流行病學涉及測量疾病的發生和量化疾病與暴露之間的關聯。

疾病發生的措施

疾病的發生可以通過以下方式衡量 頻率 （計數）但更好地描述為 價格，它由三個要素組成：受影響的人數（分子）、受影響人來自的源或基人口（即風險人口）的人數，以及覆蓋的時間段。 比率的分母是源人口經歷的總人時。 比率允許在不同規模的人口之間進行比單獨計數更多的信息比較。 風險，個體在指定時間段內發生疾病的概率，是一個比例，範圍從0到1，不是比率 本身. 攻擊速度，即在特定時間段內受影響的人口比例，在技術上是一種風險衡量標準，而不是比率。

疾病特異性發病率包括 發生率，指的是新診斷出所關注疾病的人數。 流行 指的是現有案件的數量。 死亡 指死亡人數。

發生率 定義為指定時間段內新診斷病例數，而 發病率 是這個數字除以來源人口經歷的總人時（表 1）。 對於癌症，發病率通常表示為每 100,000 人的年發病率。 其他更常見疾病的發病率可以按較少人數表示。 例如，出生缺陷率通常表示為每 1,000 名活產嬰兒。 累計發病率，即在指定時間段內成為病例的人數比例，是衡量人口平均風險的指標。 

表 1. 疾病發生的度量：五年期間觀察的假設人群

*為簡化計算，本例假設所有死亡都發生在五年期末，因此人口中所有 100 人都活了整整五年。

流行 包括 點流行度，某個時間點的疾病病例數，以及 經期患病率，已知在特定時期內某個時間存在的疾病病例總數。

死亡，它關注的是死亡而不是新診斷的疾病病例，它反映了導致疾病的因素以及與醫療質量相關的因素，例如篩查、獲得醫療服務和有效治療的可用性。 因此，當基於發病率而不是死亡率數據時，假設產生的努力和病因學研究可能會提供更多信息並且更容易解釋。 然而，與發病率數據相比，大量人群的死亡率數據通常更容易獲得。

術語 死亡率 通常被認為是指所有原因造成的總死亡率，而 死亡率 是某一特定原因造成的死亡率。 對於給定的疾病， 病死率 （技術上是比例，而不是比率）是在特定時間段內死於該疾病的人數除以患有該疾病的人數。 病死率的補數是 存活率. 五年生存率是癌症等慢性病的共同基準。

疾病的發生可能因人口亞組或時間而異。 不考慮任何亞組的整個人群的疾病測量稱為 粗率. 例如，所有年齡組的總發病率是粗率。 各個年齡段的費率是 特定年齡比率. 要比較兩個或多個具有不同年齡分佈的人群， 年齡調整 （或者， 年齡標準化) 應計算每個人口的比率，方法是將每個特定年齡的比率乘以該年齡組的標准人口（例如，研究中的人口之一，1970 年美國人口）的百分比，然後將所有年齡組相加產生一個整體的年齡調整率。 如果已知特定類別的比率，則可以根據年齡以外的因素調整比率，例如種族、性別或吸煙狀況。

描述性數據的監測和評估可以為疾病病因學提供線索，確定可能適合干預或篩查計劃的高風險亞群，並提供有關此類計劃有效性的數據。 用於監測活動的信息來源包括死亡證明、醫療記錄、癌症登記、其他疾病登記（例如，出生缺陷登記、終末期腎病登記）、職業暴露登記、健康或殘疾保險記錄和工傷賠償記錄。

協會措施

流行病學試圖識別和量化影響疾病的因素。 在最簡單的方法中，將暴露於可疑因素的人的疾病發生率與未暴露的人的疾病發生率進行比較。 暴露與疾病之間關聯的程度可以用以下任一方式表示 絕對 or 相對的 條款。 (另見“案例研究：措施”).

絕對效應的衡量標準是 利率差異 和 風險差異 （表 2）。 一種 率差 是一個速率減去第二個速率。 例如，如果接觸苯的工人的白血病發病率為每 72 萬人年 100,000 例，而未接觸苯的工人的白血病發病率為每 12 萬人年 100,000 例，那麼比率差異為每 60 萬人年 100,000 例。 一種 風險差異 是風險或累積發生率的差異，範圍從 -1 到 1。 

表 2. 隊列研究的關聯度量

差價 (RD) = 500/100,000 - 250/100,000

= 250/100,000 每年

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

比率（或相對風險）（RR）=  

暴露的歸因風險（AR_e) = 100/20,000 - 200/80,000

= 250/100,000 每年

暴露的歸因風險百分比（AR_e%)=

 人口歸因風險 (PAR) = 300/100,000 - 200/80,000

= 50/100,000 每年

人口歸因風險百分比 (PAR%) =

 * 括號中的 95% 置信區間是使用方框中的公式計算得出的。

相對影響 基於利率或風險措施的比率，而不是差異。 一種 比率 是一個人群中的比率與另一個人群中的比率。 比率也被稱為 風險比, 相對風險, 相對率和 發生率 死亡) 比率. 該度量是無量綱的，範圍從 0 到無窮大。 當兩組的比率相似時（即暴露沒有影響）， 比率 等於統一 (1)。 增加風險的敞口會產生大於 0 的比率，而保護性因素會產生 1 到 XNUMX 之間的比率。 超額相對風險 是相對風險減 1。例如，1.4 的相對風險也可以表示為 40% 的超額相對風險。

在病例對照研究（也稱為病例參照研究）中，確定患有疾病的人（病例）和未患病的人（對照或參照物）。 比較兩組過去的暴露情況。 將成為暴露病例的機率與成為暴露對照的機率進行比較。 無法獲得暴露人群和未暴露人群的來源人口的完整計數，因此無法計算發病率。 相反，可以通過計算將暴露的案例與暴露的控件進行比較 相對機率，或 比值比 （表3）。 

表 3. 病例對照研究的相關性測量：暴露於木屑和鼻腔和鼻竇腺癌

相對優勢（優勢比）（OR）=

暴露的歸因風險百分比（）=

人口歸因風險百分比 (PAR%) =

哪裡 = 暴露控制的比例 = 55/195 = 0.28

* 括號中的 95% 置信區間是使用背頁方框中的公式計算得出的。

資料來源：改編自 Hayes 等人。 1986.

相對效果測量比絕對測量更頻繁地用於報告關聯強度。 然而，絕對指標可以更好地表明協會對公共衛生的影響。 一種常見疾病（如心髒病）的相對小幅增加可能會影響更多的人（風險差異大）並且對公眾健康的影響大於罕見疾病（如肝臟血管肉瘤。

顯著性檢驗

統計顯著性檢驗通常對效應量度進行，以評估觀察到的效應與零假設（即無效應）不同的可能性。 雖然許多研究，特別是在生物醫學研究的其他領域，可能通過以下方式表達重要性 p 值, 流行病學研究通常呈現 置信區間 (CI)（也稱為 置信限度). 例如，95% 的置信區間是效果測量值的範圍，其中包括從研究數據中獲得的估計測量值以及包含真實值的概率為 95% 的值。 區間外的值被認為不太可能包括真實的效果測量值。 如果比率的 CI 包括單位，則被比較的組之間沒有統計顯著差異。

置信區間比單獨的 p 值更能提供信息。 p 值的大小由兩個原因中的一個或兩個決定。 關聯的度量（例如比率、風險差異）很大，或者研究的人群很大。 例如，在大量人群中觀察到的疾病發生率的微小差異可能會產生非常顯著的 p 值。 無法僅從 p 值確定大 p 值的原因。 然而，置信區間使我們能夠區分這兩個因素。 首先，效果的大小可以通過效果度量的值和區間包含的數字來辨別。 例如，風險比率越大，表明效果越強。 其次，人口規模影響置信區間的寬度。 具有統計不穩定估計值的小群體比較大群體產生更寬的置信區間。

選擇用於表達結果可變性（“統計顯著性”）的置信水平是任意的，但傳統上為 95%，對應於 0.05 的 p 值。 95% 的置信區間有 95% 的概率包含效果的真實度量。 偶爾會使用其他置信水平，例如 90%。

暴露可以是二分的（例如，暴露的和未暴露的），或者可能涉及多個暴露水平。 影響措施（即響應）可能因接觸程度而異。 評估 曝光反應 關係是解釋流行病學數據的重要部分。 動物研究中暴露-反應的類比是“劑量-反應”。 如果響應隨著暴露水平的增加而增加，則與未觀察到趨勢相比，關聯更有可能是因果關係。 評估暴露-反應關係的統計檢驗包括 Mantel 擴展檢驗和卡方趨勢檢驗。

標準化

為考慮除感興趣的主要暴露和疾病以外的因素，關聯措施可能是 標準化 通過分層或回歸技術。 分層意味著根據因素將人口分成同質組（例如，性別組、年齡組、吸煙組）。 計算每個層的風險比或優勢比，併計算風險比或優勢比的總體加權平均值。 這些總體值反映了主要暴露與疾病之間的關聯，並針對分層因素進行了調整，即與去除分層因素的影響的關聯。

