疫学には、病気の発生を測定し、病気と曝露の間の関連性を定量化することが含まれます。

疾病発生の対策

病気の発生は、 周波数 （カウント）が、より適切に説明されます レートに適応これらは、影響を受けた人々の数 (分子)、影響を受けた人々の出身地であるソースまたはベース人口 (つまり、危険にさらされている人口) の人数、および対象となる期間の XNUMX つの要素で構成されます。 率の分母は、ソース母集団が経験した合計人時間です。 レートは、カウントのみよりも異なるサイズの母集団間のより有益な比較を可能にします。 リスク、指定された期間内に個人が病気を発症する確率は、0から1の範囲の割合であり、率ではありません それ自体が. 攻撃率、指定された期間内に影響を受ける人口の割合は、技術的にはリスクの尺度であり、率ではありません.

疾患固有の罹患率には以下が含まれます 発生率、これは、関心のある疾患と新たに診断された人の数を指します。 有病率 既存のケースの数を指します。 死亡率 死亡した人の数を指します。

入射 は、指定された期間内に新たに診断された症例の数として定義されますが、 発生率 この数を、ソース集団が経験した総人時間で割ったものです (表 1)。 がんの場合、発生率は通常、100,000 人あたりの年間発生率で表されます。 他のより一般的な病気の割合は、より少ない人数で表される場合があります。 たとえば、出生異常率は通常、出生 1,000 人あたりで表されます。 累積発生率、指定された期間内に症例になる人の割合は、集団の平均リスクの尺度です。 

表 1. 疾患発生の尺度: XNUMX 年間に観察された仮説集団

*計算を簡単にするために、この例では、100 年間の期間の終わりにすべての死亡が発生したため、人口の XNUMX 人全員が XNUMX 年間生きていたと仮定しています。

有病率 含ま ポイント有病率、ある時点での疾患の症例数、および 期間有病率、特定の期間のある時点で存在したことが知られている病気の症例の総数。

死亡率は、新たに診断された病気の症例ではなく死亡に関係するものであり、病気を引き起こす要因と、スクリーニング、医療へのアクセス、効果的な治療の利用可能性などの医療の質に関連する要因を反映しています。 その結果、死亡率データではなく発生率に基づいた方が、仮説を立てる努力と病因研究がより有益であり、解釈が容易になる可能性があります。 ただし、死亡率データは、多くの場合、発生率データよりも大規模な集団で容易に入手できます。

用語 死亡率 一般に、すべての原因を合わせた死亡率を意味すると受け入れられていますが、 死亡率 特定の原因による死亡率です。 特定の疾患に対して、 致死率 (技術的には比率であり、率ではありません) は、指定された期間中に病気で亡くなった人の数を病気の人の数で割ったものです。 致死率の補数は、 生存率. XNUMX 年生存率は、がんなどの慢性疾患の一般的なベンチマークです。

病気の発生は、集団のサブグループ間または時間の経過とともに変化する可能性があります。 サブグループを考慮しない、母集団全体の疾病測定値は、 原油レート. たとえば、すべての年齢層を合わせた発生率は粗率です。 年齢層別の料金は、 年齢別料金. 年齢分布が異なる XNUMX つ以上の母集団を比較するには、 年齢調整 （または、 年齢標準化) 率は、各年齢別率にその年齢グループの標準人口 (例えば、研究中の人口の 1970 つ、XNUMX 年の米国の人口) の割合を乗じて計算し、次にすべての年齢グループを合計して、全体の年齢調整率を算出します。 カテゴリ固有の料金がわかっている場合は、人種、性別、喫煙状況など、年齢以外の要因に合わせて料金を調整できます。

記述データの監視と評価は、疾患の病因の手がかりを提供し、介入またはスクリーニングプログラムに適している可能性のある高リスクのサブグループを特定し、そのようなプログラムの有効性に関するデータを提供できます。 サーベイランス活動に使用された情報源には、死亡診断書、医療記録、がん登録、その他の疾病登録（例えば、先天異常登録、末期腎疾患登録）、職業暴露登録、健康保険または障害保険の記録、および労働者の補償が含まれます。記録。

関連の尺度

疫学は、病気に影響を与える要因を特定して定量化しようとします。 最も単純なアプローチでは、疑わしい因子にさらされた人の病気の発生を、さらされていない人の発生と比較します。 曝露と疾病との関連の大きさは、次のいずれかで表すことができます。 絶対の or 相対 条項。 (「ケーススタディ: メジャー」も参照してください。).

絶対効果は次の方法で測定されます。 レート差 & リスクの違い (表 2)。 あ レート差 72 レートから 100,000 レートを差し引いた値です。 たとえば、ベンゼンに暴露した労働者の白血病の発生率が 12 人年あたり 100,000 で、暴露していない労働者の発生率が 60 人年あたり 100,000 である場合、発生率の差は XNUMX 人年あたり XNUMX です。 あ リスク差 は、リスクまたは累積発生率の差であり、-1 から 1 の範囲です。 

表 2. コホート研究の関連の尺度

レート差 (RD) = 500/100,000 - 250/100,000

= 250/100,000/年

(146.06/100,000 - 353.94/100,000)*

率比 (または相対リスク) (RR) =  

エクスポージャーに起因するリスク (AR_e) = 100/20,000 - 200/80,000

= 250/100,000/年

エクスポージャーにおける帰属リスクの割合 (AR_e%) =

 人口寄与リスク (PAR) = 300/100,000 - 200/80,000

= 50/100,000/年

人口寄与リスクパーセント (PAR%) =

 * 括弧内は、ボックス内の数式を使用して計算された 95% 信頼区間です。

相対的効果 差ではなく、率またはリスク指標の比率に基づいています。 あ 比率 ある母集団の率と別の母集団の率の比率です。 レート比とも呼ばれます。 リスク比, 相対リスク, 相対率, 発生率 （または 死亡) 比率. メジャーは無次元で、範囲は 0 から無限大です。 XNUMX つのグループの割合が類似している場合 (つまり、曝露による影響がない場合)、 比率 はユニティ (1) に等しい。 リスクを増加させるエクスポージャーは、0 よりも大きなレート比をもたらしますが、保護因子は 1 と XNUMX の間の比率をもたらします。 過剰相対リスク は相対リスクから 1 を引いたものです。たとえば、1.4 の相対リスクは、40% の過剰相対リスクとして表すこともできます。

症例対照研究 (症例参照研究とも呼ばれる) では、疾患のある人 (症例) が特定され、疾患のない人 (対照または参照対象) が特定されます。 XNUMX つのグループの過去の曝露が比較されます。 曝露されたケースである確率は、曝露されたコントロールである確率と比較されます。 被ばくした人および被ばくしていない人の発生源集団の完全な数は入手できないため、疾病率を計算することはできません。 代わりに、公開されたケースは、次の計算によって公開されたコントロールと比較できます。 相対オッズ、または オッズ比 （表3）。 

表 3. 症例対照研究の関連性の尺度: 木粉への曝露と鼻腔および副鼻腔の腺癌

相対オッズ (オッズ比) (OR) =

エクスポージャーに起因するリスクの割合 (）=

人口寄与リスクパーセント (PAR%) =

コラボレー = 曝露されたコントロールの割合 = 55/195 = 0.28

* かっこ内の 95% 信頼区間は、次のボックスの数式を使用して計算されます。

出典：ヘイズらから改作。 1986年。

関連性の強さを報告するために、効果の相対尺度は絶対尺度よりも頻繁に使用されます。 ただし、絶対的な測定値は、協会の公衆衛生への影響をより適切に示す可能性があります。 心臓病などの一般的な病気の小さな相対的な増加は、より多くの人に影響を与え (大きなリスク差)、次のような希少疾患の大きな相対的な増加 (ただし絶対的な差は小さい) よりも公衆衛生に大きな影響を与える可能性があります。肝臓の血管肉腫。

有意性テスト

観察された効果が帰無仮説と異なる (つまり、効果がない) 可能性を評価するために、統計的有意性の検定が効果の尺度に対して行われることがよくあります。 多くの研究、特に生物医学研究の他の分野では、 p値、疫学研究は通常存在する 信頼区間 (CI) (別名 信頼限界）。 たとえば、95% 信頼区間は、研究データから得られた推定測定値と、真の値を含む確率が 95% の効果測定値の範囲です。 間隔外の値は、効果の真の尺度を含む可能性が低いと見なされます。 比率の CI に XNUMX が含まれる場合、比較対象のグループ間に統計的に有意な差はありません。

信頼区間は、p 値のみよりも有益です。 p 値のサイズは、XNUMX つの理由のいずれかまたは両方によって決定されます。 関連の測定値 (例、率比、リスク差) が大きいか、調査中の母集団が大きいかのいずれかです。 たとえば、大規模な母集団で観察された疾病率のわずかな差が、非常に有意な p 値をもたらす可能性があります。 p 値が大きい理由は、p 値だけでは特定できません。 ただし、信頼区間を使用すると、XNUMX つの要因を解きほぐすことができます。 第 XNUMX に、効果の大きさは、効果測定値と間隔に含まれる数値によって識別できます。 たとえば、リスク比が大きいほど、効果が強いことを示します。 第二に、母集団のサイズは信頼区間の幅に影響します。 統計的に不安定な推定値を持つ小さな母集団は、大きな母集団よりも広い信頼区間を生成します。

結果のばらつきを表すために選択された信頼度 (「統計的有意性」) は任意ですが、伝統的に 95% であり、p 値 0.05 に相当します。 95% 信頼区間には、95% の確率で効果の真の尺度が含まれます。 90% など、その他の信頼度が使用されることもあります。

ばく露は、二分法（例えば、ばく露と未ばく露）の場合もあれば、多くのレベルのばく露を含む場合もあります。 影響の測定値 (すなわち、応答) は、曝露のレベルによって異なります。 評価中 暴露反応 関係は、疫学的データを解釈する上で重要な部分です。 動物実験における暴露反応の類似物は「用量反応」です。 曝露レベルに応じて反応が増加する場合は、傾向が観察されない場合よりも因果関係がある可能性が高くなります。 曝露と反応の関係を評価するための統計的検定には、Mantel 拡張検定とカイ XNUMX 乗傾向検定が含まれます。

標準化

対象となる一次曝露および疾患以外の要因を考慮に入れるために、関連の尺度は次のようになります。 標準化されました 成層化または回帰手法を使用します。 層別化とは、母集団を因子に関して均一なグループ (性別グループ、年齢グループ、喫煙グループなど) に分割することを意味します。 各層についてリスク比またはオッズ比が計算され、リスク比またはオッズ比の全体の加重平均が計算されます。 これらの全体的な値は、層化因子で調整された、一次曝露と疾病との関連性、すなわち層化因子の影響を除いた関連性を反映しています。

