露天煤礦接塵礦工煤工塵肺發(fā)病特點(diǎn)的Poisson回歸分析*

李雨婷張孟倉(cāng)盛 洋楊秀非韓 冰劉紅波△

露天煤礦接塵礦工煤工塵肺發(fā)病特點(diǎn)的Poisson回歸分析*

李雨婷1張孟倉(cāng)2盛 洋1楊秀非1韓 冰1劉紅波1△

目的探索不同性別及開始接塵年齡露天煤礦接塵礦工煤工塵肺的發(fā)病特點(diǎn)，為采取進(jìn)一步的防制措施提供理論依據(jù)。方法調(diào)查阜新市露天煤礦所有接塵礦工煤工塵肺的發(fā)病情況，擬合Poisson回歸模型，分析不同性別及開始接塵年齡的礦工煤工塵肺發(fā)病的差異。結(jié)果Poisson回歸模型的擬合度較好（P＞0．05），開始接塵年齡越大的礦工罹患煤工塵肺的風(fēng)險(xiǎn)越高，男性接塵礦工的發(fā)病風(fēng)險(xiǎn)高于女性（P＜0．05，IRR＝4．06）。結(jié)論阜新礦業(yè)集團(tuán)今后要加強(qiáng)對(duì)開始接塵年齡較大者及所有男性礦工煤工塵肺的防制工作，爭(zhēng)取實(shí)現(xiàn)早發(fā)現(xiàn)早治療，將可能的損失降到最低。

露天煤礦 煤工塵肺 發(fā)病特點(diǎn) Poisson回歸模型

目前全球約40%的煤礦生產(chǎn)采用露天開采的方式，全世界共有30多個(gè)國(guó)家在進(jìn)行煤礦的露天開采。露天煤礦開采方式與井下開采相比，在進(jìn)入礦體的方式、生產(chǎn)組織、采掘運(yùn)輸工藝等方面都有所不同［1］。有研究表明露天煤礦工人與井下煤礦工人的接塵情況不同，發(fā)病的影響因素及發(fā)病率也不同［2］，而目前對(duì)露天煤礦煤工塵肺發(fā)病規(guī)律的研究仍不明確。我們對(duì)阜新礦業(yè)集團(tuán)所屬露天礦礦工的健康狀況及發(fā)病情況進(jìn)行調(diào)查，利用Poisson回歸模型研究煤工塵肺的發(fā)病特點(diǎn)，同時(shí)在模型中加入暴露人年，即接塵礦工實(shí)際的接塵工齡，通過(guò)擬合發(fā)病密度更加準(zhǔn)確地反映發(fā)病規(guī)律，為進(jìn)一步的煤工塵肺防制工作提供理論依據(jù)。

資料和方法

1．資料背景

阜新礦業(yè)集團(tuán)下屬的新邱露天礦和海州露天礦都是我國(guó)較大規(guī)模的露天煤礦，尤其是海州露天礦于1953年正式投產(chǎn)，當(dāng)時(shí)是亞洲最大的露天煤礦，累計(jì)采煤量達(dá)2億多噸，帶動(dòng)了國(guó)家和地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

2．調(diào)查對(duì)象

調(diào)查對(duì)象為海州露天礦和新邱露天礦自建礦以來(lái)所有從事露天作業(yè)的工人。納入研究標(biāo)準(zhǔn)如下：工作史的變化完整、準(zhǔn)確，或者可以通過(guò)相關(guān)資料的查找進(jìn)行補(bǔ)充者；最近的兩年內(nèi)有煤工塵肺定診結(jié)果或者有健康體檢記錄的礦工；礦工的接塵工齡需達(dá)到一年以上；如有工作調(diào)動(dòng)，該名礦工在海州礦或新邱礦的接塵工齡需占總接塵工齡的二分之一以上。

3．調(diào)查內(nèi)容

主要通過(guò)健康接塵礦工調(diào)查表和煤工塵肺患者調(diào)查表完成本次調(diào)查。健康接塵礦工調(diào)查表：該調(diào)查表用于未罹患煤工塵肺的接塵礦工，主要包括其自然情況、工作狀況、健康狀況等。

煤工塵肺患者調(diào)查表：該調(diào)查表用于已被診斷為煤工塵肺的礦工，主要包括健康接塵礦工調(diào)查表的內(nèi)容及患病情況等；如果為死亡的病人，還需要調(diào)查死亡情況。