A 標準化比率 (SRR) 是兩個標準化利率的比率。 換句話說，SRR 是特定層級比率的加權平均值，其中每個層級的權重是非暴露組或參照組的人時分佈。 如果使用相同的權重，則可以比較兩個或更多組的 SRR。 可以為 SRR 構建置信區間，就像比率一樣。

標準化死亡率 (SMR) 是特定年齡比率的加權平均值，其中權重（例如，處於風險中的人-時間）來自研究組，比率來自參考人群，這與 SRR 中的情況相反。 通常的參考人群是一般人群，其死亡率可能很容易獲得併且基於大量數據，因此比使用來自非暴露隊列或研究中的職業人群亞組的死亡率更穩定。 使用隊列而不是參考人群的權重稱為間接標準化。 SMR 是隊列中觀察到的死亡人數與預期人數的比率，基於參考人群的比率（該比率通常乘以 100 以供呈現）。 如果不存在關聯，則 SMR 等於 100。需要注意的是，由於比率來自參考人群，權重來自研究組，因此兩個或多個 SMR 往往不具有可比性。 這種不可比性在流行病學數據的解釋中經常被遺忘，並可能得出錯誤的結論。

健康工人效應

職業人群的總死亡率低於一般人群是很常見的，即使工人因工作場所暴露而導致特定死因的風險增加。 這種現象，稱為 健康工人效應，反映了這樣一個事實，即任何一組就業人員平均都可能比一般人群更健康，其中包括工人和因疾病和殘疾而無法工作的人。 一般人群的總體死亡率往往高於工人。 效果因死亡原因而異。 例如，它對癌症的重要性一般不如對慢性阻塞性肺病的重要性。 這樣做的一個原因是，大多數癌症很可能不會因為在較年輕的時候選擇工作/職業而對癌症有任何傾向。 特定工人群體中的健康工人效應往往會隨著時間的推移而減弱。

比例死亡率

有時無法獲得隊列的完整列表（即處於危險中的人時），並且只有關於隊列經歷的死亡或死亡的某些子集的信息（例如，退休人員和在職員工中的死亡，而不是工人中的死亡）在有資格領取養老金之前離職的人）。 人年的計算需要特殊的方法來處理人次評估，包括生命表方法。 如果沒有所有隊列成員的總人次信息，無論疾病狀態如何，都無法計算 SMR 和 SRR。 反而， 比例死亡率 (PMR) 可以使用。 PMR 是觀察到的特定原因導致的死亡人數與預期人數的比率，基於參考人群中特定原因導致的總死亡人數的比例乘以研究中的總死亡人數組，乘以 100。

因為所有原因導致的死亡比例總和必須等於 1 (PMR=100)，所以一些 PMR 可能看起來過多，但實際上由於其他死亡原因的實際不足而被人為誇大。 同樣，一些明顯的缺陷可能僅僅反映了其他死因的實際過剩。 例如，如果空中殺蟲劑噴灑器因事故造成的實際死亡人數過多，則所有原因的 PMR 加起來等於 100 的數學要求可能會導致某些死亡原因出現不足，即使死亡率過高。 為了改善這一潛在問題，主要對癌症感興趣的研究人員可以計算出 比例癌症死亡率 （PCMR）。 PCMR 將觀察到的癌症死亡人數與預期人數進行比較，根據參考人群中感興趣的癌症的總癌症死亡人數（而非所有死亡人數）的比例乘以研究組的癌症死亡總人數，再乘以100. 因此，PCMR 不會受到非癌症死因異常（過度或不足）的影響，例如事故、心髒病或非惡性肺病。

可以更好地分析 PMR 研究 死亡率比值比 (MORs)，本質上是分析數據，就好像它們來自病例對照研究一樣。 “對照”是被認為與所研究的暴露無關的所有死亡的子集中的死亡。 例如，如果研究的主要興趣是癌症，則可以計算死亡率比值比，比較癌症死亡中的暴露與心血管死亡中的暴露。 這種方法與 PCMR 一樣，避免了當一種死因的波動影響另一種死因的明顯風險時出現的 PMR 問題，僅僅是因為總體 PMR 必須等於 100。然而，控制死因的選擇是至關重要的. 如上所述，它們一定與暴露無關，但對於許多潛在的控制疾病，暴露與疾病之間可能存在的關係可能​​並不為人所知。

歸因風險

如果觀察到的暴露與疾病之間的關聯是因果關係，則可以使用一些措施來表達可歸因於暴露的疾病數量。 這 暴露的歸因風險 （AR_e) 是暴露的疾病率減去未暴露的疾病率。 由於在病例對照研究中無法直接測量發病率，因此 AR_e 僅可計算隊列研究。 一個相關的、更直觀的度量， 暴露的歸因風險百分比 （AR_e%), 可以從任一研究設計中獲得。 增強現實_e% 是暴露人群中可歸因於暴露的病例比例（公式見表 2 和表 3）。 增強現實_e% 是比率（或優勢比）減去 1，除以比率（或優勢比），再乘以 100。

人口歸因風險 （PAR）和 人口歸因風險百分比 (PAR%)，或 病因分數, 表示由暴露和未暴露的人組成的總人口中的疾病數量，如果觀察到的關聯是因果關係，則歸因於暴露。 PAR 可以從隊列研究中獲得（表 28.3），PAR% 可以在隊列研究和病例對照研究中計算（表 2 和表 3）。

代表性

已經描述了幾種風險度量。 每個都假定用於計算事件的基本方法，並將這些事件的代表分配給定義的組。 當比較不同研究的結果時，了解所使用的方法對於解釋任何觀察到的差異至關重要。

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目標和原則

生物力學是一門研究身體的學科，就好像它只是一個機械系統：身體的所有部分都被比作機械結構，並照此進行研究。 例如，可以得出以下類比：

• 骨骼：槓桿、結構件

• 肉：體積和質量

• 關節：承重面和關節

• 關節襯裡：潤滑劑

• 肌肉：馬達、彈簧

• 神經：反饋控制機制

• 機關：電源

• 筋：繩索

• 組織：彈簧

• 體腔：氣球。

生物力學的主要目的是研究身體產生力和產生運動的方式。 該學科主要依賴於解剖學、數學和物理學； 相關學科是人體測量學（研究人體測量）、工作生理學和運動機能學（研究與人體運動相關的力學和解剖學原理）。

在考慮工人的職業健康時，生物力學有助於理解為什麼某些任務會導致傷害和健康不良。 一些相關的不利健康影響類型是肌肉拉傷、關節問題、背部問題和疲勞。

背部拉傷和扭傷以及涉及椎間盤的更嚴重問題是可以避免的工傷的常見例子。 這些通常是由於突然的特定超負荷而發生，但也可能反映了身體多年來過度用力的情況：問題可能突然發生，也可能需要一段時間才能發展。 隨著時間的推移出現的問題的一個例子是“女裁縫的手指”。 最近的描述描述了一名婦女的手，她在一家服裝廠工作了 28 年，並在業餘時間從事縫紉工作，皮膚變硬變厚，手指無法彎曲（Poole 1993）。 （具體來說，她患有右手食指屈曲畸形，右手食指和拇指上赫伯登氏結節突出，右手中指因剪刀不斷摩擦而出現明顯老繭。） X光她的手片顯示右手食指和中指最外側關節出現嚴重退行性變化，關節間隙縮小、關節硬化（組織硬化）、骨贅（關節處骨質增生）和骨囊腫。

在工作場所進行的檢查表明，這些問題是由於最外側的手指關節反復過度伸展（向上彎曲）造成的。 機械過載和血流受限（手指變白可見）在這些關節中最為嚴重。 這些問題是由於在肌肉以外的部位重複進行肌肉鍛煉而產生的。

生物力學有助於建議設計任務的方法以避免這些類型的傷害或改進設計不佳的任務。 這些特殊問題的補救措施是重新設計剪刀並改變縫紉任務以消除對所執行動作的需要。

生物力學的兩個重要原理是：

1. 肌肉成對出現. 肌肉只能收縮，因此對於任何關節，必須有一塊肌肉（或肌肉群）將其向一個方向移動，並且相應的肌肉（或肌肉群）將其向相反方向移動。 圖 1 說明了肘關節的點。
2. 當肌肉對處於放鬆平衡狀態時，肌肉收縮最有效. 當肌肉處於它彎曲的關節的中間位置時，它的動作最有效。 之所以如此，有兩個原因：首先，如果肌肉在縮短時試圖收縮，它會拉動伸長的對側肌肉。 因為後者被拉伸，它會施加收縮肌肉必須克服的彈性反作用力。 圖 2 顯示了肌肉力量隨肌肉長度變化的方式。