A 標準化率 (SRR) は、XNUMX つの標準レートの比率です。 言い換えれば、SRR は層固有のレート比の加重平均であり、各層の重みは非曝露グループまたは参照対象グループの人時間分布です。 同じ重みが使用されている場合、XNUMX つ以上のグループの SRR を比較できます。 レート比と同様に、SRR の信頼区間を構築できます。

　 標準化死亡率 (SMR) は年齢別の割合比の加重平均であり、加重 (例: 危険にさらされている時間) は調査中のグループから得られ、率は対象母集団から得られます。これは、SRR の状況とは逆です。 通常の参照対象集団は一般集団であり、その死亡率は容易に入手でき、多数に基づいているため、調査中の職業集団の暴露されていないコホートまたはサブグループからの死亡率を使用するよりも安定しています。 参照母集団の代わりにコホートからの重みを使用することは、間接標準化と呼ばれます。 SMR は、コホートで観察された死亡数と予測数の比率であり、参照母集団からの率に基づいています (比率は通常、提示のために 100 を掛けられます)。 関連付けが存在しない場合、SMR は 100 に等しくなります。率は参照母集団に由来し、重みは研究グループに由来するため、XNUMX つ以上の SMR は比較できない傾向があることに注意してください。 この比較不可能性は、疫学的データの解釈においてしばしば忘れられ、誤った結論が導き出される可能性があります。

健康労働者効果

職業コホートの総死亡率が一般集団よりも低いことは非常に一般的であり、たとえ労働者が職場での暴露による選択された死因のリスクが高い場合でも. と呼ばれるこの現象は、 健康労働者効果、雇用された人々のグループは、労働者や病気や障害のために働くことができない人々を含む一般人口よりも、平均して健康である可能性が高いという事実を反映しています. 一般人口の全体的な死亡率は、労働者の死亡率よりも高くなる傾向があります。 効果は死因によって強さが異なります。 たとえば、慢性閉塞性肺疾患よりも一般的に癌にとって重要性が低いようです. この理由の XNUMX つは、ほとんどのがんは、若年での職業選択の根底にあるがんの素因から発生した可能性が低いことです。 特定の労働者グループにおける健康労働者効果は、時間の経過とともに減少する傾向があります。

比例死亡率

場合によっては、コホートの完全な集計表 (つまり、危険にさらされている時間) が利用できず、コホートが経験した死亡または一部の死亡に関する情報しかない場合があります (たとえば、退職者および現役従業員の死亡であり、労働者の死亡ではありません)。年金受給資格を得る前に離職した者） 人年の計算には、生命表法を含む人時間評価を扱う特別な方法が必要です。 病気の状態に関係なく、すべてのコホート メンバーの総人時間情報がなければ、SMR と SRR を計算することはできません。 その代わり、 比例死亡率 (PMR) を使用できます。 PMR は、対象集団における特定の原因による総死亡数の割合に基づいて、予測された数と比較した特定の原因による死亡数の観察数の比率であり、研究における総死亡数を掛けたものです。グループ、100 倍。

すべての死因を合わせた死亡率は 1 (PMR=100) に等しくなければならないため、一部の PMR は過剰に見える場合がありますが、実際には他の死因の実際の不足のために人為的に膨らんでいます。 同様に、一部の明らかな赤字は、他の死因の実際の過剰を反映しているだけかもしれません。 たとえば、空中殺虫剤散布機が事故による大幅な実際の過剰死亡を起こしている場合、すべての原因を合わせた PMR が 100 に等しいという数学的要件により、たとえ死亡率が過剰であっても、何らかの XNUMX つまたは他の死因が不足しているように見える可能性があります。 この潜在的な問題を改善するために、主に癌に関心のある研究者は計算することができます 比例がん死亡率 (PCMR)。 PCMR は、観察されたがん死亡数を、参照対象集団における関心対象のがんのがんによる死亡総数 (すべての死亡ではなく) の割合に基づいて予測される数と、研究グループのがんによる死亡の総数を掛けて、 100. したがって、PCMR は、事故、心臓病、または非悪性肺疾患など、癌以外の死因における異常 (過剰または不足) の影響を受けません。

PMR研究は、以下を使用してよりよく分析できます 死亡率 （MOR）、本質的に、あたかもケースコントロール研究からのものであるかのようにデータを分析します。 「コントロール」は、研究中の曝露とは無関係であると考えられるすべての死亡のサブセットからの死亡です。 たとえば、研究の主な関心が癌である場合、死亡オッズ比は、癌による死亡の曝露と心血管死の曝露を比較して計算できます。 このアプローチは、PCMR と同様に、全体の PMR が 100 に等しくなければならないという理由だけで、XNUMX つの死因の変動が別の死因の明らかなリスクに影響を与えるときに発生する PMR の問題を回避します。ただし、制御死因の選択は重要です。 . 前述のように、それらは暴露に関連していてはなりませんが、暴露と疾病との間の可能な関係は、多くの潜在的な制御疾病について知られていない可能性があります。

帰属リスク

ばく露と疾病との間に観察された関連性が因果関係にある場合、ばく露に起因する疾病の量を表す利用可能な尺度があります。 の エクスポージャーに起因するリスク （AR_e) は、被ばく者の罹患率から未被ばく者の率を引いたものです。 症例対照研究では疾患率を直接測定できないため、AR_e コホート研究でのみ計算可能です。 関連する、より直感的な尺度である エクスポージャーに起因するリスクの割合 （AR_e%)、いずれかの研究デザインから取得できます。 AR_e% は、暴露に起因する暴露集団で発生した症例の割合です (式については、表 2 および表 3 を参照してください)。 AR_e% は、レート比 (またはオッズ比) から 1 を引いたものを、レート比 (またはオッズ比) で割り、100 を掛けたものです。

　 人口に起因するリスク (PAR) と 人口に起因するリスクの割合 (PAR%)、または 病因分数は、観察された関連性が因果関係にある場合、被ばくした人および被ばくしていない人で構成される総人口における疾病の量を表します。 PARはコホート研究から得ることができ(表28.3)、PAR%はコホート研究および症例対照研究の両方で計算することができる(表2および表3)。

代表性

説明されているリスクのいくつかの測定値があります。 それぞれは、イベントをカウントするための基本的な方法を想定しており、これらのイベントを代表して定義されたグループに分類します。 研究間で結果を比較する場合、観察された違いを説明するには、使用された方法を理解することが不可欠です。

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目的と原則

バイオメカニクスは、身体を単なる機械システムであるかのように研究する学問です。身体のすべての部分を機械構造に例え、そのように研究します。 たとえば、次の類推を引き出すことができます。

• 骨:レバー、構造部材

• 果肉: 体積と質量

• ジョイント: 座面と関節

• ジョイント ライニング: 潤滑剤

• マッスル: モーター、スプリング

• 神経: フィードバック制御メカニズム

• オルガン:電源

• 腱: ロープ

• ティッシュ:スプリング

• 体腔：風船。

バイオメカニクスの主な目的は、身体が力を生み出し、動きを生み出す方法を研究することです。 この分野は主に解剖学、数学、物理学に依存しています。 関連分野は、人体測定（人体測定の研究）、作業生理学、運動学（人間の動きに関連する力学と解剖学の原理の研究）です。

労働者の職業上の健康を考慮すると、バイオメカニクスは、一部のタスクがけがや病気を引き起こす理由を理解するのに役立ちます。 関連する健康への悪影響には、筋肉の緊張、関節の問題、背中の問題、疲労などがあります。

背中の緊張や捻挫、さらには椎間板に関連するより深刻な問題は、避けることができる職場での怪我の一般的な例です。 これらは、突然の特定の過負荷が原因で発生することがよくありますが、長年にわたる身体による過剰な力の行使を反映している可能性もあります。問題は突然発生するか、発生するのに時間がかかる場合があります. 時間が経つにつれて発生する問題の例は、「仕立て屋の指」です。 最近の記述では、28 年間衣料品工場で働き、暇なときに裁縫をした後、皮膚が硬化して肥厚し、指を曲げることができなくなった女性の手について説明しています (Poole 1993)。 （具体的には、彼女は右手の人差し指の屈曲変形、右手の人差し指と親指の顕著なヘバーデン結節、およびはさみからの絶え間ない摩擦による右中指の顕著なたこに苦しんでいました。）彼女の手のフィルムは、右の人差し指と中指の最も外側の関節に、関節空間の喪失、関節硬化症（組織の硬化）、骨棘（関節の骨の成長）、および骨嚢胞を伴う重度の変性変化を示しました。

職場での検査により、これらの問題は、最も外側の指関節の過伸展 (曲げ) の繰り返しによるものであることがわかりました。 機械的過負荷と血流の制限 (指の白化として見える) は、これらの関節全体で最大になります。 これらの問題は、筋肉以外の部位で繰り返される筋肉の運動に反応して発生しました。

バイオメカニクスは、この種の傷害を回避するためのタスクの設計方法や、設計が不十分なタスクを改善する方法を提案するのに役立ちます。 これらの特定の問題の解決策は、はさみを再設計し、実行するアクションの必要性を取り除くために縫製タスクを変更することです.

