露天煤礦接塵礦工煤工塵肺發病特點的Poisson回歸分析*

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露天煤礦接塵礦工煤工塵肺發病特點的Poisson回歸分析*

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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病特點，為采取進一步的防制措施提供理論依據。方法調查阜新市露天煤礦所有接塵礦工煤工塵肺的發病情況，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病的差異。結果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險越高，男性接塵礦工的發病風險高于女性（P＜0．05，IRR＝4．06）。結論阜新礦業集團今后要加強對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，爭取實現早發現早治療，將可能的損失降到最低。

露天煤礦 煤工塵肺 發病特點 Poisson回歸模型

目前全球約40%的煤礦生產采用露天開采的方式，全世界共有30多個國家在進行煤礦的露天開采。露天煤礦開采方式與井下開采相比，在進入礦體的方式、生產組織、采掘運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，發病的影響因素及發病率也不同［2］，而目前對露天煤礦煤工塵肺發病規律的研究仍不明確。我們對阜新礦業集團所屬露天礦礦工的健康狀況及發病情況進行調查，利用Poisson回歸模型研究煤工塵肺的發病特點，同時在模型中加入暴露人年，即接塵礦工實際的接塵工齡，通過擬合發病密度更加準確地反映發病規律，為進一步的煤工塵肺防制工作提供理論依據。

資料和方法

1．資料背景

阜新礦業集團下屬的新邱露天礦和海州露天礦都是我國較大規模的露天煤礦，尤其是海州露天礦于1953年正式投產，當時是亞洲最大的露天煤礦，累計采煤量達2億多噸，帶動了國家和地區的經濟發展。

2．調查對象

調查對象為海州露天礦和新邱露天礦自建礦以來所有從事露天作業的工人。納入研究標準如下：工作史的變化完整、準確，或者可以通過相關資料的查找進行補充者；最近的兩年內有煤工塵肺定診結果或者有健康體檢記錄的礦工；礦工的接塵工齡需達到一年以上；如有工作調動，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．調查內容

主要通過健康接塵礦工調查表和煤工塵肺患者調查表完成本次調查。健康接塵礦工調查表：該調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。

煤工塵肺患者調查表：該調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查表的內容及患病情況等；如果為死亡的病人，還需要調查死亡情況。

4．調查方法

海州露天礦和新邱露天礦礦工的資料以阜新市礦區社會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集團職業病防治所定期檢查診斷的記錄為主。

5．統計學分析

（1）Poisson回歸模型原理

Poisson回歸模型是廣義線性模型中的一種，是根據某事件的計數變量來建立模型，適合描述單位時間內隨機事件發生的次數［3］。當事件的發生率很低、該事件的發生數也符合泊松分布時，其一般形式表示為：

（2）參數估計及擬合度檢驗

在實際應用中，常用偏差統計量或Pearson卡方值作為固定膨脹系數進行校正，增大標準誤來提高擬合結果的精準度。AIC和BIC的值越小說明模型的擬合度越好。

（3）數據處理

開始接塵年齡指礦工開始接觸粉塵作業的年齡，根據開始接塵日期和出生日期進行計算；接塵工齡指礦工開始接塵至脫離粉塵作業的實際接塵時間或開始接塵到診斷煤工塵肺時的實際接塵時間，根據每名礦工在各接塵職業史中的實際工作時間累加來計算。

分別合計不同性別及各開始接塵年齡組的發病人數以及暴露總人年并納入模型。由于接塵工齡在煤工塵肺的發生發展中是不可忽略的重要因素［4］，因此加入暴露人年計算發病密度可以間接地反映不同粉塵暴露時間對發病產生的影響。開始接塵年齡分為6組，暴露人年的計算精確到月。所有接塵礦工的基本情況中計量資料用均數±標準差進行描述，計數資料用頻數進行描述。數據的處理通過Excel和SAS 9．3來完成，以P＜0．05為差異有統計學意義。

結 果

1．基本情況

本研究共納入符合標準的接塵礦工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（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

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，可能存在過度擬合的現象，因此選擇偏差統計量進行校正后計算各因素亞組的參數，以期得到精準度更高的結果。