圖 1. 骨骼肌成對出現以啟動或反轉運動

圖 2. 肌肉張力隨肌肉長度而變化

其次，如果肌肉試圖在關節運動的中間範圍以外的位置收縮，它將在機械上處於劣勢。 圖 3 說明了肘部在三個不同位置的機械優勢變化。

圖 3. 關節運動的最佳位置

工作設計的一個重要標準遵循這些原則： 工作安排應使每個關節的相對肌肉處於放鬆平衡狀態。 對於大多數關節，這意味著關節應該處於運動的中間範圍。

該規則還意味著在執行任務時肌肉緊張度將處於最低水平。 違反規則的一個例子是過度使用綜合症（RSI，或重複性勞損），它會影響習慣性地彎曲手腕進行操作的鍵盤操作員前臂頂部的肌肉。 這種習慣通常是鍵盤和工作站的設計強加給操作員的。

應用

以下是說明生物力學應用的一些例子。

刀柄最佳直徑

手柄的直徑會影響手部肌肉施加在工具上的力。 研究表明，最佳手柄直徑取決於工具的用途。 為了沿手柄線施加推力，最佳直徑是允許手指和拇指略微重疊的抓握直徑。 這大約是 40 毫米。 要施加扭矩，最佳直徑約為 50-65 毫米。 （不幸的是，出於這兩個目的，大多數句柄都小於這些值。）

鉗子的使用

作為手柄的一個特例，鉗子的發力能力取決於手柄的間距，如圖4所示。

圖 4. 男性和女性使用者的鉗口握力與手柄間距的關係

坐姿

肌電圖是一種可用於測量肌肉張力的技術。 在對緊張局勢的研究中 豎脊肌 坐著的受試者的（背部）肌肉，發現向後傾斜（靠背傾斜）會降低這些肌肉的張力。 這種效果可以解釋為靠背承擔了更多的上半身重量。

對處於各種姿勢的受試者進行的 X 射線研究表明，打開和關閉髖關節的肌肉放鬆平衡的位置對應於大約 135º 的髖角。 這接近於該關節在失重條件下（在太空中）自然採用的位置 (128º)。 在坐姿時，髖部呈 90º 角，同時覆蓋膝關節和髖關節的膕繩肌傾向於將骶骨（與骨盆相連的脊柱部分）拉至垂直位置。 作用是去除腰椎的自然前凸（彎曲）； 椅子應該有適當的靠背來糾正這種努力。

擰螺絲

為什麼螺絲是順時針插入的？ 這種練習可能源於無意識地認識到順時針旋轉右臂的肌肉（大多數人是右撇子）比逆時針旋轉的肌肉更大（因此更有力）。

注意，左撇子在用手插入螺絲時會吃虧。 大約 9% 的人是左撇子，因此在某些情況下需要特殊工具：剪刀和開罐器就是兩個這樣的例子。

對在裝配任務中使用螺絲刀的人進行的一項研究揭示了特定動作與特定健康問題之間更為微妙的關係。 結果發現，肘部角度越大（手臂越直），肘部發炎的人就越多。 產生這種效果的原因是旋轉前臂的肌肉（二頭肌）也將橈骨頭（下臂骨）拉到肱骨（上臂骨）的小頭（圓頭）上。 肘部角度越大，力越大，肘部的摩擦力越大，關節隨之發熱，導致炎症。 在更高的角度下，肌肉還必須用更大的力拉動以實現擰緊動作，因此施加的力比肘部在大約 90º 時所需的力更大。 解決方案是將任務移動到離操作員更近的位置，以將肘部角度減小到大約 90º。

上述案例表明，在工作場所應用生物力學需要對解剖學有正確的理解。 任務設計者可能需要諮詢功能解剖學專家，以預測所討論問題的類型。 (袖珍人體工學專家 （Brown 和 Mitchell 1986）基於肌電圖研究，提出了許多減少工作中身體不適的方法。）

人工物料搬運

術語 手工處理 包括提升、降低、推、拉、搬運、移動、保持和約束，並涵蓋了工作生活的很大一部分活動。

生物力學與手動處理工作有明顯的直接關係，因為肌肉必須移動才能執行任務。 問題是：人們可以合理地期望做多少體力勞動？ 答案視情況而定； 確實需要問三個問題。 每個人都有一個基於科學研究標準的答案：

1. 可以處理多少而不會對身體造成傷害（例如，以肌肉拉傷、椎間盤損傷或關節問題的形式）？ 這被稱為 生物力學標準.
2. 在不過度使用肺部（呼吸困難到氣喘吁籲）的情況下可以處理多少？ 這被稱為 生理標準.
3. 人們覺得能夠舒適地處理多少？ 這被稱為 心理物理標準.

之所以需要這三個不同的標準，是因為對舉重任務可能會產生三種截然不同的反應： 感覺 關於任務——心理物理學標準； 如果要施加的力很大，則擔心肌肉和關節會 沒有超載 損壞點——生物力學標準； 如果 工作率 太大了，那麼它很可能會超過生理標準，或者人的有氧能力。

許多因素決定了人工處理任務對身體的負荷程度。 所有這些都暗示了控制的機會。

姿勢和動作

如果任務需要一個人扭動或向前伸展重物，則受傷的風險更大。 通常可以重新設計工作站以防止這些操作。 與大腿中部相比，從地面開始舉重會導致更多的背部受傷，這表明需要採取簡單的控制措施。 （這也適用於高舉。）

負載。

由於負載本身的重量和位置，負載本身可能會影響操作。 其他因素，例如它的形狀、穩定性、尺寸和光滑性，都可能影響處理任務的難易程度。

組織和環境。

工作的組織方式，無論是身體上的還是時間上的（時間上的），也會影響處理。 最好將在送貨區卸載卡車的負擔分攤給幾個人一個小時，而不是讓一個工人花一整天的時間來完成這項任務。 環境會影響操作——光線不足、地板雜亂或不平以及內務管理不善都可能導致一個人絆倒。

個人因素。

個人處理技能、人的年齡和穿著的衣服也會影響處理要求。 需要培訓和舉重教育，以提供必要的信息並留出時間來發展處理身體的技能。 年輕人面臨的風險更大； 另一方面，老年人體力較弱，生理能力較差。 緊身衣服會增加執行任務所需的肌肉力量，因為人們會因為緊身衣服而緊張； 典型的例子是當人們在頭頂上方工作時護士的工作服和緊身工作服。

建議重量限制

上面提到的幾點表明，不可能規定一個在所有情況下都“安全”的重量。 （體重限制往往因國家/地區而異.) 體重限制也往往過大。 根據最近的科學證據，許多國家建議的 110 公斤現在被認為太大了。 美國國家職業安全與健康研究所 (NIOSH) 在 32 年採用 55 公斤作為負荷限制（Waters 等人，23 年）。

每個起重任務都需要根據其自身的優點進行評估。 確定舉重任務重量限制的一種有用方法是 NIOSH 開發的方程式：

RWL = LC x HM x VM x DM x 上午 x 厘米 x FM

當：

RWL = 相關任務的推薦重量限制

HM = 從負載重心到腳踝之間中點的水平距離（最小 15 厘米，最大 80 厘米）

VM = 負載重心與電梯起點地面之間的垂直距離（最大 175 厘米）

DM = 升降機的垂直行程（最小 25 厘米，最大 200 厘米）

AM = 不對稱因素——任務偏離身體前方直線的角度

CM = 耦合乘數——能夠很好地抓住要舉起的物品，可在參考表中找到

FM = 倍頻器——提升的頻率。

等式中的所有長度變量均以厘米為單位表示。 需要注意的是，23 公斤是 NIOSH 推薦的最大舉重重量。 這已經從 40 公斤減少了，因為對許多人進行許多舉重任務的觀察表明，從舉重開始的身體的平均距離是 25 厘米，而不是早期版本的等式中假設的 15 厘米（NIOSH 1981 ).

提升指數。

通過比較任務中要提升的重量和 RWL，提升指數（LI) 根據關係可得：

LI=（待處理的重量）/RWL.

因此，NIOSH 方程式的特別有價值的用途是將舉重任務按嚴重程度排序，使用舉重指數來設置行動的優先級。 （然而，該等式有許多限制，需要了解這些限制才能最有效地應用。參見 Waters 等人，1993 年）。

估計任務施加的脊柱壓縮

計算機軟件可用於估計手動處理任務產生的脊柱壓縮。 密歇根大學 (“Backsoft”) 的 2D 和 3D 靜態強度預測程序估計脊柱壓縮。 該程序所需的輸入是：

• 執行處理活動的姿勢

• 施加的力

• 施力方向

• 發力的手數

• 所研究人口的百分位數。

2D 和 3D 程序的不同之處在於 3D 軟件允許在三個維度上對姿勢進行計算。 程序輸出提供了脊柱壓縮數據，並列出了能夠完成特定任務而不會超過六個關節建議限制的所選人群的百分比：踝關節、膝關節、髖關節、第一腰椎椎間盤-骶椎、肩關節和肘關節。 這種方法也有一些局限性，需要充分理解這些局限性才能從程序中獲得最大價值。

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免疫系統的功能是保護身體免受感染因子的侵襲，並對產生的腫瘤細胞進行免疫監視。 它有一個非特異性的第一道防線，它本身可以啟動效應反應，還有一個獲得性特異性分支，其中淋巴細胞和抗體攜帶特異性識別和隨後對抗原的反應性。