生体力学の XNUMX つの重要な原則は次のとおりです。

1. 筋肉は対になる. 筋肉は収縮することしかできないため、関節を一方向に動かすには 1 つの筋肉 (または筋肉群) が必要であり、反対方向に動かすには対応する筋肉 (または筋肉群) が必要です。 図 XNUMX は、肘関節のポイントを示しています。
2. 筋肉のペアがリラックスしたバランスにあるとき、筋肉は最も効率的に収縮します. 筋肉は、屈曲する関節の中間域にあるときに最も効率的に機能します。 これには 2 つの理由があります。第 XNUMX に、筋肉が短縮されたときに収縮しようとすると、伸長した反対側の筋肉を引き寄せます。 後者は引き伸ばされるため、収縮する筋肉が克服しなければならない弾性反力が適用されます。 図 XNUMX は、筋肉の長さによって筋力がどのように変化するかを示しています。

図 1. 骨格筋は、動きを開始または逆転させるためにペアで発生します

図 2. 筋肉の張力は筋肉の長さによって変化する

第二に、筋肉が関節の動きの中間域以外で収縮しようとすると、機械的に不利な状態で動作します。 図 3 は、XNUMX つの異なる位置での肘の機械的利点の変化を示しています。

図 3. 関節の動きに最適な位置

ワークデザインの重要な基準は、次の原則に基づいています。ワークは、各関節の反対側の筋肉がリラックスしたバランスで発生するように配置する必要があります。 ほとんどのジョイントの場合、これはジョイントが可動範囲のほぼ中間にあることを意味します。

このルールは、タスクの実行中に筋肉の緊張が最小になることも意味します。 規則違反の一例は、手首を曲げて習慣的に操作するキーボード オペレーターの前腕の上部の筋肉に影響を与えるオーバーユース シンドローム (RSI、または反復性緊張損傷) です。 多くの場合、この習慣は、キーボードとワークステーションの設計によってオペレーターに強制されます。

アプリケーション

以下は、バイオメカニクスのアプリケーションを示すいくつかの例です。

ツールハンドルの最適な直径

ハンドルの直径は、手の筋肉がツールに加える力に影響します。 研究によると、最適なハンドルの直径は、ツールを使用する用途によって異なります。 ハンドルのラインに沿って推力を発揮するには、指と親指が少しオーバーラップして握れる直径が最適です。 こちらは約40mm。 トルクを発揮させるには、直径約 50 ～ 65 mm が最適です。 (残念ながら、どちらの目的でも、ほとんどのハンドルはこれらの値よりも小さくなっています。)

ペンチの使用

ハンドルの特殊なケースとして、ペンチで力を加える能力は、図 4 に示すように、ハンドルの分離に依存します。

図 4. 男性と女性の使用者がペンチの顎を握る強さを、ハンドルの間隔の関数として示す

着座姿勢

筋電図は、筋肉の緊張を測定するために使用できる技術です。 緊張の研究では、 脊柱起立 座っている被験者の（背中の）筋肉を調べたところ、（背もたれを傾けて）後ろに寄りかかると、これらの筋肉の緊張が低下することがわかりました。 この効果は、背もたれが上半身の重量をより多く負担するためと説明できます。

さまざまな姿勢の被験者の X 線研究は、股関節を開閉する筋肉のリラックスしたバランスの位置が約 135 度の股関節角度に対応することを示しました。 これは、無重力状態 (宇宙) でこのジョイントが自然に採用する位置 (128°) に近いです。 座った姿勢では、股関節の角度が 90 度で、膝関節と股関節の両方にまたがるハムストリングスの筋肉が、仙骨 (骨盤に接続する脊柱の一部) を垂直位置に引っ張る傾向があります。 その効果は、腰椎の自然な前弯（湾曲）を取り除くことです。 椅子には、この努力を修正するための適切な背もたれが必要です。

スクリュードライブ

ねじを時計回りに挿入するのはなぜですか? この練習はおそらく、右腕を時計回りに回転させる筋肉 (ほとんどの人は右利き) が、反時計回りに回転させる筋肉よりも大きい (したがってより強力である) という無意識の認識から生じたものです。

左利きの方は手でネジを差し込むと不利になりますのでご注意ください。 人口の約 9% が左利きであるため、場合によっては特別なツールが必要になります。ハサミや缶切りがその XNUMX つの例です。

組み立て作業でドライバーを使用している人々の研究では、特定の動きと特定の健康問題との間のより微妙な関係が明らかになりました. 肘の角度が大きい（腕がまっすぐである）人ほど、肘に炎症が起こりやすいことがわかりました。 この効果の理由は、前腕 (上腕二頭筋) を回転させる筋肉が、橈骨頭 (下腕の骨) を上腕骨 (上腕骨) の頭 (丸い頭) に引っ張ることにもあります。 より高い肘の角度で力が増加すると、肘に大きな摩擦力が生じ、結果として関節が加熱され、炎症が引き起こされました。 より高い角度では、ねじ込み動作を行うために筋肉もより大きな力で引っ張る必要があったため、約 90 度の肘で必要とされるよりも大きな力が適用されました。 解決策は、タスクをオペレーターの近くに移動して、肘の角度を約 90° に減らすことでした。

上記の事例は、生体力学を職場に適用するには、解剖学の適切な理解が必要であることを示しています。 タスクの設計者は、機能解剖学の専門家に相談して、議論されている問題の種類を予測する必要がある場合があります。 (ポケット エルゴノミスト (Brown and Mitchell 1986) は、筋電図の研究に基づいて、職場での身体的不快感を軽減する多くの方法を提案しています.)

手動マテリアルハンドリング

用語 手動操作 持ち上げる、下げる、押す、引く、運ぶ、移動する、保持する、拘束するなどの作業が含まれ、労働生活の大部分を網羅しています。

タスクを実行するには筋肉を動かさなければならないため、バイオメカニクスは手作業に直接関連していることは明らかです。 問題は、人々がどれだけの肉体労働を合理的に期待できるかということです。 答えは状況によって異なります。 実際には、XNUMX つの質問をする必要があります。 それぞれに、科学的に研究された基準に基づいた答えがあります。

1. 体に損傷を与えずに（たとえば、筋肉の緊張、椎間板の損傷、関節の問題などの形で）どれだけ処理できますか? これは 生体力学的基準.
2. 肺に過度の負担をかけずに (息を切らして息を切らさずに) 処理できる量はどれくらいですか? これは 生理学的基準.
3. 人々はどのくらい快適に扱うことができると感じていますか? これは 精神物理学的基準.

これらの XNUMX つの異なる基準が必要なのは、物を持ち上げる作業に対して XNUMX つの大きく異なる反応が生じる可能性があるためです。 感じています タスクについて—心理物理学的基準。 加える力が大きいと、筋肉や関節への負担が懸念されます。 過負荷ではない 損傷点まで - 生体力学的基準。 そしてもし 仕事率 大きすぎると、生理学的基準、または人の有酸素能力をはるかに超える可能性があります。

多くの要因が、手作業による身体への負荷の程度を決定します。 それらはすべて、制御の機会を示唆しています。

姿勢と動き

負荷をかけて体をひねったり前に手を伸ばす作業が必要な場合は、怪我のリスクが高くなります。 多くの場合、ワークステーションはこれらのアクションを防ぐために再設計できます。 リフトを地面の高さから始めると、太ももの中央の高さよりも背中の怪我が多くなります。これは、簡単な制御手段を示唆しています。 （これはハイリフトにも当てはまります。）

積み荷。

荷物自体の重量や場所によっては、ハンドリングに影響を与える場合があります。 形状、安定性、サイズ、滑りやすさなどの他の要因はすべて、取り扱い作業の容易さに影響を与える可能性があります。

組織と環境。

物理的にも時間の経過とともに (一時的に) 作業が組織化される方法も、取り扱いに影響を与えます。 配送ベイでトラックから荷を下す作業は、XNUMX 人の作業員に XNUMX 日中かけてもらうよりも、数人に XNUMX 時間ずつ分散させた方がよいでしょう。 環境はハンドリングに影響を与えます。照明が不十分で、床が散らかったり、でこぼこしたり、ハウスキーピングが不十分だったりすると、すべて人がつまずく可能性があります。

個人的な要因。

個人の取り扱いスキル、年齢、着用している衣服も、取り扱い要件に影響を与える可能性があります。 必要な情報を提供し、取り扱いの物理的なスキルを開発するための時間を確保するために、トレーニングと持ち上げのための教育が必要です。 若い人ほどリスクが高くなります。 一方、高齢者は筋力が低下し、生理的能力が低下します。 タイトな服は、人々がきつい服に負担をかけるため、タスクに必要な筋力を増加させる可能性があります。 古典的な例は、ナースのスモック ユニフォームと、人々が頭の上で仕事をするときのタイトなオーバーオールです。

推奨される体重制限

上記の点は、すべての状況で「安全」な重量を示すことは不可能であることを示しています。 (重量制限は、恣意的な方法で国ごとに異なる傾向があります。たとえば、インドの港湾労働者はかつて 110 kg を持ち上げることが「許可」されていましたが、ドイツの旧人民民主共和国の対応者は 32 kg に「制限されていました」 .) 体重制限も大きすぎる傾向があります。 多くの国で提案されている 55 kg は、最近の科学的証拠に基づいて、現在では大きすぎると考えられています. 米国の国立労働安全衛生研究所 (NIOSH) は、23 年に 1991 kg の負荷制限を採用しました (Waters et al. 1993)。

各持ち上げ作業は、それぞれのメリットを評価する必要があります。 持ち上げ作業の重量制限を決定するための有用なアプローチは、NIOSH によって開発された式です。

RWL = LC x HM x VM x DM×AM×CM× FM

場所

RWL = 問題のタスクの推奨重量制限

HM = 荷重の重心から足首の中間点までの水平距離 (最小 15 cm、最大 80 cm)

VM =リフト開始時の荷物の重心と床との間の垂直距離（最大175cm）

DM = リフトの垂直移動 (最小 25 cm、最大 200 cm)

AM = 非対称係数 - タスクが体の正面から外れる角度

CM = 結合乗数 - 持ち上げるアイテムをしっかりとつかむ能力。参照表に記載されています。

FM = 周波数乗数 - リフティングの周波数。

方程式内の長さのすべての変数は、センチメートル単位で表されます。 NIOSH が持ち上げるために推奨する最大重量は 23 kg であることに注意してください。 これは、多くの人が多くの持ち上げ作業を行っていることを観察した結果、持ち上げ開始時の身体からの平均距離が 40 cm であり、以前のバージョンの方程式で想定されていた 25 cm ではないことが明らかになった後、15 kg から減少しました (NIOSH 1981 ）。

リフト指数。

タスクで持ち上げる重量と RWL を比較することにより、持ち上げ指数 (LI) は、次の関係に従って取得できます。

LI=(取扱重量)/RWL.

