【摘 要】
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目的通过分析职业有害因素和血清标志物对钢铁工人CAS的影响,建立CAS预测模型,从而为早期发现钢铁工人CAS的高危人群,并开展针对性的预防措施提供科学依据。方法采用现况研究方法,2017年2月至2017年5月,以某钢铁集团工作1年以上的在职职工,作为CAS预测模型建立的源人群;收集人口学特征、行为生活方式、职业暴露史CAS超声等体格检查资料及现场卫生学资料及血生化指标的实验室检测资料。2019年3
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目的通过分析职业有害因素和血清标志物对钢铁工人CAS的影响,建立CAS预测模型,从而为早期发现钢铁工人CAS的高危人群,并开展针对性的预防措施提供科学依据。方法采用现况研究方法,2017年2月至2017年5月,以某钢铁集团工作1年以上的在职职工,作为CAS预测模型建立的源人群;收集人口学特征、行为生活方式、职业暴露史CAS超声等体格检查资料及现场卫生学资料及血生化指标的实验室检测资料。2019年3月-6月采用同样方法收集验证数据。采用Epi Data3.1建立数据库,采用SPSS 23.0、SAS 9.4统计软件包进行统计分析。采用χ~2检验、多因素非条件Logistic回归分析方法分析职业有害因素、血清标志物和职业有害因素组对CAS之间的影响;根据多因素分析结果建立CAS预测模型,并用源人群数据和预测人群数据对模型效果进行验证。采用限制性立方样条模型分析职业有害因素与CAS的剂量反应关系。结果1本次研究5161名钢铁工人CAS患病率为26.7%（1377/5161）。倒班、高温、噪声、粉尘和CO者暴露者分别占79.7%、60.6%、64.0%、50.7%和39.7%。2单因素结果显示,倒班和暴露高温、噪声、粉尘、CO会增加CAS患病率（P<0.001）;MCH、TC、LDL-C、Hcy、Apo A、Apo B和Hs-CRP浓度异常会增加CAS患病率（P<0.01）;随着高温、噪声、粉尘、CO和夜班天数累积量的增加,CAS的患病风险成上升趋势（P<0.001）。3单一职业有害因素作用结果显示:分别与不暴露高温、噪声、粉尘、CO和职业紧张者相比,暴露组CAS患病风险较高,其OR（95%CI）值分别1.90（1.64-2.20）、1.98（1.70-2.30）、1.64（1.43-1.89）、1.87（1.62-2.14）、1.26（1.10-1.45）;既往倒班和现在倒班者CAS患病风险比从不倒班者高,其OR（95%CI）值分别为2.48（1.97-3.14）和1.87（1.52-2.30）;多种职业有害因素作用结果显示:职业有害因素联合暴露的CAS患病风险比不暴露高温、噪声、粉尘、CO、职业紧张者高,其OR（95%CI）值分别1.45（1.24-1.70）、1.58（1.35-1.85）、1.45（1.25-1.68）、1.58（1.36-1.82）和1.28（1.11-1.48）;以不倒班工人为对照,既往倒班和现在倒班者CAS患病风险是从不倒班者的2.12（1.67-2.70）和1.68（1.36-2.07）倍。4血清标志物多因素非条件Logistic回归分析结果显示,WBC、MCH异常者CAS患病风险是正常者1.48（1.05-2.08）和1.35（1.16-1.56）倍;随着Hs-CRP和Apo B浓度的增加,CAS患病呈上升趋势。5基于环境危险因素评分（ERS）多因素非条件Logistics回归结果,构建单一职业有害因素模型和多种职业有害因素模型,两种模型ERS1和ERS2在CAS患病人群中得分比非CAS高（P<0.001）,且随着ERS增高CAS患病率呈增加趋势。6以血清标志物、职业有害因素和血清标志物联合ERS（ERS1/ERS2）分别建立预测模型,ROC曲线下面积（AUC（95%CI））分别为0.747（0.732,0.762）、0.757（0.742,0.772）、0.770（0.756,0.784）、0.769（0.755,0.783）。以2019年验证人群数据验证结果显示,预测模型（ERS1/ERS2）预测阳性者分别为22.4%、21.5%;预测模型（ERS1/ERS2）检查真阳性者分别占93.0%、94.4%;预测模型（ERS1/ERS2）阳性和阴性符合率为76.2%和74.6%。结论1职业有害因素高温、噪声、粉尘、CO、倒班均与CAS患病相关;血清标志物WBC、MCH、Hs-CRP、Apo B亦与CAS患病相关。2职业有害因素组（ERS）联合作用大于单一因素对CAS患病的影响。3随着职业有害因素联合累积暴露量（ERS）的增加,CAS患病风险增加。4相对于职业有害因素和血清标志物对CAS患病情况的单独预测,ERS联合血清标志物的预测效果更好。5根据基线数据建立预测模型,对非CAS人群的预测效果更好,对CAS人群预测效果较差。图3幅;表19个;参168篇。
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