免疫毒理學被定義為“研究由於異生素與免疫系統的相互作用而可能導致不良影響的事件的學科。 這些不良事件可能是由於 (1) 異生素（和/或其生物轉化產物）對免疫系統的直接和/或間接影響，或 (2) 基於免疫學的宿主對化合物的反應和/或它的代謝物，或被化合物或其代謝物修飾的宿主抗原”（Berlin et al. 1987）。

當免疫系統充當化學損傷的被動目標時，結果可能會降低對感染和某些形式的腫瘤形成的抵抗力，或者會加劇過敏或自身免疫的免疫失調/刺激。 在免疫系統對化合物修飾的外源性抗原或宿主抗原的抗原特異性作出反應的情況下，毒性可能表現為過敏或自身免疫性疾病。

研究化學誘導的免疫抑制的動物模型已經開發出來，其中一些方法已經過驗證（Burleson、Munson 和 Dean 1995 年；IPCS 1996 年）。 出於測試目的，採用分層方法從大量可用的檢測中做出充分的選擇。 一般來說，第一層的目標是識別潛在的免疫毒物。 如果識別出潛在的免疫毒性，則進行第二層測試以進一步確認和表徵觀察到的變化。 第三層調查包括對化合物作用機制的專門研究。 在對實驗室動物進行的此類研究中，幾種異生素已被確定為免疫毒物，可引起免疫抑制。

關於環境化學品對人類免疫功能干擾的數據庫是有限的（Descotes 1986 年；NRC 免疫毒理學小組委員會 1992 年）。 在研究這些化學物質對人類健康的影響的臨床和流行病學研究中，免疫毒性標記物的使用很少受到關注。 此類研究並未經常進行，並且由於例如暴露的不受控制的性質，它們的解釋通常不允許得出明確的結論。 因此，目前，囓齒類動物的免疫毒性評估，以及隨後對人類的外推，構成了有關危害和風險的決策基礎。

超敏反應，尤其是過敏性哮喘和接觸性皮炎，是工業化國家的重要職業健康問題（Vos、Younes 和 Smith，1995 年）。 接觸致敏現象首先在豚鼠身上進行了研究（Andersen 和 Maibach 1985）。 直到最近，這一直是預測測試的首選物種。 有許多豚鼠試驗方法可用，最常用的是豚鼠最大化試驗和 Buehler 的封閉斑貼試驗。 豚鼠試驗和在小鼠身上開發的新方法，如耳腫脹試驗和局部淋巴結試驗，為毒理學家提供了評估皮膚致敏危害的工具。 關於呼吸道致敏的情況非常不同。 儘管在豚鼠和小鼠身上研究化學呼吸道過敏的動物模型開發取得了進展，但目前還沒有經過充分驗證或廣泛接受的方法來鑑定化學呼吸道過敏原。

人類數據表明，化學試劑，尤其是藥物，會導致自身免疫性疾病（Kammüller、Bloksma 和 Seinen 1989）。 有許多人類自身免疫性疾病的實驗動物模型。 這包括自發性病理學（例如新西蘭黑小鼠的系統性紅斑狼瘡）和通過用交叉反應性自身抗原進行實驗免疫誘導的自身免疫現象（例如 Lewis 品系大鼠中的 H37Ra 佐劑誘導的關節炎）。 這些模型應用於免疫抑製藥物的臨床前評價。 很少有研究涉及這些模型在評估外源性物質是否會加劇誘導性或先天性自身免疫的潛力。 實際上缺乏適合研究化學品誘發自身免疫性疾病能力的動物模型。 一種在一定程度上使用的模型是小鼠膕窩淋巴結檢測。 與人類的情況一樣，遺傳因素在實驗室動物自身免疫性疾病 (AD) 的發展中起著至關重要的作用，這將限制此類測試的預測價值。

免疫系統

免疫系統的主要功能是防禦細菌、病毒、寄生蟲、真菌和腫瘤細胞。 這是通過各種細胞類型及其可溶性介質在微調音樂會中的作用來實現的。 宿主防禦可大致分為非特異性或先天性抵抗和由淋巴細胞介導的特異性或獲得性免疫（Roitt、Brostoff 和 Male 1989）。

免疫系統的成分遍布全身（Jones 等人，1990 年）。 淋巴細胞區室位於淋巴器官內（圖 1）。 骨髓和胸腺被歸類為初級或中樞淋巴器官； 次級或外周淋巴器官包括淋巴結、脾臟和分泌表面的淋巴組織，如胃腸道和呼吸道，即所謂的粘膜相關淋巴組織 (MALT)。 人體大約一半的淋巴細胞在任何時候都位於 MALT 中。 此外，皮膚是誘導對存在於皮膚上的抗原的免疫反應的重要器官。 在此過程中重要的是具有抗原呈遞功能的表皮朗格漢斯細胞。

圖 1. 初級和次級淋巴器官和組織

單核細胞/巨噬細胞譜系的吞噬細胞，稱為單核吞噬細胞系統 (MPS)，存在於淋巴器官和結外部位； 結外吞噬細胞包括肝臟中的枯否細胞、肺中的肺泡巨噬細胞、腎臟中的系膜巨噬細胞和腦中的神經膠質細胞。 多形核白細胞 (PMN) 主要存在於血液和骨髓中，但會積聚在炎症部位。

非特異性防禦

抵禦微生物的第一道防線是物理和化學屏障，例如皮膚、呼吸道和消化道。 這種屏障得到非特異性保護機制的幫助，包括吞噬細胞，例如能夠殺死病原體的巨噬細胞和多形核白細胞，以及能夠裂解腫瘤細胞和病毒感染細胞的自然殺傷細胞。 補體系統和某些微生物抑製劑（如溶菌酶）也參與非特異性反應。

特異性免疫

宿主與病原體初次接觸後，會引發特異性免疫反應。 第二道防線的標誌是 B 淋巴細胞和 T 淋巴細胞表面的受體對病原體的決定簇（所謂的抗原或表位）進行特異性識別。 在與特定抗原相互作用後，攜帶受體的細胞被刺激進行增殖和分化，產生對引發抗原具有特異性的後代細胞克隆。 特異性免疫反應通過刺激非特異性反應的功效來幫助對病原體進行非特異性防禦。 特異性免疫的一個基本特徵是記憶的發展。 與相同抗原的二次接觸會引發更快、更強烈但調節良好的反應。

基因組沒有能力攜帶足以識別可能遇到的抗原數量的抗原受體陣列的代碼。 特異性庫通過基因重排的過程而發展。 這是一個隨機的過程，在這個過程中會產生各種特殊性。 這包括自我組件的特殊性，這是不希望的。 在胸腺（T 細胞）或骨髓（B 細胞）中發生的選擇過程會刪除這些不需要的特異性。

正常的免疫效應子功能和免疫反應的穩態調節取決於多種可溶性產物，統稱為細胞因子，由淋巴細胞和其他細胞類型合成和分泌。 細胞因子對免疫和炎症反應具有多效性。 免疫反應需要不同細胞群之間的合作——抗體反應的調節、免疫細胞和分子在炎症部位的積累、急性期反應的啟動、巨噬細胞細胞毒性功能的控制以及許多其他對宿主抵抗至關重要的過程. 這些受到單獨或協同作用的細胞因子的影響，並且在許多情況下依賴於這些細胞因子。

識別特異性免疫的兩個分支——體液免疫和細胞介導或細胞免疫：

體液免疫. 在體液臂中，B 淋巴細胞在細胞表面受體識別抗原後受到刺激。 B 淋巴細胞上的抗原受體是免疫球蛋白 (Ig)。 成熟的 B 細胞（漿細胞）開始產生抗原特異性免疫球蛋白，這些免疫球蛋白在血清或粘膜表面充當抗體。 免疫球蛋白主要有五類：（1）IgM，具有最佳凝集能力的五聚體Ig，在抗原刺激後首先產生； (2) IgG，循環中的主要Ig，可通過胎盤； (3) IgA，用於保護粘膜表面的分泌型Ig； (4) IgE，固定在參與速髮型超敏反應的肥大細胞或嗜鹼性粒細胞的 Ig 和 (5) IgD，其主要功能是作為 B 淋巴細胞上的受體。

細胞免疫. 特定免疫系統的細胞臂由 T 淋巴細胞介導。 這些細胞的膜上也有抗原受體。 如果抗原呈遞細胞在組織相容性抗原的背景下呈遞，它們就會識別抗原。 因此，這些細胞除了抗原特異性外還有限制。 T 細胞作為各種（包括體液）免疫反應的輔助細胞，介導炎症細胞的募集，並且可以作為細胞毒性 T 細胞，在抗原特異性識別後殺死靶細胞。