4．調(diào)查方法

海州露天礦和新邱露天礦礦工的資料以阜新市礦區(qū)社會(huì)保障管理中心下屬工作站管理的礦工檔案為主。煤工塵肺患者的資料以阜新礦業(yè)集團(tuán)職業(yè)病防治所定期檢查診斷的記錄為主。

5．統(tǒng)計(jì)學(xué)分析

（1）Poisson回歸模型原理

Poisson回歸模型是廣義線性模型中的一種，是根據(jù)某事件的計(jì)數(shù)變量來(lái)建立模型，適合描述單位時(shí)間內(nèi)隨機(jī)事件發(fā)生的次數(shù)［3］。當(dāng)事件的發(fā)生率很低、該事件的發(fā)生數(shù)也符合泊松分布時(shí)，其一般形式表示為：

（2）參數(shù)估計(jì)及擬合度檢驗(yàn)

在實(shí)際應(yīng)用中，常用偏差統(tǒng)計(jì)量或Pearson卡方值作為固定膨脹系數(shù)進(jìn)行校正，增大標(biāo)準(zhǔn)誤來(lái)提高擬合結(jié)果的精準(zhǔn)度。AIC和BIC的值越小說(shuō)明模型的擬合度越好。

（3）數(shù)據(jù)處理

開始接塵年齡指礦工開始接觸粉塵作業(yè)的年齡，根據(jù)開始接塵日期和出生日期進(jìn)行計(jì)算；接塵工齡指礦工開始接塵至脫離粉塵作業(yè)的實(shí)際接塵時(shí)間或開始接塵到診斷煤工塵肺時(shí)的實(shí)際接塵時(shí)間，根據(jù)每名礦工在各接塵職業(yè)史中的實(shí)際工作時(shí)間累加來(lái)計(jì)算。

分別合計(jì)不同性別及各開始接塵年齡組的發(fā)病人數(shù)以及暴露總?cè)四瓴⒓{入模型。由于接塵工齡在煤工塵肺的發(fā)生發(fā)展中是不可忽略的重要因素［4］，因此加入暴露人年計(jì)算發(fā)病密度可以間接地反映不同粉塵暴露時(shí)間對(duì)發(fā)病產(chǎn)生的影響。開始接塵年齡分為6組，暴露人年的計(jì)算精確到月。所有接塵礦工的基本情況中計(jì)量資料用均數(shù)±標(biāo)準(zhǔn)差進(jìn)行描述，計(jì)數(shù)資料用頻數(shù)進(jìn)行描述。數(shù)據(jù)的處理通過(guò)Excel和SAS 9．3來(lái)完成，以P＜0．05為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

結(jié) 果

1．基本情況

本研究共納入符合標(biāo)準(zhǔn)的接塵礦工8195人，其中患者263人，包括男性接塵礦工6272人，其中患者257人，女性接塵礦工1923人，其中患者6人，結(jié)果見表1。

表1 露天煤礦接塵礦工基本情況（±s）

表1 露天煤礦接塵礦工基本情況（±s）

性別礦工分類例數(shù)（n）開始接塵年齡（歲）接塵工齡（年）男未患煤工塵肺礦工6015 20．33±3．87 30．41±7．34煤工塵肺患者257 22．86±6．06 27．66±8．27女未患煤工塵肺礦工1917 24．04±6．47 21．01±6．76煤工塵肺患者6 25．00±8．99 22．54±7．33

2．模型擬合度檢驗(yàn)

由表2可知，模型的擬合度較好（P＞0．05）。但考慮到偏差/自由度＝1．36＞1，可能存在過(guò)度擬合的現(xiàn)象，因此選擇偏差統(tǒng)計(jì)量進(jìn)行校正后計(jì)算各因素亞組的參數(shù)，以期得到精準(zhǔn)度更高的結(jié)果。

表2 模型擬合度檢驗(yàn)

3．Poisson回歸分析結(jié)果

將開始接塵年齡和性別納入模型中，影響因素分析（III型分析）結(jié)果顯示二者均是煤工塵肺發(fā)病的影響因素（P＜0．05），結(jié)果見表3。因此對(duì)兩因素的亞組參數(shù)、IRR值及95%可信區(qū)間進(jìn)行計(jì)算，分析不同亞組危險(xiǎn)度的差異。分別以開始接塵年齡的第一組（＜20歲）和女性組作為參照組。從結(jié)果中可以看出，各開始接塵年齡組與第一組相比均存在統(tǒng)計(jì)學(xué)差異（P＜0．05）。隨著開始接塵年齡的增加，IRR值變大，證明開始接塵年齡越大煤工塵肺發(fā)病風(fēng)險(xiǎn)越高。而男性與女性的煤工塵肺發(fā)病密度也存在統(tǒng)計(jì)學(xué)差異（P＜0．05），男性的發(fā)病風(fēng)險(xiǎn)是女性的4．06倍，見表4。