したがって、NIOSH 式の特に価値のある使用法は、持ち上げ作業を重大度順に並べ、持ち上げ指数を使用して行動の優先順位を設定することです。 (ただし、この式には多くの制限があり、最も効果的に適用するには理解する必要があります。Waters et al. 1993 を参照してください)。

タスクによって課される脊椎圧迫の推定

コンピューター ソフトウェアは、手作業による脊椎の圧迫を推定するために利用できます。 ミシガン大学の 2D および 3D 静的強度予測プログラム (「Backsoft」) は、脊椎の圧迫を推定します。 プログラムに必要な入力は次のとおりです。

• 取り扱い活動が行われる姿勢

• 加えられた力

• 力の作用の方向

• 力を加える手の数

• 調査中の母集団のパーセンタイル。

2D プログラムと 3D プログラムは、3D ソフトウェアが XNUMX 次元の姿勢に適用される計算を許可するという点で異なります。 プログラムの出力は脊椎圧縮データを提供し、選択された母集団のうち、足首、膝、股関節、第 XNUMX 腰椎椎間板仙骨、肩、および肘の XNUMX つの関節の推奨制限を超えずに特定のタスクを実行できるパーセンテージをリストします。 この方法には、プログラムから最大の価値を引き出すために完全に理解する必要がある多くの制限もあります。

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免疫系の機能は、病原体の侵入から身体を保護し、発生する腫瘍細胞に対する免疫監視を提供することです。 それは、非特異的でエフェクター反応自体を開始できる防御の最前線と、リンパ球と抗体が認識の特異性とその後の抗原に対する反応性を運ぶ後天的な特異的分岐を持っています。

免疫毒性学は、「生体異物と免疫系との相互作用の結果として望ましくない影響をもたらす可能性がある事象の研究に関する学問分野」と定義されています。 これらの望ましくない事象は、(1) 免疫系に対する生体異物 (および/またはその生体内変換産物) の直接的および/または間接的な影響、または (2) 化合物に対する免疫学的に基づく宿主応答および/またはその代謝産物、または化合物またはその代謝産物によって修飾された宿主抗原」(Berlin et al. 1987)。

免疫系が化学的傷害の受動的標的として機能すると、その結果、感染や特定の形態の新形成に対する抵抗力が低下したり、アレルギーや自己免疫を悪化させる可能性のある免疫調節不全/刺激が生じる可能性があります. 免疫系が化合物によって修飾された生体異物または宿主抗原の抗原特異性に応答する場合、毒性はアレルギーまたは自己免疫疾患として現れる可能性があります。

化学物質による免疫抑制を調査するための動物モデルが開発されており、これらの方法の多くが検証されています (Burleson、Munson、および Dean 1995; IPCS 1996)。 テストの目的で、利用可能なアッセイの圧倒的な数から適切な選択を行うために、段階的なアプローチに従います。 一般に、第 XNUMX 段階の目的は、潜在的な免疫毒性物質を特定することです。 潜在的な免疫毒性が確認された場合、観察された変化を確認し、さらに特徴付けるために、第 XNUMX 段階のテストが行​​われます。 第三段階の調査には、化合物の作用メカニズムに関する特別な調査が含まれます。 いくつかの生体異物は、実験動物を用いたこのような研究で免疫抑制を引き起こす免疫毒性物質として同定されています。

環境化学物質によるヒトの免疫機能障害に関するデータベースは限られている (Descotes 1986; NRC Subcommittee on Immunotoxicology 1992)。 免疫毒性のマーカーの使用は、これらの化学物質が人間の健康に及ぼす影響を調査するための臨床研究および疫学研究ではほとんど注目されていません。 そのような研究は頻繁には行われておらず、例えば暴露の制御されていない性質のために、それらの解釈では明確な結論を導き出すことができないことが多い. したがって、現時点では、げっ歯類における免疫毒性評価とその後のヒトへの外挿が、危険性とリスクに関する決定の基礎を形成しています。

過敏症反応、特にアレルギー性喘息および接触性皮膚炎は、先進国における重要な職業上の健康問題です (Vos、Younes、および Smith 1995)。 接触感作の現象は、最初にモルモットで調査された (Andersen and Maibach 1985)。 最近まで、これは予測試験に最適な種でした。 多くのモルモット試験方法が利用可能であり、最も頻繁に使用されるのは、モルモット最大化試験とビューラーの閉塞パッチ試験です。 モルモット試験と、マウスで開発された耳腫脹試験や局所リンパ節アッセイなどの新しいアプローチは、毒物学者に皮膚感作の危険性を評価するためのツールを提供します。 気道の感作に関する状況は非常に異なります。 モルモットとマウスで化学的呼吸器アレルギーを調査するための動物モデルの開発が進んでいるが、化学的呼吸器アレルゲンの同定に利用できる、十分に検証された、または広く受け入れられている方法はまだない。

人間のデータは、化学物質、特に薬物が自己免疫疾患を引き起こす可能性があることを示しています (Kammüller、Bloksma、および Seinen 1989)。 ヒト自己免疫疾患の実験動物モデルは数多くあります。 これには、自発的な病理学 (たとえば、ニュージーランドのブラック マウスにおける全身性エリテマトーデス) と、交差反応性自己抗原による実験的免疫によって誘発される自己免疫現象 (たとえば、Lewis 系統ラットにおける H37Ra アジュバント誘発関節炎) の両方が含まれます。 これらのモデルは、免疫抑制剤の前臨床評価に適用されます。 生体異物が誘発性自己免疫または先天性自己免疫を悪化させるかどうかを評価するためのこれらのモデルの可能性に取り組んだ研究はほとんどありません。 自己免疫疾患を誘発する化学物質の能力を調査するのに適した動物モデルは事実上不足しています。 限られた範囲で使用される XNUMX つのモデルは、マウスの膝窩リンパ節アッセイです。 人間の状況と同様に、遺伝的要因は実験動物の自己免疫疾患 (AD) の発症に重要な役割を果たし、そのような検査の予測値を制限します。

免疫システム

免疫系の主な機能は、細菌、ウイルス、寄生虫、菌類、腫瘍細胞に対する防御です。 これは、細かく調整されたコンサートでのさまざまな細胞タイプとそれらの可溶性メディエーターの作用によって達成されます。 宿主の防御は、非特異的または先天的な耐性と、リンパ球によって媒介される特異的または獲得免疫に大まかに分けることができます (Roitt, Brostoff and Male 1989)。

免疫系の構成要素は全身に存在します (Jones et al. 1990)。 リンパ球コンパートメントは、リンパ器官内にあります (図 1)。 骨髄と胸腺は、一次または中央リンパ器官として分類されます。 二次または末梢リンパ器官には、リンパ節、脾臓、および消化管や気道などの分泌面に沿ったリンパ組織、いわゆる粘膜関連リンパ組織（MALT）が含まれます。 体のリンパ球の約半分は常に MALT に存在します。 さらに、皮膚は、皮膚に存在する抗原に対する免疫応答を誘導するための重要な器官です。 この過程で重要なのは、抗原提示機能を持つ表皮ランゲルハンス細胞です。

図 1. 一次および二次リンパ器官および組織

単核食細胞系 (MPS) と呼ばれる単球/マクロファージ系統の食細胞は、リンパ器官および節外部位で発生します。 節外食細胞には、肝臓のクッパー細胞、肺の肺胞マクロファージ、腎臓のメサンギウムマクロファージ、脳のグリア細胞が含まれます。 多形核白血球 (PMN) は、主に血液と骨髄に存在しますが、炎症部位に蓄積します。

非特異的防御

微生物に対する防御の最前線は、皮膚、気道、消化管などの物理的および化学的障壁によって実行されます。 この障壁は、病原体を殺すことができるマクロファージや多形核白血球などの貪食細胞や、腫瘍細胞やウイルス感染細胞を溶解できるナチュラルキラー細胞などの非特異的な保護メカニズムによって助けられています。 補体系および特定の微生物阻害剤 (例えば、リゾチーム) も非特異的応答に関与します。

特定の免疫

宿主が病原体と最初に接触した後、特異的な免疫応答が誘導されます。 この第 XNUMX の防御線の特徴は、B および T リンパ球の細胞表面上の受容体による病原体の決定基、いわゆる抗原またはエピトープの特異的認識です。 特定の抗原との相互作用に続いて、受容体を有する細胞が刺激されて増殖と分化が起こり、誘発抗原に特異的な子孫細胞のクローンが生成されます。 特異的免疫応答は、非特異的応答の有効性を刺激することにより、病原体に提示される非特異的防御を助けます。 特異的免疫の基本的な特徴は、記憶が発達することです。 同じ抗原との二次接触は、より速く、より活発であるが十分に調節された反応を引き起こします。

ゲノムには、遭遇する可能性のある抗原の数を認識するのに十分な数の抗原受容体の配列のコードを運ぶ能力がありません。 特異性のレパートリーは、遺伝子再編成のプロセスによって発達します。 これはランダムなプロセスであり、その間にさまざまな特異性がもたらされます。 これには、望ましくない自己成分の特異性が含まれます。 胸腺 (T 細胞) または骨髄 (B 細胞) で行われる選択プロセスは、これらの望ましくない特異性を削除するように機能します。

正常な免疫エフェクター機能と免疫応答の恒常性調節は、リンパ球や他の細胞型によって合成および分泌されるサイトカインとして総称されるさまざまな可溶性産物に依存しています。 サイトカインは、免疫および炎症反応に多面的な効果をもたらします。 免疫応答には、異なる細胞集団間の協力が必要です。抗体応答の調節、炎症部位での免疫細胞と分子の蓄積、急性期応答の開始、マクロファージの細胞傷害機能の制御、および宿主耐性の中心となる他の多くのプロセスです。 . これらは、個々に、または協調して作用するサイトカインの影響を受け、多くの場合、サイトカインに依存しています。

特異的免疫には、液性免疫と細胞性または細胞性免疫の XNUMX つの腕が認められています。

液性免疫. 液性アームでは、細胞表面受容体による抗原の認識に続いて、B リンパ球が刺激されます。 B リンパ球の抗原受容体は免疫グロブリン (Ig) です。 成熟 B 細胞 (形質細胞) は、血清中または粘膜表面に沿って抗体として作用する抗原特異的免疫グロブリンの産生を開始します。 免疫グロブリンには 1 つの主要なクラスがあります。(2) IgM、最適な凝集能を持つ五量体 Ig。 (3) 胎盤を通過できる循環中の主要な Ig である IgG。 (4) IgA、粘膜表面の保護のための分泌型 Ig。 (5) IgE、マスト細胞または好塩基性顆粒球への Ig 定着は、即時型過敏反応に関与します。(XNUMX) IgD は、主な機能は B リンパ球上の受容体です。

細胞性免疫. 特定の免疫系の細胞部門は、T リンパ球によって媒介されます。 これらの細胞は、膜上に抗原受容体も持っています。 それらは、組織適合性抗原との関連で抗原提示細胞によって提示された場合、抗原を認識します。 したがって、これらの細胞は抗原特異性に加えて制限があります。 T 細胞は、さまざまな (体液性を含む) 免疫応答のヘルパー細胞として機能し、炎症細胞の動員を仲介し、細胞傷害性 T 細胞として、抗原特異的認識後に標的細胞を殺すことができます。

免疫毒性のメカニズム

免疫抑制

効果的な宿主抵抗性は、免疫系の機能的完全性に依存しており、免疫応答を調整する構成細胞および分子が十分な数で機能する形で利用可能である必要があります。 ヒトの先天性免疫不全症は、多くの場合、特定の幹細胞株の欠陥によって特徴付けられ、免疫細胞の産生が損なわれるか、または欠如します。 先天性および後天性のヒト免疫不全疾患との類推により、化学物質による免疫抑制は、単に機能細胞数の減少に起因する可能性があります (IPCS 1996)。 リンパ球の欠如または数の減少は、多かれ少なかれ免疫状態に深刻な影響を与える可能性があります. 移植または細胞増殖抑制療法で発生する可能性のある一部の免疫不全状態および重度の免疫抑制は、特に日和見感染症および特定の腫瘍性疾患の発生率の増加と関連しています。 感染症は、細菌、ウイルス、真菌、または原生動物である可能性があり、感染の主なタイプは、関連する免疫不全によって異なります。 免疫抑制環境化学物質への曝露は、検出が困難な、より微妙な形態の免疫抑制をもたらすと予想される場合があります。 これらは、例えば、インフルエンザや風邪などの感染症の発生率の増加につながる可能性があります。