免疫毒性機制

免疫抑制

有效的宿主抵抗力取決於免疫系統的功能完整性，這反過來又要求協調免疫反應的組成細胞和分子有足夠的數量和可操作的形式。 人類先天性免疫缺陷通常以某些幹細胞系缺陷為特徵，導致免疫細胞生成受損或缺失。 與先天性和後天性人類免疫缺陷病類比，化學誘導的免疫抑制可能僅由功能細胞數量減少引起（國際化學品安全方案，1996 年）。 淋巴細胞的缺失或數量減少可能或多或少對免疫狀態產生深遠影響。 一些免疫缺陷狀態和嚴重的免疫抑制，如可能發生在移植或細胞抑制治療中，特別與機會性感染和某些腫瘤疾病的發病率增加有關。 感染可以是細菌、病毒、真菌或原生動物，主要的感染類型取決於相關的免疫缺陷。 暴露於免疫抑制環境化學物質可能會導致更微妙的免疫抑制形式，這可能難以檢測。 例如，這些可能導致流感或普通感冒等感染的發生率增加。

鑑於免疫系統的複雜性，種類繁多的細胞、介質和功能形成了一個複雜且相互作用的網絡，免疫毒性化合物有無數機會發揮作用。 雖然許多免疫毒性化學物質引起的初始損傷的性質尚未闡明，但有關導致免疫功能抑制的免疫生物學變化的可用信息越來越多，主要來自實驗室動物研究（Dean 等人，1994 年） . 毒性作用可能發生在以下關鍵功能上（並且給出了一些影響這些功能的免疫毒性化合物的例子）：

•  不同幹細胞群的發育和擴增（苯在幹細胞水平發揮免疫毒性作用，導致淋巴細胞減少）
•  各種淋巴細胞和骨髓細胞以及這些細胞在其中成熟和發揮作用的支持組織的增殖（免疫毒性有機錫化合物通過直接細胞毒性抑制胸腺皮質中淋巴細胞的增殖活性；2,3,7,8-四氯的胸腺毒性作用-二苯並二噁英 (TCDD) 和相關化合物可能是由於胸腺上皮細胞的功能受損，而不是對胸腺細胞的直接毒性）
•  巨噬細胞和其他抗原呈遞細胞對抗原的攝取、加工和呈遞（7,12-二甲基苯並（a）蒽 (DMBA) 和鉛的目標之一是巨噬細胞的抗原呈遞；紫外線輻射的目標是抗原-呈現朗格漢斯細胞）
•  T 輔助細胞和 T 抑制細胞的調節功能（有機錫、涕滅威、多氯聯苯 (PCB)、TCDD 和 DMBA 會損害 T 輔助細胞功能；低劑量環磷酰胺治療會降低 T 抑制細胞功能）
•  各種細胞因子或白細胞介素的產生（苯並 (a) 芘 (BP) 抑制白細胞介素 1 的產生；紫外線輻射改變角質形成細胞細胞因子的產生）
•  多氯聯苯和氧化三丁基錫 (TBT) 處理後，各類免疫球蛋白 IgM 和 IgG 的合成受到抑制，而暴露於六氯苯 (HCB) 後則增加）。
•  補體調節和激活（受 TCDD 影響）
•  細胞毒性 T 細胞功能（3-甲基膽蒽 (3-MC)、DMBA 和 TCDD 抑制細胞毒性 T 細胞活性）
•  自然殺傷 (NK) 細胞功能（肺部 NK 活性受臭氧抑制；脾臟 NK 活性受鎳影響）
•  巨噬細胞和多形核白細胞的趨化性和細胞毒性功能（臭氧和二氧化氮會損害肺泡巨噬細胞的吞噬活性）。

過敏

過敏 可定義為由特定免疫反應的誘導和引發引起的不良健康影響。 當超敏反應在沒有免疫系統參與的情況下發生時，術語 假性過敏 用來。 在免疫毒理學的背景下，過敏是由對感興趣的化學品和藥物的特定免疫反應引起的。 化學物質使個體致敏的能力通常與其與身體蛋白質共價結合的能力有關。 過敏反應可能有多種形式，這些形式在潛在的免疫機制和反應速度方面各不相同。 四種主要類型的變態反應已被確認： I 型超敏反應，由 IgE 抗體引起，並且在接觸致敏個體後數分鐘內出現症狀。 II 型超敏反應是由抗體對宿主細胞的損傷或破壞引起的。 在這種情況下，症狀會在數小時內變得明顯。 III 型超敏反應或 Arthus 反應也是抗體介導的，但針對可溶性抗原，由免疫複合物的局部或全身作用引起。 IV 型或遲髮型超敏反應受 T 淋巴細胞影響，通常症狀會在致敏個體接觸後 24 至 48 小時出現。

與職業健康最相關的兩種化學過敏是接觸敏感性或皮膚過敏和呼吸道過敏。

接觸超敏反應. 大量化學物質能夠引起皮膚過敏。 在易感個體局部接觸化學過敏原後，在引流淋巴結中誘導 T 淋巴細胞反應。 在皮膚中，過敏原直接或間接與表皮朗格漢斯細胞相互作用，後者將化學物質輸送到淋巴結，並將其以免疫原性形式呈遞給反應性 T 淋巴細胞。 過敏原激活的 T 淋巴細胞增殖，導致克隆擴增。 個人現在已經變得敏感，並且會對第二次皮膚接觸相同的化學物質產生更積極的免疫反應，從而導致過敏性接觸性皮炎。 以過敏性接觸性皮炎為特徵的皮膚炎症反應繼發於特定 T 淋巴細胞對皮膚中過敏原的識別。 這些淋巴細胞被激活，釋放細胞因子並引起其他單核白細胞的局部積聚。 過敏個體在暴露後約 24 至 48 小時出現症狀，因此過敏性接觸性皮炎代表一種遲髮型超敏反應。 過敏性接觸性皮炎的常見原因包括有機化學品（如 2,4-二硝基氯苯）、金屬（如鎳和鉻）和植物產品（如毒藤中的漆酚）。

呼吸過敏. 呼吸超敏反應通常被認為是 I 型超敏反應。 然而，晚期反應和與哮喘相關的更慢性症狀可能涉及細胞介導的（IV 型）免疫過程。 與呼吸道變態反應相關的急性症狀受 IgE 抗體的影響，IgE 抗體的產生是在易感個體暴露於誘導性化學變應原後引起的。 IgE 抗體全身分佈並通過膜受體結合到血管化組織（包括呼吸道）中的肥大細胞。 吸入相同的化學物質後會引起呼吸超敏反應。 過敏原與蛋白質結合，並與結合肥大細胞的 IgE 抗體結合併交聯。 這反過來會導致肥大細胞脫顆粒和炎症介質（如組胺和白三烯）的釋放。 此類介質引起支氣管收縮和血管擴張，導致呼吸道過敏症狀； 哮喘和/或鼻炎。 已知會引起人類呼吸過敏的化學物質包括酸酐（如偏苯三酸酐）、一些二異氰酸酯（如甲苯二異氰酸酯）、鉑鹽和一些活性染料。 此外，已知長期接觸鈹會導致過敏性肺病。

自身免疫

自身免疫 可以定義為針對內源性“自身”抗原的特定免疫反應的刺激。 誘導性自身免疫可由調節性 T 淋巴細胞平衡的改變或由異生素與正常組織成分的結合引起，例如使它們具有免疫原性（“改變的自我”）。 已知會在易感個體中偶然誘發或加劇自身免疫性疾病 (AD) 等影響的藥物和化學品是低分子量化合物（分子量 100 至 500），通常認為它們本身不具有免疫原性。 化學暴露導致 AD 的機制大多是未知的。 疾病可以通過循環抗體直接產生，通過免疫複合物的形成間接產生，或作為細胞介導免疫的結果，但很可能通過多種機制的組合發生。 發病機制在藥物引起的免疫性溶血病症中最為人所知：

•  該藥物可以附著在紅細胞膜上並與藥物特異性抗體相互作用。
•  該藥物可以改變紅細胞膜，使免疫系統將細胞視為外來細胞。
•  該藥物及其特異性抗體形成免疫複合物，粘附在紅細胞膜上產生損傷。
•  紅細胞致敏是由於紅細胞自身抗體的產生而發生的。

已發現多種化學品和藥物，尤其是後者，可誘導自身免疫樣反應（Kamüller、Bloksma 和 Seinen 1989）。 職業接觸化學品可能會偶然導致 AD 樣綜合症。 接觸單體氯乙烯、三氯乙烯、全氯乙烯、環氧樹脂和二氧化矽粉塵可能會誘發硬皮病樣綜合症。 在接觸肼後，描述了一種類似於系統性紅斑狼瘡 (SLE) 的綜合徵。 接觸甲苯二異氰酸酯與血小板減少性紫癜的誘發有關。 某些免疫複合物腎小球腎炎病例與汞等重金屬有關。

人力風險評估

人體免疫狀態的評估主要使用外周血來分析免疫球蛋白和補體等體液物質，以及血液白細胞的亞群組成和功能。 這些方法通常與用於研究疑似先天性免疫缺陷病患者的體液免疫和細胞免疫以及非特異性耐藥性的方法相同。 對於流行病學研究（例如，職業暴露人群），應根據其在人群中的預測價值、經過驗證的動物模型和標記物的基礎生物學來選擇參數（見表 1）。 在（意外）接觸環境污染物或其他有毒物質後篩查免疫毒性作用的策略在很大程度上取決於情況，例如預期的免疫缺陷類型、接觸和免疫狀態評估之間的時間、接觸程度和接觸個體的數量。 評估人類特定異種生物的免疫毒性風險的過程極其困難，而且通常是不可能的，這主要是由於存在影響個體對毒性損傷反應的內源性或外源性各種混雜因素。 對於調查化學暴露在自身免疫性疾病中的作用的研究尤其如此，在這些疾病中，遺傳因素起著至關重要的作用。

