雇用被曝マトリクスを使用して,個人の報酬の被曝を推定するのですか?

科学分野:

• 職業衛生は,健康に関するものです.
• エピデミオロジー エピデミオロジー
• 産業衛生 産業衛生について

背景:

• Job-exposure matrices (JEMs) は,仕事の履歴に基づいて,被曝レベルを割り当てています.
• JEMにおけるグループベースのエクスポージャーの割り当ては,精度が低下し,個々の累積的なエクスポージャーを過小評価する可能性があります.
• 曝露の過小評価は,曝露の値に基づいて労働者の補償を受ける資格に影響を与える可能性があります.

研究 の 目的:

• 職内の個々の平均被曝の帯域幅を推定する.
• 曝露レベルの労働者間の変動性を定量化するために.
• 補償目的での職業的被曝評価の正確性を向上させる.

主な方法:

• 様々な業界で8万件以上の繰り返し被曝測定を分析した.
• 場所と労働者 (場所と仕事の中で) の組み合わせた分散要素.
• 平均的な労働者被曝分布の上の推定パーセンチル (1および2標準偏差) が,職内での被曝分布である.

主要な成果:

• 曝露の変動性を表す帯域幅因子は,粒子や生物学的物質の場合は,ガスよりも大きかった.
• 微粒子物質への曝露については,帯域幅因子は産業によって異なるが,中位は2.5 (範囲1〜4) であった.
• 結果は,同じ職内での被曝における労働者間の有意な差異を強調しています.

結論:

• JEMにデフォルトの帯域幅係数を適用すると,労働者間の曝露の変動性が認められる.
• このアプローチは,露出の不確実性に対処することによって,オランダの職業疾患補償制度を強化します.
• 個々の曝露の違いを認識することは",推定可能な可能性"の原則の下で,職業病の正確な確認に不可欠です.