多種多様な細胞、メディエーター、および機能が複雑で相互作用的なネットワークを形成する免疫系の複雑さを考慮すると、免疫毒性化合物は効果を発揮する機会が数多くあります。 多くの免疫毒性化学物質によって引き起こされる初期病変の性質はまだ解明されていませんが、免疫機能の低下をもたらす免疫生物学的変化に関して、主に実験動物での研究から得られた情報が増えています (Dean et al. 1994)。 . 毒性効果は、次の重要な機能で発生する可能性があります (これらの機能に影響を与える免疫毒性化合物のいくつかの例が示されています)。

•  さまざまな幹細胞集団の発生と拡大 (ベンゼンは幹細胞レベルで免疫毒性作用を発揮し、リンパ球減少症を引き起こします)
•  さまざまなリンパ系および骨髄系細胞、ならびにこれらの細胞が成熟して機能する支持組織の増殖 (免疫毒性有機スズ化合物は、直接的な細胞毒性により胸腺皮質におけるリンパ球の増殖活性を抑制する; 2,3,7,8-テトラクロロの胸腺毒性作用-ジベンゾ-p-ダイオキシン (TCDD) および関連化合物は、胸腺細胞に対する直接毒性ではなく、胸腺上皮細胞の機能障害による可能性が高い)
•  マクロファージおよび他の抗原提示細胞による抗原の取り込み、処理および提示 (7,12-ジメチルベンズ(a)アントラセン (DMBA) および鉛の標的の XNUMX つはマクロファージによる抗原提示であり、紫外線の標的は抗原です。ランゲルハンス細胞を提示）
•  ヘルパー T 細胞およびサプレッサー細胞の調節機能 (ヘルパー T 細胞機能は、有機スズ、アルジカルブ、ポリ塩化ビフェニル (PCB)、TCDD、および DMBA によって損なわれます。T サプレッサー細胞機能は、低用量のシクロホスファミド処理によって低下します)
•  さまざまなサイトカインまたはインターロイキンの産生（ベンゾ（a）ピレン（BP）はインターロイキン-1の産生を抑制し、紫外線はケラチノサイトによるサイトカインの産生を変化させます）
•  さまざまなクラスの免疫グロブリン IgM および IgG の合成は、PCB および酸化トリブチルスズ (TBT) 処理後に抑制され、ヘキサクロロベンゼン (HCB) 曝露後に増加します)。
•  補体の調節と活性化 (TCDD の影響を受ける)
•  細胞傷害性 T 細胞機能 (3-メチルコラントレン (3-MC)、DMBA、および TCDD は細胞傷害性 T 細胞活性を抑制します)
•  ナチュラル キラー (NK) 細胞機能 (肺の NK 活性はオゾンによって抑制され、脾臓の NK 活性はニッケルによって損なわれます)
•  マクロファージと多形核白血球の走化性と細胞毒性機能 (オゾンと二酸化窒素は、肺胞マクロファージの貪食活性を損なう)。

アレルギー

アレルギー 特定の免疫応答の誘導および誘発から生じる健康への悪影響として定義することができます。 免疫系の関与なしに過敏反応が起こる場合 疑似アレルギー 使用されている。 免疫毒性学の文脈では、アレルギーは対象となる化学物質や薬物に対する特定の免疫反応から生じます。 個人を感作する化学物質の能力は、一般に、体のタンパク質に共有結合する能力に関連しています。 アレルギー反応はさまざまな形態をとる可能性があり、これらは基礎となる免疫学的メカニズムと反応速度の両方に関して異なります。 24 つの主要なタイプのアレルギー反応が認識されています。 IgE 抗体によって引き起こされ、感作された個人が曝露してから数分以内に症状が現れる I 型過敏反応。 II型過敏症反応は、抗体による宿主細胞の損傷または破壊に起因します。 この場合、症状は数時間以内に現れます。 ＩＩＩ型過敏症、またはアルサス反応も抗体媒介性であるが、可溶性抗原に対するものであり、免疫複合体の局所的または全身的作用から生じる。 IV型、または遅発型過敏反応は、Tリンパ球によって引き起こされ、通常、感作された個人が暴露されてから48時間からXNUMX時間後に症状が現れます。

職業上の健康に最も関連性の高い XNUMX 種類の化学物質アレルギーは、接触過敏症または皮膚アレルギーと気道アレルギーです。

接触過敏症. 多数の化学物質が皮膚感作を引き起こす可能性があります。 感受性のある個人が化学アレルゲンに局所的に暴露された後、流出リンパ節で T リンパ球応答が誘導されます。 皮膚では、アレルゲンは表皮のランゲルハンス細胞と直接的または間接的に相互作用し、化学物質をリンパ節に輸送し、応答性の T リンパ球に免疫原性の形で提示します。 アレルゲンで活性化された T リンパ球が増殖し、クローンが拡大します。 個体は現在感作されており、同じ化学物質への 24 回目の皮膚暴露に対してより攻撃的な免疫反応で反応し、アレルギー性接触皮膚炎を引き起こします。 アレルギー性接触皮膚炎の特徴である皮膚の炎症反応は、特定の T リンパ球による皮膚のアレルゲンの認識に続くものです。 これらのリンパ球は活性化され、サイトカインを放出し、他の単核白血球の局所蓄積を引き起こします。 症状は、感作された個人の曝露から約 48 時間から 2,4 時間後に発現するため、アレルギー性接触皮膚炎は遅延型過敏症の一種です。 アレルギー性接触皮膚炎の一般的な原因には、有機化学物質 (XNUMX-ジニトロクロロベンゼンなど)、金属 (ニッケルやクロムなど)、植物製品 (ツタウルシのウルシオールなど) が含まれます。

呼吸過敏症. 呼吸器過敏症は通常、I 型過敏症反応であると考えられています。 しかし、喘息に関連する後期相反応およびより慢性的な症状には、細胞性（IV型）免疫プロセスが関与している可能性があります。 呼吸器アレルギーに関連する急性症状は、IgE 抗体によって影響を受けます。IgE 抗体の産生は、影響を受けやすい個人が誘発化学アレルゲンにさらされた後に誘発されます。 IgE 抗体は全身に分布し、膜受容体を介して気道を含む血管組織に見られるマスト細胞に結合します。 同じ化学物質を吸入すると、呼吸器過敏反応が誘発されます。 アレルゲンはタンパク質と会合し、マスト細胞に結合した IgE 抗体に結合して架橋します。 これによりマスト細胞の脱顆粒が起こり、ヒスタミンやロイコトリエンなどの炎症メディエーターが放出されます。 このようなメディエーターは気管支収縮と血管拡張を引き起こし、呼吸器アレルギーの症状を引き起こします。 喘息および/または鼻炎。 人に呼吸器過敏症を引き起こすことが知られている化学物質には、酸無水物 (トリメリット酸無水物など)、一部のジイソシアネート (トルエンジイソシアネートなど)、白金塩、および一部の反応染料が含まれます。 また、ベリリウムへの慢性暴露は、過敏性肺疾患を引き起こすことが知られています。

自己免疫

自己免疫 内因性「自己」抗原に対する特定の免疫応答の刺激として定義できます。 誘発された自己免疫は、制御性 T リンパ球のバランスの変化、または生体異物と正常組織成分との会合 (「自己変化」) のいずれかから生じる可能性があります。 影響を受けやすい個人の自己免疫疾患 (AD) のような影響を偶発的に誘発または悪化させることが知られている薬物および化学物質は、一般にそれ自体は免疫原性がないと考えられている低分子量化合物 (分子量 100 ～ 500) です。 化学物質への暴露による AD のメカニズムはほとんど知られていません。 疾患は、抗体の循環によって直接的に、免疫複合体の形成を通じて間接的に、または細胞性免疫の結果として生じる可能性がありますが、メカニズムの組み合わせによって発生する可能性があります。 病因は、薬物によって誘発される免疫溶血性疾患で最もよく知られています。

•  薬は赤血球膜に付着し、薬に特異的な抗体と相互作用することができます。
•  この薬は、免疫系が細胞を異物と見なすように赤血球膜を変化させることができます。
•  薬とその特異的抗体は、赤血球膜に付着して損傷を引き起こす免疫複合体を形成します。
•  赤血球感作は、赤血球自己抗体の産生によって起こります。

さまざまな化学物質や薬物、特に後者は、自己免疫様反応を誘発することがわかっています (Kamüller、Bloksma、および Seinen 1989)。 化学物質への職業的曝露は、偶然にもAD様症候群につながる可能性があります. 単量体の塩化ビニル、トリクロロエチレン、パークロロエチレン、エポキシ樹脂、およびシリカ粉塵への曝露は、強皮症様症候群を誘発する可能性があります。 全身性エリテマトーデス (SLE) に似た症候群は、ヒドラジンへの曝露後に報告されています。 トルエンジイソシアネートへの曝露は、血小板減少性紫斑病の誘発と関連しています。 水銀などの重金属は、免疫複合体糸球体腎炎の一部の症例に関与しています。

ヒューマンリスクアセスメント

ヒトの免疫状態の評価は、主に末梢血を使用して免疫グロブリンや補体などの体液性物質を分析し、白血球のサブセット構成とサブ集団の機能を分析します。 これらの方法は通常、先天性免疫不全疾患が疑われる患者の体液性および細胞性免疫、ならびに非特異的耐性を調査するために使用されるものと同じです。 疫学的研究（例えば、職業的に暴露された集団）の場合、パラメータは、ヒト集団における予測値、検証済みの動物モデル、およびマーカーの基礎となる生物学に基づいて選択する必要があります（表 1 を参照）。 環境汚染物質または他の毒性物質への (偶発的な) 曝露後の免疫毒性効果のスクリーニング戦略は、予想される免疫不全の種類、曝露から免疫状態の評価までの時間、曝露の程度、および曝露された個人の数などの状況に大きく依存します。 ヒトにおける特定の生体異物の免疫毒性リスクを評価するプロセスは、毒性損傷に対する個人の反応に影響を与える内因性または外因性起源のさまざまな交絡因子の存在により、非常に困難であり、多くの場合不可能です。 これは、遺伝的要因が重要な役割を果たす自己免疫疾患における化学物質曝露の役割を調査する研究に特に当てはまります。

