и т.д.

Заметим, что так же, как и решающие функции, эпидемиологические правила соответствия можно интерпретировать  как  оценку уровней ВПФ по эпидемиологическим данным об уровнях ПОЗ. Особенностью такого подхода является то, что уровни ВПФ оцениваются не в привычных физических (концентрации, потоки, дозы и пр.) единицах, а в эпидемиологических -  по той опасности для здоровья работников, которую представляют эти факторы.

Заключение.

Резюмируем сделанное.

  • Установлены количественные соотношения между интенсивностью воздействия ВПФ и частотой ЗВУТ различных НФ. В основе вывода лежит обнаруженное свойство частот ЗВУТ различным образом структурироваться в пространстве признаков в зависимости от вида ВПФ. Принадлежность ЗВУТ к той или иной структуре можно использовать в качестве индикаторов уровня воздействия ВПФ.
  • Показана возможность введения решающих функций, индицирующих реальное влияние тех или иных ВПФ на производстве.  Это может являться основой для формирования перечня факторов производственной среды, подлежащих измерению и оценке при проведении производственного контроля и аттестации рабочих мест.
  • Анализировались данные реального обследования состояния здоровья работников Учалинского горно-обогатительного комбината. Объектом исследования служили работники основных цехов комбината. Данные дифференцированы как по формам заболеваний, так и по подразделениям, характеризующимся различными уровнями ВПФ.
  • Количество учитываемых НФ определяет размерность пространства признаков. Чем выше размерность, тем отчетливее выявляются структуры, обусловленные уровнем воздействия ВПФ того или иного вида: в одномерном случае структурирование наблюдается лишь для отдельных ЗВУТ, в двумерном пространстве признаков структурируется большая часть ЗВУТ по большинству  ВПФ, в трехмерном пространстве структурируются  все ЗВУТ по всем ВПФ.
  • Структурирование признаков ЗВУТ по уровням ВПФ использовано для решения обратной задачи: количественного прогнозирования заболеваемости (частот ЗВУТ различных НФ) по результатам измерения уровней ВПФ на рабочих местах. Решение содержат нетривиальную информацию об абсолютной и относительной роли различных ВПФ как причинах ЗВУТ. Количественные характеристики, описывающие эту роль, ранее известны не были.
  • Продемонстрировано соответствие аппарата решающих функций и методов анализа  эпидемиологических данных об относительном риске.  Последнее допускает  обоснованное определение  величины относительного риска RR для комплекса заболеваний различных НФ под действием ВПФ различной природы. Оценки степени влияния ВПФ на уровень ПОЗ на производстве по стандартным эпидемиологическим критериям приводит к наглядным, хорошо интерпретируемым результатам.

Закончив с установленным, опишем предполагаемое.
Последовательность шагов, приведшая к количественным соотношениям между интенсивностью воздействия ВПФ и частотой ЗВУТ демонстрирует возможность превращения эпидемиологии профессиональных заболеваний из преимущественно описательной в более-менее точную науку, включающую алгоритмы количественных оценок  типа «доза-эффект». Полученные на этом пути результаты имеют ясный смысл и логически непротиворечивы.

Разумеется, то, что сделано – это первое приближение. Результаты имеют предварительный характер и, скорее, служат иллюстрацией возможности количественных оценок в этиологии ПОЗ. Для практического применения использованные алгоритмы должны быть уточнены и лучше обоснованы. Необходим, в частности, фактический материал более детализированный и значительно большего объема.

Литература.

1. Методические рекомендации по углубленному изучению заболеваемости с временной утратой трудоспособности. Минздрав СССР, № 2484-81, 1981.
2. Федорович Г.В. Методы статистики ансамблей в эпидемиологии профзаболеваний //  БиОТ.-2011.- №3.-С.71-75.
3. Аскарова З.Ф., Денисов Э.И.  Оценка профессионального риска нарушений здоровья работников горнодобывающей промышленности // Бюллетень ВСНЦ CO РАМН. – 2009 - №1. – С.9 – 14.
4. Аскарова З.Ф., Терегулова З.С.  Показатели  углубленного изучения заболеваемости  с временной утратой трудоспособности работников горнодобывающей промышленности // Бюллетень ВСНЦ CO РАМН. – 2009 - №1. – С.15 – 19.
5. Измеров Н.Ф. (ред) Российская энциклопедия по медицине труда.- М.: Медицина, 2005 - 656 с.
6. Тимофеева Е.И.,  Федорович Г.В. Экологический мониторинг параметров микроклимата. - М.: НТМ-Защита, 2007  -  212 с.
7. Лепский А.Е.,  Броневич А.Г.  Математические методы распознавания образов.- Таганрог: Изд. ТТИ  ЮФУ, 2009.-155 с.
8. Афанасьева Р.Ф.,  Бурмистров О.И.  Тепловой и холодовой стресс // Профессиональный риск / Измеров Н.Ф. (ред). – М.: Социздат, 2001. – С. 112 - 127.
9. Федорович Г.В. Параметры микроклимата, обеспечивающие комфортные условия труда. // Безопасность и охрана труда - 2010 - №1 – стр.75-79.
10. Федорович Г.В. Эпидемиологический анализ характеристик профессионального риска.// Безопасность и охрана труда - 2012 - №3 – стр41-45.
Copyright© 2003 ООО "НТМ - Защита". Все права защищены.
Карта сайтаОбратная связь