表 1. 免疫標誌物檢測分類

由於很少有足夠的人類數據，因此在大多數情況下，對人類化學誘導的免疫抑制風險的評估是基於動物研究。 潛在的免疫毒性異生素的鑑定主要是在囓齒動物的對照研究中進行的。 在這方面，體內暴露研究提出了估計化合物免疫毒性潛力的最佳方法。 這是由於免疫系統和免疫反應的多因素和復雜性質。 體外研究在闡明免疫毒性機制方面具有越來越大的價值。 此外，通過使用動物和人類來源的細胞研究化合物的作用，可以生成用於物種比較的數據，這些數據可用於“平行四邊形”方法以改進風險評估過程。 如果平行四邊形的三個基石（體內動物、體外動物和人類）的數據可用，則可能更容易預測剩餘基石的結果，即人類的風險。

當化學誘導的免疫抑制風險評估必須完全依賴動物研究的數據時，可以通過將不確定因素應用於未觀察到的不良反應水平（NOAEL）來推斷人類的方法。 該水平可以基於相關模型中確定的參數，例如宿主抗性測定和超敏反應和抗體產生的體內評估。 理想情況下，這種方法與風險評估的相關性需要通過人體研究來確認。 此類研究應結合毒物的鑑定和測量、流行病學數據和免疫狀態評估。

為了預測接觸性超敏反應，可以使用豚鼠模型，並且自 1970 年代以來一直用於風險評估。 儘管敏感且可重複，但這些測試有局限性，因為它們依賴於主觀評估； 這可以通過在鼠標中開發的更新和更定量的方法來克服。 關於吸入或攝入過敏原引起的化學過敏，應根據其在人體中的預測價值開發和評估測試。 在設定潛在過敏原的安全職業暴露水平時，必須考慮過敏的雙相性質：致敏階段和誘發階段。 在先前致敏的個體中引起過敏反應所需的濃度遠低於在未免疫但易感的個體中引起致敏所需的濃度。

由於幾乎缺乏預測化學誘導的自身免疫的動物模型，因此應重點開發此類模型。 為了開發此類模型，我們應該提高對化學誘導的人類自身免疫的了解，包括研究遺傳和免疫系統標記以識別易感個體。 暴露於誘導自身免疫的藥物的人類提供了這樣的機會。

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流行病學家感興趣的是變量之間的關係，主要是暴露變量和結果變量。 通常，流行病學家想要確定疾病的發生是否與人群中特定物質（暴露）的存在有關。 研究這些關係的方式可能有很大差異。 人們可以識別所有暴露於該物質的人並跟踪他們以測量疾病的發病率，並將這種發病率與適當的未暴露人群中的疾病發生率進行比較。 或者，可以簡單地從暴露和未暴露的樣本中取樣，而無需對它們進行完整的列舉。 或者，作為第三種選擇，可以確定所有在規定時間段內患上某種疾病的人（“病例”）和一組合適的無病個體（病例源人群的樣本），並確定兩組之間的暴露模式是否不同。 研究參與者的隨訪是一種選擇（在所謂的縱向研究中）：在這種情況下，暴露的發生和疾病發作之間存在時間滯後。 另一種選擇是人口的橫截面，在同一時間點測量暴露和疾病。

在本文中，重點關注常見的研究設計——隊列、案例參照（案例對照）和橫斷面研究。 為了為這個討論奠定基礎，考慮一個小鎮上的大型粘膠人造絲工廠。 一項關於接觸二硫化碳是否會增加心血管疾病風險的調查已經開始。 調查有幾種設計選擇，有些更明顯，有些則不太明顯。 第一個策略是確定所有接觸過二硫化碳的工人，並跟踪他們的心血管死亡率。

隊列研究

隊列研究包括研究參與者分享一個共同的事件，暴露。 經典的隊列研究確定了一組明確的暴露人群，然後對每個人進行隨訪並記錄他們的發病率和/或死亡率經歷。 除了共同的定性暴露外，隊列還應根據其他定義 資格標準，例如年齡範圍、性別（男性或女性或兩者）、最短暴露持續時間和強度、免於其他暴露等，以提高研究的有效性和效率。 根據用於測量疾病的經驗標準集，在入口處，所有隊列成員都應該沒有正在研究的疾病。

例如，如果在關於二硫化碳對冠心病發病率影響的隊列研究中，冠心病根據經驗被測量為臨床梗塞，則那些在基線時有冠狀動脈梗塞病史的人必須被排除在隊列之外。 相比之下，沒有梗死病史的心電圖異常是可以接受的。 然而，如果新的心電圖變化的出現是實證結果測量，隊列成員在基線時也應該有正常的心電圖。

應將暴露隊列的發病率（以發病率表示）或死亡率與參考隊列進行比較，參考隊列理想情況下應與暴露隊列在所有相關方面盡可能相似，除了暴露，以確定相對風險因暴露而生病或死亡。 使用類似但未暴露的隊列作為參考經驗的提供者比將暴露隊列的發病率或死亡率與年齡標準化的國家數據進行比較的常見（錯誤）做法更可取，因為一般人群甚至無法滿足最比較有效性的基本要求。 由這種比較得出的標準化發病率（或死亡率）比 (SMR) 通常會低估真實風險比，因為暴露隊列中存在偏差，導致兩個人群之間缺乏可比性。 這種比較偏差被命名為“健康工人效應”。 然而，這實際上不是真正的“影響”，而是來自負面混雜的偏差，而負面混雜又是由就業人群中的健康選擇性人員流動引起的。 （健康狀況不佳的人往往會離開或永遠不會進入“暴露”人群，他們的最終目的地通常是普通人群中的失業部分。）

因為“暴露”隊列被定義為有一定的暴露，只有 單次曝光造成的影響 （或混合暴露）可以同時研究。 另一方面，隊列設計允許研究 多種疾病同時發生. 還可以同時研究同一疾病的不同表現，例如心絞痛、ECG 變化、臨床心肌梗塞和冠狀動脈死亡率。 雖然非常適合檢驗特定假設（例如，“接觸二硫化碳會導致冠心病”），但一項隊列研究也可以回答更普遍的問題：“這種接觸會導致哪些疾病？”

例如，在一項調查鑄造工人死於肺癌風險的隊列研究中，死亡率數據來自國家死因登記冊。 雖然這項研究是為了確定鑄造廠粉塵是否會導致肺癌，但數據來源同樣努力地提供了所有其他死因的信息。 因此，可以同時研究其他可能的健康風險。

隊列研究的時間可以是回顧性的（歷史的）或前瞻性的（同期的）。 在這兩種情況下，設計結構是相同的。 在某個時間點或某個時間段對暴露人員進行全面計數，並通過定義的時間點對所有個人測量結果。 前瞻性和回顧性之間的區別在於研究的時間安排。 如果追溯，終點已經發生； 如果有希望，則必須等待。

在回顧性設計中，隊列是在過去的某個時間點定義的（例如，那些在 1 年 1961 月 1961 日接觸過的人，或者那些在 1970 年至 XNUMX 年之間從事接觸過工作的人）。 的發病率和/或死亡率 所有隊列成員 然後一直延續到現在。 雖然“全部”意味著離職人員也必須被追踪，但實際上很難達到 100% 的覆蓋率。 然而，隨訪越完整，研究就越有效。

在前瞻性設計中，隊列是在當前或未來某個時期定義的，然後將發病率追踪到未來。

在進行隊列研究時，必須留出足夠的時間進行隨訪，以便關注的終點有足夠的時間體現出來。 有時，因為過去的歷史記錄可能只有很短的一段時間，所以還是希望利用這個數據源，因為這意味著在研究結果可以被使用之前需要更短的前瞻性隨訪。可用的。 在這些情況下，回顧性和前瞻性隊列研究設計的組合可能是有效的。 表 1 顯示了呈現隊列數據的頻率表的總體佈局。

表 1. 呈現隊列數據的頻率表的總體佈局

暴露隊列中觀察到的患病比例計算如下：

參考隊列為：

比率則表示為：

N₀ 和 N₁ 通常以人-時單位而不是人數來表示 人口。 人年分別為每個人計算。 不同的人經常在一段時間內進入隊列，而不是在同一天。 因此，他們的隨訪時間從不同的日期開始。 同樣，在他們去世後，或在相關事件發生後，他們不再“處於危險之中”，不應繼續為分母貢獻人年。

如果 RR 大於 1，則暴露隊列的發病率高於參考隊列，反之亦然。 RR 是一個點估計值，應為其計算置信區間 (CI)。 研究規模越大，置信區間就越窄。 如果 RR = 1 未包含在置信區間內（例如，95% CI 為 1.4 至 5.8），則結果可被視為在所選概率水平（在此示例中，α = 0.05）下“具有統計顯著性”。