表 1. 免疫マーカー検査の分類

十分なヒトのデータが入手できることはめったにないため、ヒトにおける化学物質誘発性免疫抑制のリスク評価は、ほとんどの場合、動物実験に基づいています。 潜在的な免疫毒性生体異物の同定は、主にげっ歯類を対象とした対照研究で行われています。 この点に関して、in vivo 曝露研究は、化合物の免疫毒性の可能性を推定するための最適なアプローチを示しています。 これは、免疫系と免疫応答の多因子的で複雑な性質によるものです。 インビトロ研究は、免疫毒性のメカニズムの解明においてますます価値があります。 さらに、動物およびヒト由来の細胞を使用して化合物の効果を調査することにより、種の比較のためのデータを生成することができ、リスク評価プロセスを改善するための「平行四辺形」アプローチで使用できます。 平行四辺形の XNUMX つの要点 (in vivo 動物、in vitro 動物およびヒト) のデータが利用可能である場合、残りの要点、つまりヒトのリスクでの結果を予測することはより容易になる可能性があります。

化学物質誘発性免疫抑制のリスク評価が動物実験のデータのみに依存しなければならない場合、無毒性量 (NOAEL) に不確実係数を適用することにより、人への外挿法に従うことができます。 このレベルは、宿主耐性アッセイや過敏症反応と抗体産生の in vivo 評価など、関連するモデルで決定されたパラメーターに基づくことができます。 理想的には、リスク評価に対するこのアプローチの関連性は、ヒトでの研究による確認が必要です。 このような研究では、毒物、疫学的データ、および免疫状態の評価の特定と測定を組み合わせる必要があります。

接触過敏症を予測するために、モルモット モデルが利用可能であり、1970 年代からリスク評価に使用されてきました。 感度が高く再現性がありますが、主観的な評価に依存するため、これらのテストには限界があります。 これは、マウスで開発されたより新しく、より定量的な方法によって克服できます。 アレルゲンの吸入または摂取によって誘発される化学物質誘発性過敏症に関しては、試験を開発し、ヒトにおける予測値の観点から評価する必要があります。 潜在的アレルゲンの安全な職業暴露レベルの設定に関しては、アレルギーの二相性の性質、つまり感作段階と誘発段階を考慮する必要があります。 以前に感作された個人でアレルギー反応を誘発するために必要な濃度は、免疫学的にナイーブであるが感受性のある個人で感作を誘発するために必要な濃度よりもかなり低い.

化学物質誘発性自己免疫を予測する動物モデルが事実上不足しているため、そのようなモデルの開発に重点を置かなければなりません。 このようなモデルの開発のために、影響を受けやすい個人を特定するための遺伝的および免疫系マーカーの研究を含め、ヒトにおける化学物質誘発性自己免疫に関する私たちの知識を進める必要があります。 自己免疫を誘発する薬物にさらされている人間は、そのような機会を提供します。

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疫学者は、変数間の関係、主に暴露変数と結果変数に関心があります。 通常、疫学者は、病気の発生が集団内の特定の病原体の存在 (暴露) に関連しているかどうかを確認したいと考えています。 これらの関係を研究する方法は、かなり異なる場合があります。 その病原体にさらされたすべての人を特定し、それらを追跡して病気の発生率を測定し、その発生率を適切な非暴露集団での病気の発生率と比較することができます。 あるいは、露出したものと露出していないものを完全に列挙することなく、単純にサンプリングすることもできます。 または、第 XNUMX の選択肢として、定義された期間内に対象の疾患を発症したすべての人 (「症例」) と、無病の個人の適切なグループ (症例のソース母集団のサンプル) を特定し、確認することができます。曝露のパターンが XNUMX つのグループ間で異なるかどうか。 調査参加者の追跡調査は XNUMX つのオプションです (いわゆる縦断調査): この状況では、暴露の発生と病気の発症の間にタイムラグが存在します。 代替オプションの XNUMX つは、被ばくと病気の両方が同時に測定される母集団の断面図です。

この記事では、コホート、ケース レファレント (ケース コントロール)、および横断的な一般的な研究デザインに注意を払います。 この議論の土台を整えるために、小さな町にある大きなビスコース レーヨン工場を考えてみましょう。 二硫化炭素への暴露が心血管疾患のリスクを高めるかどうかの調査が開始されました。 調査にはいくつかの設計上の選択肢があり、いくつかは明白ではありません。 最初の戦略は、二硫化炭素にさらされたすべての労働者を特定し、心血管死亡率を追跡することです。

コホート研究

コホート研究には、共通の事象である曝露を共有する研究参加者が含まれます。 古典的なコホート研究では、暴露された人々の定義されたグループを特定し、その後全員を追跡し、罹患率および/または死亡率を記録します。 一般的な定性的なエクスポージャーとは別に、コホートはその他のエクスポージャーについても定義する必要があります。 適格基準研究の有効性と効率を高めるために、年齢層、性別（男性または女性、またはその両方）、曝露の最小期間と強度、他の曝露からの自由などなど。 入学時には、すべてのコホートメンバーは、疾患を測定するために使用される一連の経験的基準に従って、研究対象の疾患に感染していない必要があります。

例えば、二硫化炭素の冠動脈罹患率に対する影響に関するコホート研究で、冠動脈心疾患が臨床的梗塞として経験的に測定されている場合、ベースラインで冠動脈梗塞の病歴があった人はコホートから除外されなければなりません。 対照的に、心筋梗塞の既往のない心電図の異常は受け入れられます。 ただし、新しい心電図の変化の出現が経験的な結果の尺度である場合、コホートメンバーはベースラインで正常な心電図も持っている必要があります。

曝露コホートの罹患率（発生率）または死亡率は、理想的には、曝露を除くすべての関連する側面で曝露コホートと可能な限り類似しているべき参照コホートと比較して、以下の相対リスクを決定する必要があります。曝露による病気または死亡。 類似しているが曝露されていないコホートを参照経験の提供者として使用することは、曝露されたコホートの罹患率または死亡率を年齢で標準化された国の数値と比較する一般的な（誤った）慣行よりも好ましい.比較有効性のための基本的な要件。 このような比較から得られる標準化罹患率 (または死亡率) 比 (SMR) は、通常、曝露されたコホートにバイアスが作用するため、真のリスク比の過小評価を生成し、XNUMX つの母集団間の比較可能性の欠如につながります。 この比較バイアスは「健康労働者効果」と呼ばれています。 しかし、それは実際には真の「効果」ではなく、雇用された人口の健康選択的な離職から生じた負の交絡からのバイアスです. （健康状態の悪い人は、「暴露された」コホートから移動するか、まったく入らない傾向があり、最終的な目的地は、一般人口の失業者のセクションであることがよくあります。）

「露出」コホートは、特定の露出があると定義されるため、 その単一の暴露によって引き起こされる影響 (またはエクスポージャーの組み合わせ) を同時に調べることができます。 一方、コホートデザインにより、以下の研究が可能になります 同時にいくつかの病気. 狭心症、心電図の変化、臨床的心筋梗塞、冠動脈死亡率など、同じ疾患の付随するさまざまな症状を研究することもできます。 コホート研究は、特定の仮説 (例えば、「二硫化炭素への暴露は冠状動脈性心臓病を引き起こす」) をテストするのに適していますが、「この暴露によってどのような病気が引き起こされるのか?」というより一般的な質問に対する答えも提供します。

たとえば、鋳物工場の労働者が肺癌で死亡するリスクを調査するコホート研究では、死亡率データは国家死因登録簿から取得されます。 この研究は、鋳物粉塵が肺がんを引き起こすかどうかを判断することでしたが、データ ソースは同じ努力で、他のすべての死因に関する情報も提供します。 したがって、他の可能性のある健康リスクを同時に研究することができます。

コホート研究のタイミングは、レトロスペクティブ (歴史的) または前向き (同時) のいずれかです。 どちらの場合も、設計構造は同じです。 暴露された人々の完全な列挙は、ある時点または期間で行われ、その結果は、定義されたエンドポイントを通じてすべての個人について測定されます。 プロスペクティブとレトロスペクティブの違いは、調査のタイミングにあります。 遡及的である場合、エンドポイントはすでに発生しています。 見込みがある場合は、それを待つ必要があります。

レトロスペクティブ デザインでは、コホートは過去のある時点で定義されます (たとえば、1 年 1961 月 1961 日に暴露されたコホート、または 1970 年から XNUMX 年の間に暴露された仕事を引き受けたコホート)。 の罹患率および/または死亡率 すべてのコホート メンバー その後現在に至る。 「全員」ということは離職者も追跡しなければならないことを意味しますが、実際には100%のカバレッジが達成されることはめったにありません。 ただし、フォローアップが完了すればするほど、研究はより有効になります。

プロスペクティブ デザインでは、コホートが現在または将来のある期間に定義され、その後、罹患率が将来に渡って追跡されます。

コホート研究を行う場合、関心のあるエンドポイントが明らかになるのに十分な時間を確保するために、フォローアップに十分な時間を確保する必要があります。 過去の記録は過去の短い期間しか利用できない場合があるため、このデータ ソースを利用することが望ましい場合もあります。これは、研究の結果が得られるまでに、より短い期間の将来の追跡調査が必要になることを意味するためです。利用可能。 このような状況では、後ろ向きコホート研究デザインと前向きコホート研究デザインの組み合わせが効率的です。 コホート データを表す頻度表の一般的なレイアウトを表 1 に示します。

表 1. コホート データを表す頻度表の一般的なレイアウト

暴露されたコホートで観察された罹患者の割合は、次のように計算されます。

および参照コホートのそれは次のとおりです。

レート比は次のように表されます。

N₀ & N₁ 通常、人数ではなく人時間単位で表されます。 人口。 人年は、個人ごとに個別に計算されます。 多くの場合、同じ日付ではなく、ある期間中にさまざまな人々がコホートに参加します。 したがって、フォローアップ時間は異なる日付で開始されます。 同様に、彼らの死後、または関心のあるイベントが発生した後、彼らはもはや「危険にさらされている」わけではなく、分母に人年を提供し続けるべきではありません.