表2 模型擬合度檢驗

3．Poisson回歸分析結果

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）結果顯示二者均是煤工塵肺發病的影響因素（P＜0．05），結果見表3。因此對兩因素的亞組參數、IRR值及95%可信區間進行計算，分析不同亞組危險度的差異。分別以開始接塵年齡的第一組（＜20歲）和女性組作為參照組。從結果中可以看出，各開始接塵年齡組與第一組相比均存在統計學差異（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病風險越高。而男性與女性的煤工塵肺發病密度也存在統計學差異（P＜0．05），男性的發病風險是女性的4．06倍，見表4。

表3 Poisson回歸模型影響因素分析

表4 Poisson回歸分析結果

討 論

煤工塵肺是煤礦工人長期吸入生產環境中的粉塵所引起的肺部病變的總稱，該病發病具有一定的滯后性、進展緩慢且潛伏期較長［5］，是目前無法徹底根治但可以有效預防的一種職業病。許多國內外的研究表明煤工塵肺的發病率有不斷上升的趨勢［6－7］。

露天煤礦開采特點是將采掘空間直接敞露于地表，通過剝離煤層上覆及其四周的巖土進行煤礦開采。與井下開采相比，在進入礦體的方式、生產組織、采掘運輸工藝等方面都有所不同［1］。目前對露天煤礦接塵礦工發病情況的研究甚少，而由于露天煤礦與井下煤礦在很多方面存在差異，用傳統的井下煤礦的研究方法對露天煤礦的發病情況進行研究可能不準確。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變量的均數與解釋變量之間的變化關系，在預防控制、因素分析與篩選和危險度的估計等方面應用廣泛［8］。在模型中加入暴露人年，通過擬合發病密度對煤工塵肺發病的特點進行研究，能夠提高準確度。

通過Poisson回歸分析得出，開始接塵年齡和性別均是煤工塵肺發病的影響因素。開始接塵年齡越大的礦工罹患煤工塵肺的風險越高，其中20～24歲、25～29歲、30～34歲、35～39歲及40歲以上組的發病風險分別是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，發病工齡越短［9］，發病風險相對增高的結論相一致。可能的原因是隨著年齡的增長，機體的防御機制如呼吸系統中氣管黏膜的凈化功能、排異功能等都會有所下降，與此同時機體的免疫功能也逐步衰退，對疾病的抵抗能力減弱，罹患煤工塵肺的危險增高［10］。另外，本文得出男性與女性礦工的煤工塵肺發病密度差異有統計學意義，男性礦工的發病風險是女性的4．06倍。與王安玲等人對塵肺病進行調查得出的男性發病率遠高于女性的結論相一致［11］。且由于露天開采與井下開采的一個不同點是有女性礦工的參與，雖然露天開采空間開闊且礦區龐大，男女礦工的作業大環境相同，但是有許多男性礦工參與穿孔爆破等高強度的粉塵作業，而女性接觸的粉塵多數來自于一線作業產生的粉塵的擴散，可能會出現男性發病危險度更高的情況。由于露天煤礦空間的開闊性，粉塵顆粒小分散度較大，會在短時間內迅速擴散，因此無法測得準確的粉塵濃度。本次研究用接塵時間間接地反映累積接塵量對煤工塵肺發病產生的影響。阜新露天煤礦集團今后要加強對開始接塵年齡較大者及男性礦工煤工塵肺的防制工作，爭取實現早發現早治療，保障離崗后接塵礦工的生命質量，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，Florina，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．復雜抽樣Poisson回歸分析方法及應用．中國衛生統計．2012，29（5）：650-653．

［4］劉占元，樊晶光，劉寶龍．塵肺發病率分析．中華勞動衛生職業病雜志，2001，19（2）：77-79．

［5］孫偉，耿敬東，謝峰，等．寧夏地區2006-2014年新發塵肺病例發病特征分析．中國衛生統計．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病工齡的相關性．中華勞動衛生職業病雜志，2014，32（10）：754-755．

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

［11］王玲安，劉軍，丁麗華，等．2006-2012年吉林省塵肺病發病特征分析．中國工業醫學雜志，2014（4）：300-302．

（責任編輯：郭海強）

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

國家自然科學基金項目（71073176）；遼寧省自然科學基金項目（2014021099）

1．中國醫科大學公共衛生學院（110122）

2．阜新礦業集團總醫院

△通信作者：劉紅波，E-mail：hbliu＠mail．cmu．edu．cn