表3 Poisson回歸模型影響因素分析

表4 Poisson回歸分析結(jié)果

討 論

煤工塵肺是煤礦工人長(zhǎng)期吸入生產(chǎn)環(huán)境中的粉塵所引起的肺部病變的總稱，該病發(fā)病具有一定的滯后性、進(jìn)展緩慢且潛伏期較長(zhǎng)［5］，是目前無(wú)法徹底根治但可以有效預(yù)防的一種職業(yè)病。許多國(guó)內(nèi)外的研究表明煤工塵肺的發(fā)病率有不斷上升的趨勢(shì)［6－7］。

露天煤礦開采特點(diǎn)是將采掘空間直接敞露于地表，通過(guò)剝離煤層上覆及其四周的巖土進(jìn)行煤礦開采。與井下開采相比，在進(jìn)入礦體的方式、生產(chǎn)組織、采掘運(yùn)輸工藝等方面都有所不同［1］。目前對(duì)露天煤礦接塵礦工發(fā)病情況的研究甚少，而由于露天煤礦與井下煤礦在很多方面存在差異，用傳統(tǒng)的井下煤礦的研究方法對(duì)露天煤礦的發(fā)病情況進(jìn)行研究可能不準(zhǔn)確。因此本研究利用Poisson回歸模型，該模型主要用于分析服從泊松分布的隨機(jī)變量的均數(shù)與解釋變量之間的變化關(guān)系，在預(yù)防控制、因素分析與篩選和危險(xiǎn)度的估計(jì)等方面應(yīng)用廣泛［8］。在模型中加入暴露人年，通過(guò)擬合發(fā)病密度對(duì)煤工塵肺發(fā)病的特點(diǎn)進(jìn)行研究，能夠提高準(zhǔn)確度。

通過(guò)Poisson回歸分析得出，開始接塵年齡和性別均是煤工塵肺發(fā)病的影響因素。開始接塵年齡越大的礦工罹患煤工塵肺的風(fēng)險(xiǎn)越高，其中20～24歲、25～29歲、30～34歲、35～39歲及40歲以上組的發(fā)病風(fēng)險(xiǎn)分別是20歲以前開始接塵組的1．48倍、3．42倍、7．85倍、10．80倍和15．03倍。與殷紅等人研究得出的開始接塵年齡越大，發(fā)病工齡越短［9］，發(fā)病風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)增高的結(jié)論相一致?？赡艿脑蚴请S著年齡的增長(zhǎng)，機(jī)體的防御機(jī)制如呼吸系統(tǒng)中氣管黏膜的凈化功能、排異功能等都會(huì)有所下降，與此同時(shí)機(jī)體的免疫功能也逐步衰退，對(duì)疾病的抵抗能力減弱，罹患煤工塵肺的危險(xiǎn)增高［10］。另外，本文得出男性與女性礦工的煤工塵肺發(fā)病密度差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，男性礦工的發(fā)病風(fēng)險(xiǎn)是女性的4．06倍。與王安玲等人對(duì)塵肺病進(jìn)行調(diào)查得出的男性發(fā)病率遠(yuǎn)高于女性的結(jié)論相一致［11］。且由于露天開采與井下開采的一個(gè)不同點(diǎn)是有女性礦工的參與，雖然露天開采空間開闊且礦區(qū)龐大，男女礦工的作業(yè)大環(huán)境相同，但是有許多男性礦工參與穿孔爆破等高強(qiáng)度的粉塵作業(yè)，而女性接觸的粉塵多數(shù)來(lái)自于一線作業(yè)產(chǎn)生的粉塵的擴(kuò)散，可能會(huì)出現(xiàn)男性發(fā)病危險(xiǎn)度更高的情況。由于露天煤礦空間的開闊性，粉塵顆粒小分散度較大，會(huì)在短時(shí)間內(nèi)迅速擴(kuò)散，因此無(wú)法測(cè)得準(zhǔn)確的粉塵濃度。本次研究用接塵時(shí)間間接地反映累積接塵量對(duì)煤工塵肺發(fā)病產(chǎn)生的影響。阜新露天煤礦集團(tuán)今后要加強(qiáng)對(duì)開始接塵年齡較大者及男性礦工煤工塵肺的防制工作，爭(zhēng)取實(shí)現(xiàn)早發(fā)現(xiàn)早治療，保障離崗后接塵礦工的生命質(zhì)量，將可能的損失降到最低。