RR が 1 より大きい場合、曝露されたコホートの罹患率は参照コホートの罹患率よりも高く、逆もまた同様です。 RR は推定値であり、信頼区間 (CI) を計算する必要があります。 研究が大きくなればなるほど、信頼区間は狭くなります。 RR = 1 が信頼区間に含まれていない場合 (たとえば、95% CI が 1.4 ～ 5.8)、結果は選択された確率レベル (この例では α = 0.05) で「統計的に有意」と見なすことができます。

一般人口を参照人口として使用する場合、 c₀ 「期待される」数値に置き換えられ、 E(c₁ )、その集団の年齢で標準化された罹患率または死亡率から導出されます（つまり、関心のある暴露が行われなかった場合にコホートで発生したであろう症例数）。 これにより、標準化された死亡率 (または罹患率) 比、SMR が得られます。 したがって、

SMR についても、信頼区間を計算する必要があります。 一般母集団が参照カテゴリである場合、統計的有意性検定は意味がないため、p 値よりも出版物でこの尺度を提供する方が適切です。 このような比較にはかなりの偏りが伴います（ 健康労働者効果 統計的有意性検定は、もともと実験研究用に開発されたもので、系統誤差があると誤解を招く可能性があります。

問題は、石英粉塵が肺がんを引き起こすかどうかであるとします。 通常、石英粉塵は、鉱山のラドン娘やディーゼル排気ガス、鋳造工場の多芳香族炭化水素など、他の発がん物質と一緒に発生します。 花崗岩の採石場では、石材労働者がこれらの他の発がん物質にさらされることはありません。 したがって、この問題は、花崗岩の採石場で雇用されている石材労働者の間で最もよく研​​究されています。

次に、2,000 年から 20 年の間に 1951 の採石場で雇用された 1960 人の労働者全員がコホートに登録され、最初の暴露から 1990 年後 (誘導時間を考慮するため) から開始して、彼らの癌の発生率 (または死亡率のみ) を追跡すると仮定します。これは 20 年から 30 年 (参入した年によって異なります)、または平均して 25 年の採石労働者 1,000 人の癌による死亡率 (または罹患率) の追跡調査です。特に花崗岩の労働者でした。 各コホート メンバーの曝露履歴を記録する必要があります。 採石場を離れた人々を追跡し、その後の曝露履歴を記録する必要があります。 すべての住民が一意の登録番号を持っている国では、これは簡単な手順であり、主に国のデータ保護法によって管理されています。 そのようなシステムが存在しない場合、フォローアップのために従業員を追跡することは非常に困難です。 適切な死亡または疾病登録が存在する場合、すべての死因、すべての癌、および特定の癌部位による死亡率は、国家死因登録簿から取得できます。 (がん死亡率については、より正確な診断が含まれているため、全国がん登録の方が優れた情報源です。さらに、発生率 (または罹患率) データも取得できます。) 死亡率 (またはがん発生率) は、「ばく露されたコホートの人年を基礎として使用して、全国の率から計算された。

コホートで 70 人の肺がんの死亡例が発見され、予想される数 (曝露がなければ発生したであろう数) が 35 であると仮定します。

c₁ = 70、 E(c₁) = 35

したがって、SMR = 200 は、被爆者の肺がんによる死亡リスクが 10 倍に増加することを示しています。 詳細な曝露データが利用可能であれば、がんによる死亡率は、さまざまな潜伏時間 (たとえば、15、20、70 年)、さまざまな種類の採石場 (さまざまな種類の花崗岩) での作業、さまざまな歴史的期間、さまざまな曝露の関数として研究できます。強度など。 ただし、XNUMX のケースをあまり多くのカテゴリに分割することはできません。各カテゴリに分類される数が急速に統計分析には小さすぎるためです。

どちらのタイプのコホート デザインにも長所と短所があります。 遡及的研究では、原則として、死亡率のみを測定できます。これは、より軽度の症状に関するデータが通常不足しているためです。 がん登録は例外であり、おそらく脳卒中登録や退院登録など、その発生率データで利用できる他のいくつかのものもあります。 過去の暴露を評価することは常に問題であり、暴露データは通常遡及的研究ではかなり弱い. これにより、エフェクトマスキングが発生する可能性があります。 一方、事例はすでに発生しているため、調査結果ははるかに早く入手可能になります。 たとえば、XNUMX〜XNUMX年で。

前向きコホート研究は、研究者のニーズに合わせてより適切に計画することができ、曝露データを正確かつ体系的に収集することができます。 病気のいくつかの異なる徴候を測定することができます。 暴露と結果の両方の測定を繰り返すことができ、すべての測定を標準化し、その妥当性を確認することができます。 ただし、潜伏期が長い病気（がんなど）の場合、研究結果が得られるまでには、20 年から 30 年もかかることもあります。 この間、多くのことが起こる可能性があります。 たとえば、研究者の離職、暴露測定技術の改善、研究用に選択された植物の改造または閉鎖などです。 これらすべての状況は、研究の成功を危険にさらします。 プロスペクティブ研究のコストも通常、レトロスペクティブ研究のコストよりも高くなりますが、これは主に、より多くの費用がかかる死亡登録ではなく、はるかに多くの測定 (反復暴露モニタリング、臨床検査など) によるものです。 したがって、 情報単位あたりのコスト 遡及的研究の結果を必ずしも超えるとは限りません。 これらすべてを考慮すると、前向き研究は潜伏期間が短く、フォローアップが短い疾患に適していますが、遡及研究は潜伏期間が長い疾患に適しています。

ケースコントロール（またはケースリファレント）研究

ビスコースレーヨン工場に戻りましょう。 暴露された労働者の名簿が失われている場合、後ろ向きコホート研究は実行できない可能性がありますが、前向きコホート研究は非常に長い時間で適切な結果をもたらします. 別の方法として、指定された期間内に町で冠状動脈性心臓病で死亡した人々と、同じ年齢層の総人口のサンプルとの比較があります。

古典的なケース コントロール (またはケース参照) 設計は、動的な (オープン、メンバーシップの回転によって特徴付けられる) 母集団からのサンプリングに基づいています。 この母集団は、国全体、地区、または地方自治体 (この例のように) の母集団である場合もあれば、患者が入院する行政上定義された母集団である場合もあります。 定義された母集団は、ケースとコントロール (または参照対象) の両方を提供します。

この手法は、特定の時点に存在する問題の疾患のすべての症例を収集することです。 ポイント 時間内に（一般的なケース）、または定義された期間中に発生しました 期間 時間の（インシデントケース）。 したがって、症例は、罹患率または死亡率の登録簿から引き出されるか、病院または有効な診断を有する他の情報源から直接収集されます。 コントロールは サンプル 非症例の中から、または集団全体から、同じ集団から。 別のオプションは、 select 対照として別の病気にかかっている患者がいますが、これらの患者は、症例が発生した集団を代表している必要があります。 ケースごとに XNUMX つまたは複数のコントロール (参照先) が存在する場合があります。 サンプリング アプローチは、母集団全体を調査するコホート研究とは異なります。 ケース・コントロール設計の低コストという点での利益が相当なものであることは言うまでもありませんが、サンプルが適切であることが重要です。 代表者 症例が発生した全集団（すなわち、「研究ベース」）の

ケースとコントロールが特定されたら、質問票、インタビュー、または場合によっては既存の記録 (例: 勤務履歴から推測できる給与記録) によって、曝露履歴が収集されます。 データは、参加者自身から、または参加者が死亡している場合は近親者から入手できます。 対称的なリコールを確実にするためには、死亡例と生存例および参照対象の比率が等しいことが重要です。 症例間の暴露パターンに関する情報は、対照間の暴露パターンと比較され、推定値が提供されます。 オッズ比 (OR)、の間接的な尺度 病気にかかるリスク 未露光のものと比較して。

症例対照計画は、特定の疾患を持つ患者 (すなわち症例) から得られた曝露情報と、症例の発生元の集団からの非罹患者 (すなわち対照) のサンプルに依存しているため、曝露との関係は、のみを調査することができます 一つの病気. 対照的に、このデザインは、の効果の付随研究を可能にします いくつかの異なる露出. 症例参照研究は、特定の研究上の疑問 (例えば、「二硫化炭素への暴露によって冠状動脈性心臓病が引き起こされるか?」) に対処するのに適していますが、より一般的な質問である「どのような暴露がこの病気を引き起こす可能性があるか?」に答えるのにも役立ちます。 ?」

有機溶剤への曝露が原発性肝臓がんを引き起こすかどうかという問題は、（例として）ヨーロッパで提起されています。 ヨーロッパでは比較的まれな疾患である原発性肝がんの症例は、全国のがん登録から収集するのが最善です。 XNUMX 年間に発生したすべてのがん症例が症例シリーズを形成すると仮定します。 この研究の人口ベースは、問題のヨーロッパの国における全人口の XNUMX 年間の追跡調査です。 コントロールは、同じ集団から肝臓癌のない人のサンプルとして抽出されます。 便宜上 (対照のサンプリングに同じソースを使用できることを意味します)、溶媒暴露に関係のない別の種類のがんの患者を対照として使用できます。 結腸がんと溶剤曝露との関係は知られていません。 したがって、このがんの種類は、コントロールに含めることができます。 （がん対照を使用すると、症例と対照によって与えられる病歴の精度が平均して対称的であるという点で、想起バイアスが最小限に抑えられます。しかし、結腸がんと溶媒への曝露との間の現在未知の関係が後で明らかになった場合、このタイプの対照は原因となるでしょう。本当のリスクの過小評価であり、誇張ではありません。)

より大きな統計的検出力を達成するために、肝がんの各症例について 70 つの対照が描かれます。 (さらに多くのコントロールを描画することもできますが、利用可能な資金が制限要因になる可能性があります。資金が制限されていない場合、おそらく XNUMX つのコントロールが最適でしょう。XNUMX つを超えると、収穫逓減の法則が適用されます。) データから適切な許可を得た後保護当局、ケースとコントロール、またはそれらの近親者は、通常、郵送されたアンケートによってアプローチされ、すべての雇用主、業務部門、および責任者の名前の時系列リストに特に重点を置いて、詳細な職歴を求めます。異なる雇用における仕事のタスク、およびそれぞれのタスクにおける雇用期間。 これらのデータは、親族から入手するのに多少の困難があります。 ただし、特定の化学物質や商品名は、通常、親族にはよく思い出されません。 アンケートには、アルコールの使用、アフラトキシンを含む食品への曝露、B 型および C 型肝炎の感染など、考えられる交絡データに関する質問も含める必要があります。 十分に高い回答率を得るために、未回答者には XNUMX 週間間隔で XNUMX 回のリマインダーが送信されます。 これにより、最終的な回答率は通常 XNUMX% を超えます。 産業衛生士は、回答者の症例や管理状況を知らずに職歴を精査し、溶剤への暴露を高、中、低、なし、未知の暴露に分類します。 癌診断の直前の XNUMX 年間の曝露は無視されます。なぜなら、潜伏時間がそれほど短い場合、イニシエータ型発癌物質が癌の原因である可能性は生物学的に妥当ではないからです (ただし、プロモーターは実際には可能性があります)。 この段階で、さまざまな種類の溶媒暴露を区別することもできます。 完全な職歴が与えられているので、最初の研究仮説には含まれていませんでしたが、他の暴露を調査することも可能です。 オッズ比は、任意の溶媒、特定の溶媒、溶媒混合物への暴露、暴露強度のさまざまなカテゴリ、およびがん診断に関連するさまざまな時間枠について計算できます。 曝露が不明な人は分析から除外することをお勧めします。