如果以一般人群作為參考人群， c₀ 被“預期”數字取代， E(c₁ )，源自該人群的年齡標準化發病率或死亡率（即，如果未發生感興趣的暴露，隊列中可能發生的病例數）。 這產生了標準化死亡率（或發病率）比率，SMR。 因此，

同樣對於 SMR，應計算置信區間。 最好在出版物中給出此度量而不是 p 值，因為如果一般人群是參考類別，統計顯著性檢驗就沒有意義。 這種比較會帶來相當大的偏差（ 健康工人效應 上面提到的）和統計顯著性檢驗，最初是為實驗研究而開發的，在存在系統誤差的情況下會產生誤導。

假設問題是石英粉塵是否會導致肺癌。 通常，石英粉塵與其他致癌物質一起出現，例如礦山中的氡子體和柴油機尾氣，或鑄造廠中的多環芳烴。 花崗岩採石場不會讓石材工人接觸這些其他致癌物。 因此，最好在花崗岩採石場僱用的石材工人中研究這個問題。

然後假設所有 2,000 名工人在 20 年至 1951 年期間受僱於 1960 個採石場，並被納入該隊列，並且他們的癌症發病率（或者僅死亡率）從第一次暴露後的十年開始被跟踪（以允許誘導時間）並且結束於 1990 年。這是對 20 名採石場工人的癌症死亡率（或發病率）進行 30 到 25 年（取決於進入年份）或者說平均 1,000 年的隨訪特別是花崗岩工人。 必須記錄每個群組成員的暴露史。 必須追踪那些​​離開採石場的人，並記錄他們後來的接觸史。 在所有居民都有唯一登記號碼的國家，這是一個簡單的程序，主要受國家數據保護法的約束。 如果不存在此類系統，追踪員工以進行跟進可能會非常困難。 在存在適當的死亡或疾病登記處的情況下，可以從國家死因登記處獲得所有原因、所有癌症和特定癌症部位的死亡率。 （對於癌症死亡率，國家癌症登記處是更好的來源，因為它包含更準確的診斷。此外，還可以獲得發病率（或發病率）數據。）死亡率（或癌症發病率）可以與“預期數字”，以暴露隊列的人年為基礎，根據國家比率計算得出。

假設隊列中發現 70 例肺癌致死病例，而預期數（如果沒有暴露，本應發生的數）為 35。那麼：

c₁ = 70， E(c₁) = 35

因此，SMR = 200，這表明暴露者死於肺癌的風險增加了兩倍。 如果可以獲得詳細的暴露數據，則可以研究癌症死亡率與不同潛伏時間（例如 10、15、20 年）、不同類型採石場（不同種類的花崗岩）、不同歷史時期、不同暴露的函數的關係強度等。 但是，70個案例不能再細分太多，因為分到每一類的數量很快就變得太少了，無法進行統計分析。

兩種類型的群組設計各有優缺點。 通常，回顧性研究只能衡量死亡率，因為通常缺乏較輕微表現的數據。 癌症登記處是一個例外，也許還有其他一些登記處，例如中風登記處和出院登記處，因為發病率數據也是可用的。 評估過去的暴露始終是一個問題，並且在回顧性研究中暴露數據通常相當薄弱。 這會導致效果掩蔽。 另一方面，由於病例已經發生，研究結果出來的時間要快得多； 比方說，兩到三年。

可以更好地規劃前瞻性隊列研究以符合研究人員的需要，並且可以準確和系統地收集暴露數據。 可以測量疾病的幾種不同表現。 暴露和結果的測量都可以重複，所有測量都可以標準化，並且可以檢查它們的有效性。 但是，如果疾病潛伏期較長（如癌症），則需要經過很長時間——甚至20到30年——才能得出研究結果。 這段時間可能會發生很多事情。 例如，研究人員的更替、用於測量選擇用於研究的植物的暴露、重塑或關閉等技術的改進。 所有這些情況都會危及研究的成功。 前瞻性研究的費用通常也高於回顧性研究，但這主要是因為測量次數多得多（重複暴露監測、臨床檢查等），而不是因為死亡登記費用更高。 因此 每單位信息的成本 不一定超過回顧性研究。 綜上所述，前瞻性研究更適合潛伏期較短、隨訪時間短的疾病，而回顧性研究更適合潛伏期長的疾病。

病例對照（或病例參考）研究

讓我們回到粘膠人造絲工廠。 如果暴露工人的名冊丟失，則回顧性隊列研究可能不可行，而前瞻性隊列研究將在很長一段時間內產生良好的結果。 然後，另一種方法是比較在規定時間段內鎮上死于冠心病的人與同一年齡組總人口的樣本。

經典的病例對照（或病例參照）設計基於從動態（開放，以成員更替為特徵）人群中抽樣。 這個人口可以是整個國家、一個地區或一個城市的人口（如我們的示例），也可以是行政上定義的患者入院人口。 定義的群體提供了案例和對照（或參考對象）。

該技術是收集所有存在於某個地點的相關疾病病例。 關鍵 及時（普遍情況），或在規定的時間內發生 期 時間（事件案例）。 因此，病例可以從發病率或死亡率登記處提取，或者直接從醫院或具有有效診斷的其他來源收集。 控件被繪製為 樣品 來自同一人群，無論是來自非病例還是來自整個人群。 另一種選擇是 選擇 患有另一種疾病的患者作為對照，但這些患者必須代表病例所來自的人群。 每種情況可能有一個或多個對照（即參照物）。 抽樣方法不同於隊列研究，隊列研究檢查整個人群。 不用說，病例對照設計在降低成本方面的收益是相當可觀的，但重要的是樣本是 代表 案例來源的整個人群（即“研究基礎”）——否則研究可能存在偏差。

確定病例和對照後，通過問卷調查、訪談或在某些情況下從現有記錄（例如，可以從中推斷出工作經歷的工資單記錄）收集他們的暴露歷史。 這些數據可以從參與者本人那裡獲得，如果他們已經去世，也可以從他們的近親那裡獲得。 為確保對稱回憶，重要的是死亡和活著的病例和參考對象的比例相等，因為近親通常提供的暴露史不如參與者本身詳細。 將病例中的暴露模式信息與對照組中的暴露模式信息進行比較，提供對 比值比 （或），間接措施的 暴露人群中患病的風險 相對於未曝光的。

因為病例對照設計依賴於從患有某種疾病的患者（即病例）以及來自病例起源人群的非患病人群樣本（即對照）中獲得的暴露信息，所以與暴露的聯繫只能調查 一種病. 相比之下，該設計允許同時研究 幾個不同的曝光. 案例參照研究非常適合解決具體的研究問題（例如，“接觸二硫化碳會導致冠心病嗎？”），但它也有助於回答更普遍的問題：“哪些接觸會導致這種疾病？

歐洲提出了接觸有機溶劑是否會導致原發性肝癌的問題（例如）。 原發性肝癌的病例在歐洲是一種相對罕見的疾病，最好從國家癌症登記處收集。 假設三年內發生的所有癌症病例構成病例係列。 然後，該研究的人口基數是對相關歐洲國家的全部人口進行為期三年的跟踪調查。 對照是作為來自同一人群的未患肝癌的人的樣本抽取的。 為方便起見（意味著同一來源可用於對對照進行取樣），與溶劑暴露無關的另一種癌症類型的患者可用作對照。 結腸癌與溶劑接觸沒有已知關係； 因此，這種癌症類型可以包括在對照中。 （使用癌症對照可最大限度地減少回憶偏差，因為病例和對照給出的病史的準確性平均而言是對稱的。但是，如果後來揭示了結腸癌與接觸溶劑之間目前未知的某些聯繫，則這種類型的對照會導致對真正風險的低估——而不是誇大。）

對於每個肝癌病例，繪製了兩個對照以獲得更大的統計功效。 （可以繪製更多的控件，但可用資金可能是一個限制因素。如果資金不受限制，也許多達四個控件將是最佳的。超過四個，收益遞減法則適用。）從數據中獲得適當的許可後通常通過郵寄問卷的方式聯繫保護當局、病例和控制人員或其近親，要求提供詳細的職業歷史，特別強調按時間順序排列的所有雇主、工作部門、工作任務在不同的就業，以及在每個任務各自的就業期限。 這些數據很難從親戚那裡獲得； 然而，具體的化學品或商品名稱通常不會被親屬很好地回憶起來。 調查問卷還應包括有關可能的混雜數據的問題，例如飲酒、接觸含黃曲霉毒素的食物以及乙型和丙型肝炎感染。 為了獲得足夠高的回复率，每隔三周向未回复者發送兩次提醒。 這通常會導致最終響應率超過 70%。 然後由工業衛生學家在不知道受訪者的病例或控制狀態的情況下審查職業史，並將暴露分為高、中、低、無和未知的溶劑暴露。 癌症診斷前的十年暴露被忽略了，因為如果潛伏時間那麼短，引髮劑型致癌物可能是癌症的原因，這在生物學上是不合理的（儘管促進劑，事實上，可以）。 在此階段，還可以區分不同類型的溶劑暴露。 因為已經給出了完整的工作經歷，所以也可以探索其他暴露，儘管最初的研究假設不包括這些。 然後可以計算暴露於任何溶劑、特定溶劑、溶劑混合物、不同類別的暴露強度以及與癌症診斷相關的不同時間窗的比值比。 建議從分析中排除那些接觸未知的人。