［1］Loupasakis C，Angelitsa V，Rozos D，et al．M ining geohazards-land subsidence caused by the dewatering of opencastcoalmines：The case study of the Amyntaio coalmine，F(xiàn)lorina，Greece．Natural Hazards，2014，70（1）：675-691．

［2］Halldin CN，Reed WR，Joy GJ，et al．Debilitating lung disease among surface coalminerswith no undergroundmining tenure．JOccup Environ Med，2015，57（1）：62-67．

［3］胡躍華，匡翔宇，金承剛，等．復(fù)雜抽樣Poisson回歸分析方法及應(yīng)用．中國(guó)衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)．2012，29（5）：650-653．

［4］劉占元，樊晶光，劉寶龍．塵肺發(fā)病率分析．中華勞動(dòng)衛(wèi)生職業(yè)病雜志，2001，19（2）：77-79．

［5］孫偉，耿敬東，謝峰，等．寧夏地區(qū)2006-2014年新發(fā)塵肺病例發(fā)病特征分析．中國(guó)衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)．2016，33（3）：485-486，488．

［6］Cui Kai，Shen Fuhai，Han Bing，et al．Comparison of the cumulative incidence rates of coal workers′pneumoconiosis between 1970 and 2013 among four state-owned colliery groups in China．Int JEnviron Res Public Health，2015，12（7）：7444-7456．

［7］Laney AS，Petsonk EL，Attfield MD．Pneumoconiosis among underground bitum inous coal m iners in the United States：is silicosis becom ing more frequent？Occup Environ Med，2010，67（10）：652-656．

［8］NiW，Ding G，Li Y，et al．Impacts of floods on dysentery in Xinxiang city，China，during 2004-2010：a time-series Poisson analysis．Glob Health Action，2014，7：23904．

［9］殷紅，周旋，陳海蓮，等．開始接塵年齡與塵肺發(fā)病工齡的相關(guān)性．中華勞動(dòng)衛(wèi)生職業(yè)病雜志，2014，32（10）：754-755．

［10］張建芳，孫治平，奚定虎，等．年齡、工種及接塵工齡對(duì)煤工塵肺肺部感染的影響．職業(yè)與健康，2007（20）：1807-1809．

［11］王玲安，劉軍，丁麗華，等．2006-2012年吉林省塵肺病發(fā)病特征分析．中國(guó)工業(yè)醫(yī)學(xué)雜志，2014（4）：300-302．

（責(zé)任編輯：郭海強(qiáng)）

Poisson Regression Analysis of Coal W orkers'Pneumoconiosis Incidence Characteristics in Opencast Coal M ine

Li Yuting，Zhang Mengcang，Sheng Yang，et al
（School of Public Health，China Medical University（110122），Shenyang）

ObjectiveTo explore coal workers′pneumoconiosis（CWP）incidence characteristics among coalm iners in opencast coalm ine and provide a theoretical basis for the further preventive work．MethodsThe study was performed using longitudinal retrospective data in opencast coalm ines in Fuxin M ining Industry Group and used poisson regressionmodel to analyze the incidence characteristics in different dust exposed age and gender groups．ResultsThe fit of Poisson regression model was good（P＞0．05）．Them iners who had an older dust exposed age would have higher incidence risk．Themale m iners had higher incidence risk than femalem iners（P＜0．05，IRR＝4．06）．ConclusionFuxin M ining Industry Group should strengthen supervision and improve screening frequency among them inerswho were exposed to dust atan older age and take close attention to all themalem iners．

Opencast coalm ine；Coal workers′pneumoconiosis；Incidence characteristics；Poisson regression model

國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目（71073176）；遼寧省自然科學(xué)基金項(xiàng)目（2014021099）

1．中國(guó)醫(yī)科大學(xué)公共衛(wèi)生學(xué)院（110122）

2．阜新礦業(yè)集團(tuán)總醫(yī)院

△通信作者：劉紅波，E-mail：hbliu＠m(xù)ail．cmu．edu．cn