ケースとコントロールは、次のいずれかの方法でサンプリングして分析できます。 独立シリーズ or 一致したグループ. マッチングとは、特定の特性または属性に基づいてケースごとにコントロールが選択され、ペア (ケースごとに複数のコントロールが選択される場合はセット) を形成することを意味します。 照合は、通常、年齢、生命状態、喫煙歴、症例診断の暦時間などの XNUMX つまたは複数の要因に基づいて行われます。 この例では、ケースとコントロールが年齢とバイタル ステータスで照合されます。 (生存状態は重要です。なぜなら、患者自身は通常近親者よりも正確な暴露歴を示し、妥当性の理由から対称性が不可欠だからです。) 今日、推奨事項はマッチングを制限することです。 ) 交絡。

XNUMX つのコントロールが XNUMX つのケースに一致する場合、そのデザインは a マッチドペア設計. より多くのコントロールを調査するコストが法外に高くない場合、ケースごとに複数の指示対象を使用すると、OR の推定値の安定性が向上し、調査の規模がより効率的になります。

比類のないケースコントロール研究の結果のレイアウトを表 2 に示します。

表 2. ケース コントロール データのサンプル レイアウト

この表から、症例間の曝露のオッズと母集団（対照）の曝露のオッズを計算し、除算して曝露オッズ比 OR を得ることができます。 ケースの場合、露出オッズは次のとおりです。 c₁ / c₀、およびコントロールの場合は n₁ / n₀. OR の推定値は次のようになります。

コントロールよりも比較的多くのケースが暴露された場合、OR は 1 を超え、逆もまた同様です。 信頼区間は、RR と同じ方法で計算し、OR に提供する必要があります。

さらなる例として、大企業の産業保健センターは、さまざまな粉塵やその他の化学物質にさらされている 8,000 人の従業員にサービスを提供しています。 私たちは、混合粉塵曝露と慢性気管支炎との関係に関心があります。 この研究には、この集団の 100 年間の追跡調査が含まれます。 当院では、慢性気管支炎の診断基準を「100年連続で朝の咳嗽とたんが40ヶ月続くこと」と定めています。 「陽性」の粉塵暴露の基準は、研究が始まる前に定義されます。 ヘルスセンターを訪れ、15 年間にこれらの基準を満たす各患者がケースであり、肺以外の問題について医学的アドバイスを求める次の患者がコントロールとして定義されます。 研究期間中に XNUMX 人の症例と XNUMX 人の対照が登録されたとします。 XNUMX のケースと XNUMX のコントロールが粉塵にさらされたと分類されます。 それで

c₁ = 40、 c₀ = 60、 n₁ = 15 n₀ = 85。

その結果、

前述の例では、交絡の可能性が考慮されていません。交絡は、年齢などの変数における症例と対照の間の体系的な違いにより、OR の歪みにつながる可能性があります。 このバイアスを軽減する 3 つの方法は、コントロールを年齢またはその他の疑わしい要因に基づいてケースに一致させることです。 これにより、表 XNUMX に示すデータ レイアウトが得られます。

表 3. XNUMX つのコントロールが各ケースに一致する場合のケース コントロール データのレイアウト

分析は、一致しないペアに焦点を当てています。 (f_+–); および「ケース非公開、コントロール公開」 (f_–+). ペアの両方のメンバーが公開されているか公開されていない場合、そのペアは無視されます。 マッチド ペア研究デザインの OR は次のように定義されます。

鼻がんと木粉への曝露との関連性に関する研究では、164 組の症例と対照群がまとめて存在しました。 ケースとコントロールの両方が暴露されたのは 150 組のみで、ケースもコントロールも暴露されなかったペアは 12 組でした。 これらのペアは、それ以上考慮されません。 ケース（コントロールではない）は XNUMX ペアで、コントロール（ケースではない）は XNUMX ペアで暴露されました。 したがって、

この間隔には XNUMX が含まれていないため、結果は統計的に有意です。つまり、鼻がんと木粉への曝露との間に統計的に有意な関連性があります。

ケースコントロール研究は、コホート研究よりも効率的です。 病気はまれです。 実際には、唯一のオプションを提供する場合があります。 ただし、一般的な病気もこの方法で研究できます。 もし 露出は少なく、 暴露ベースのコホートは、好ましい、または実行可能な唯一の疫学的デザインです。 もちろん、コホート研究も一般的な暴露で実施できます。 曝露と疾患の両方が一般的である場合のコホート デザインとケース コントロール デザインの選択は、通常、妥当性を考慮して決定されます。

ケースコントロール研究は、通常は参加者の記憶に基づく遡及的曝露データに依存しているため、曝露情報の不正確さと粗雑さが弱点であり、結果として、 非微分 (対称的な) 曝露状況の誤分類。 さらに、ケースとコントロールの間でリコールが非対称になることもあり、ケースは通常「よりよく」覚えていると考えられています (リコール バイアス)。

選択的想起は、効果拡大バイアスを引き起こす可能性があります。 ディファレンシャル (非対称) 曝露状況の誤分類。 ケースコントロール研究の利点は、費用対効果が高く、問題の解決策を比較的迅速に提供できることです。 サンプリング戦略により、非常に大規模なターゲット集団の調査が可能になり（たとえば、全国がん登録を通じて）、研究の統計的検出力が向上します。 データ保護法や適切な人口および罹患率の登録の欠如がコホート研究の実施を妨げている国では、病院ベースの症例対照研究が疫学研究を実施する唯一の実用的な方法である可能性があります。

コホート内のケース コントロール サンプリング (入れ子になったケース コントロール研究デザイン)

コホート研究は、完全なフォローアップではなく、サンプリング用に設計することもできます。 このデザインは、以前は「ネストされた」ケースコントロール研究と呼ばれていました。 コホート内のサンプリング アプローチでは、比較が同じコホート内で行われるため、コホートの適格性に異なる要件が設定されます。 したがって、これには、高曝露の労働者だけでなく、曝露の少ない労働者、さらには曝露のない労働者も含める必要があります。 露出コントラスト それ自体の中で。 コホートを組み立てる際には、適格要件のこの違いを理解することが重要です。 適格基準が「多くの」暴露であったコホートに対して完全なコホート分析が最初に実行され、同じコホートで「ネストされた」症例対照研究が後で行われた場合、研究は感度が低くなります。 これは、コホートのメンバー間の曝露経験にばらつきがないため、「設計上」曝露コントラストが不十分であるため、効果マスキングを導入します。

しかし、コホートが幅広い暴露経験を持っている場合、ネストされたケースコントロールアプローチは非常に魅力的です. 追跡期間中にコホートで発生したすべての症例を収集して、症例シリーズを形成します。 サンプル 非ケースの数は、コントロール シリーズ用に描画されます。 次に、研究者は、伝統的なケースコントロールデザインのように、ケースとコントロール (またはその近親者) にインタビューすることによって、雇用者の人事ロールを精査することによって、暴露経験に関する詳細な情報を収集します。 仕事の露出マトリックス、またはこれらのアプローチのXNUMXつ以上を組み合わせることによって。 コントロールはケースに一致させるか、独立したシリーズとして扱うことができます。

サンプリング アプローチは、コホートの各メンバーに関する徹底的な情報調達と比較して、コストがかからない可能性があります。 特に、コントロールのサンプルのみが調査されるため、各ケースとコントロールの詳細で正確な暴露評価により多くのリソースを割くことができます。 ただし、従来のコホート研究と同じ統計的検出力の問題が蔓延しています。 適切な統計的検出力を達成するために、コホートは、検出されるべきリスクの大きさに応じて、常に「適切な」数の暴露症例で構成されている必要があります。

横断研究デザイン

科学的な意味では、横断計画は、時間を考慮せずに研究対象集団を横断したものです。 暴露と罹患率 (有病率) の両方が同じ時点で測定されます。

病因学的観点からすると、この研究デザインは脆弱であり、その理由の XNUMX つは、発生率ではなく有病率を扱っているためです。 有病率は、病気の発生率と期間の両方に応じた複合的な尺度です。 これはまた、横断的研究の使用を長期の疾患に制限します。 さらに深刻なのは、曝露の影響に対してより敏感な人々の曝露グループから健康に依存して排除されることによって引き起こされる強い負のバイアスです。 したがって、病因の問題は、縦方向の設計によって最もよく解決されます。 実際、横断的研究では、暴露が病気に先行したのか、あるいはその逆なのかについて結論を出すことはできません。 クロスセクションは、曝露と結果の間に真の時間関係が存在する場合にのみ病因学的に意味があります。つまり、現在の曝露が即時の影響を与える必要があります。 しかし、被ばくは横断的に測定できるため、過去のより長い期間 (血中鉛レベルなど) を表し、アウトカム指標は有病率 (神経伝導速度など) の XNUMX つです。 その場合、研究は、研究集団の単なる断面ではなく、縦方向と断面のデザインの混合です。

横断的記述調査

横断的調査は、科学的な目的というよりも、実務上および管理上の目的で役立つことがよくあります。 疫学的原則は、次のような労働衛生環境における体系的な監視活動に適用できます。

• 職業、作業領域、または特定の暴露に関連する罹患率の観察

• 既知の職業上の危険にさらされている労働者の定期的な調査

• 新しい健康被害に接触する労働者の検査

• 生物学的モニタリングプログラム

• ハザードを特定および定量化するための曝露調査

• さまざまな労働者グループのスクリーニング プログラム

• 予防または定期的な管理（例：血圧、冠状動脈性心臓病）が必要な労働者の割合を評価する。

すべての種類の調査で、代表的で有効な特定の罹患率指標を選択することが重要です。 調査またはスクリーニングプログラムは、臨床診断とは対照的に、かなり少数のテストしか使用できないため、スクリーニングテストの予測値は重要です。 感度の低い方法では目的の疾患を検出できませんが、感度の高い方法では偽陽性の結果が多すぎます。 職業環境で希少疾患のスクリーニングを行う価値はありません。 すべての症例発見 (つまり、スクリーニング) 活動には、診断と治療の両方の観点から、「陽性」の結果を示した人々の世話をするためのメカニズムも必要です。 そうしないと、フラストレーションだけが生じ、良い結果よりも害が大きくなる可能性があります。

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