可以對病例和對照進行取樣和分析 獨立系列 or 匹配組. 匹配意味著根據某些特徵或屬性為每個案例選擇控件，以形成對（或集合，如果為每個案例選擇多個控件）。 匹配通常基於一個或多個這樣的因素來完成，例如年齡、生命狀況、吸煙史、病例診斷的日曆時間等。 在我們的示例中，病例和對照會根據年齡和生命狀況進行匹配。 （生命狀態很重要，因為患者自己通常比近親提供更準確的暴露史，並且出於有效性原因，對稱性是必不可少的。）今天，建議對匹配進行限制，因為此過程可能會引入負面（效應掩蔽） ）混雜。

如果一個控件與一個案例匹配，則該設計稱為 配對設計. 如果研究更多對照的成本不至於令人望而卻步，那麼每個案例中不止一個參考對象會提高 OR 估計值的穩定性，從而使研究規模效率更高。

不匹配病例對照研究的結果佈局如表 2 所示。

表 2. 病例對照數據的樣本佈局

從該表中，可以計算出病例之間的暴露機率和人群（對照組）之間的暴露機率，並將其除以產生暴露機率比 OR。 對於這些情況，暴露機率是 c₁ / c₀，對於控件來說，它是 n₁ / n₀. OR 的估計是：

如果暴露的案例比對照多，則 OR 超過 1，反之亦然。 必須以與 RR 相同的方式為 OR 計算和提供置信區間。

再舉一個例子，一家大公司的職業健康中心為 8,000 名暴露於各種粉塵和其他化學試劑的員工提供服務。 我們對混合粉塵暴露與慢性支氣管炎之間的聯繫感興趣。 該研究包括對該人群進行為期一年的隨訪。 我們將慢性支氣管炎的診斷標准定為“連續兩年晨咳、咳痰三個月”。 在研究開始之前定義“陽性”粉塵暴露的標準。 在一年期間訪問健康中心並滿足這些標準的每位患者都是一個案例，而下一位因非肺部問題尋求醫療建議的患者被定義為對照。 假設在研究期間登記了 100 個病例和 100 個對照。 將 40 個案例和 15 個對照歸類為已暴露於灰塵。 然後

c₁ = 40， c₀ = 60， n₁ = 15，和 n₀ = 85。

因此，

在前面的例子中，沒有考慮混雜的可能性，混雜可能由於年齡等變量中病例和對照之間的系統差異而導致OR的失真。 減少這種偏差的一種方法是將控制與年齡或其他可疑因素的病例相匹配。 這導致表 3 中描述的數據佈局。

表 3. 如果一個對照與每個病例匹配，則病例對照數據的佈局

重點分析不一致對：即“案例暴露，控制未暴露” (f_+–); 和“案例未曝光，控制曝光” (f_–+). 當一對中的兩個成員都暴露或未暴露時，該對將被忽略。 配對研究設計中的 OR 定義為

在一項關於鼻癌與木屑暴露之間關聯的研究中，總共有 164 對病例對照。 只有一對，外殼和控件都暴露了，而在 150 對中，外殼和控件都沒有暴露。 不進一步考慮這些對。 外殼（但不是對照）暴露在 12 對中，而對照（但不是外殼）暴露在一對中。 因此，

由於此區間中不包含單位，因此結果具有統計顯著性——也就是說，鼻癌與木屑暴露之間存在統計顯著相關性。

病例對照研究比隊列研究更有效 疾病很少見； 他們實際上可能提供唯一的選擇。 然而，常見疾病也可以通過這種方法進行研究。 如果 很少曝光， 基於暴露的隊列是首選或唯一可行的流行病學設計。 當然，也可以對常見暴露進行隊列研究。 當暴露和疾病都很常見時，隊列和病例對照設計之間的選擇通常是在考慮有效性的情況下決定的。

由於病例對照研究依賴於回顧性暴露數據，通常基於參與者的回憶，其弱點是暴露信息的不准確和粗糙，導致效應掩蔽通過 非微分 （對稱）暴露狀態的錯誤分類。 此外，有時病例和對照之間的回憶可能不對稱，病例通常被認為記得“更好”（即回憶偏差）。

選擇性回憶會導致效果放大偏差 微分 （不對稱）暴露狀態的錯誤分類。 病例對照研究的優勢在於它們的成本效益和能夠相對快速地提供問題解決方案的能力。 由於抽樣策略，它們允許調查非常大的目標人群（例如，通過國家癌症登記處），從而提高研究的統計能力。 在數據保護立法或缺乏良好的人口和發病率登記阻礙隊列研究執行的國家，以醫院為基礎的病例對照研究可能是進行流行病學研究的唯一實用方法。

隊列中的病例對照抽樣（巢式病例對照研究設計）

隊列研究也可以設計為抽樣而不是完整的隨訪。 這種設計以前被稱為“嵌套”病例對照研究。 隊列中的抽樣方法對隊列資格設置了不同的要求，因為現在比較是在同一隊列中進行的。 因此，這不僅應包括接觸嚴重的工人，還應包括接觸較少甚至未接觸的工人，以便提供 曝光對比 本身內。 在組裝隊列時，重要的是要意識到資格要求的這種差異。 如果首先對符合“大量”暴露條件的隊列進行完整隊列分析，然後再對同一隊列進行“巢式”病例對照研究，則該研究將變得不敏感。 這引入了效應掩蔽，因為由於隊列成員之間的暴露經驗缺乏可變性，暴露對比“按設計”不足。

然而，如果隊列具有廣泛的暴露經驗，那麼嵌套病例對照方法就非常有吸引力。 一個人收集了隊列中在隨訪期間出現的所有病例以形成病例係列，而只有一個 樣品 的非案例是為控制系列繪製的。 然後，與傳統的病例對照設計一樣，研究人員通過採訪病例和對照（或他們的近親），通過仔細檢查雇主的人員名單，通過構建 工作接觸矩陣，或通過組合這些方法中的兩種或多種。 控件可以與案例匹配，也可以將它們視為一個獨立的系列。

與隊列中每個成員的詳盡信息採購相比，抽樣方法的成本更低。 特別是，因為只研究了一個控製樣本，更多的資源可以用於對每個案例和控制進行詳細和準確的暴露評估。 然而，與經典隊列研究中相同的統計功效問題普遍存在。 為了獲得足夠的統計能力，隊列必須始終包含“足夠”數量的暴露病例，具體取決於應檢測到的風險程度。

橫斷面研究設計

從科學意義上講，橫截面設計是研究人群的橫截面，沒有考慮時間。 暴露和發病率（患病率）都是在同一時間點測量的。

從病因學的角度來看，這項研究設計薄弱，部分原因是它處理的是患病率而不是發病率。 患病率是一項綜合指標，取決於疾病的發病率和持續時間。 這也限制了橫斷面研究對持續時間長的疾病的使用。 更嚴重的是，由於依賴於健康從暴露組中排除對暴露影響更敏感的那些人，造成了強烈的負面偏見。 因此，病因問題最好通過縱向設計來解決。 實際上，橫斷面研究無法得出關於暴露是否先於疾病或相反的結論。 僅當暴露與結果之間存在真實時間關係時，橫截面才具有病因學意義，這意味著當前暴露必須具有即時影響。 然而，可以對暴露進行橫截面測量，以便它代表過去較長的時間段（例如，血鉛水平），而結果測量是流行率之一（例如，神經傳導速度）。 因此，該研究是縱向和橫斷面設計的混合體，而不僅僅是研究人群的橫斷面。

橫斷面描述性調查

橫斷面調查通常對實踐和管理而非科學目的有用。 流行病學原理可應用於職業衛生環境中的系統監測活動，例如：

• 觀察與職業、工作區域或某些暴露有關的發病率

• 對接觸已知職業危害的工人進行定期調查

• 檢查接觸新的健康危害的工人

• 生物監測計劃

• 用於識別和量化危害的暴露調查

• 不同工人群體的篩查計劃

• 評估需要預防或定期控制（如血壓、冠心病）的工人比例。

為所有類型的調查選擇具有代表性、有效和具體的發病率指標非常重要。 與臨床診斷相比，一項調查或篩選程序只能使用相當少的測試，因此篩選測試的預測價值很重要。 不敏感的方法無法檢測到感興趣的疾病，而高度敏感的方法會產生太多的假陽性結果。 在職業環境中篩查罕見病是不值得的。 所有病例發現（即篩查）活動還需要一種機制來照顧那些在診斷和治療方面有“陽性”發現的人。 否則只會導致挫敗感，並可能弊大於利。

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