神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和樣條模型在職業(yè)錳暴露危害評(píng)估中的應(yīng)用.pdf

1、研究背景：
　　 廣西錳礦產(chǎn)資源豐富，是職業(yè)性錳中毒高危人群集中的地區(qū)。隨著國(guó)家西部開發(fā)的推進(jìn)，職業(yè)性錳暴露的人數(shù)不斷增加，其職業(yè)危害問題越來(lái)越受到重視。因此，研究職業(yè)性錳暴露的危險(xiǎn)性以及錳暴露工人的職業(yè)保護(hù)是當(dāng)前備受關(guān)注的問題。
　　 在回顧性職業(yè)暴露評(píng)價(jià)中，通常用空氣錳塵的歷史記錄來(lái)計(jì)算暴露量，缺點(diǎn)是數(shù)據(jù)不完整，而且歷史記錄往往不能充分體現(xiàn)過(guò)去暴露的特征。對(duì)缺失數(shù)據(jù)的估計(jì)方法可定性或者定量，但定量的方法無(wú)法精確計(jì)算累

2、積暴露水平。而且用于職業(yè)錳暴露危害評(píng)估的傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)方法沒有考慮多個(gè)自變量之間的相互關(guān)系，無(wú)法使數(shù)據(jù)信息得到充分利用，應(yīng)用不當(dāng)還會(huì)得出錯(cuò)誤結(jié)論；另一方面，在廣西多年的錳塵防治研究中，尚未進(jìn)行過(guò)大型的職業(yè)流行病學(xué)調(diào)查以及系統(tǒng)全面的評(píng)價(jià)。針對(duì)上述存在的問題，有必要進(jìn)行職業(yè)流行病調(diào)查以便了解錳暴露的概況，并探討適用于職業(yè)錳暴露危害評(píng)估的更合理的統(tǒng)計(jì)方法。
　　 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(artificial neural network，ANN)是適

3、用范圍廣泛的非線性模型。ANN的研究主要在模型重建、預(yù)測(cè)和數(shù)字通訊等工科領(lǐng)域，國(guó)內(nèi)醫(yī)學(xué)方面在疾病診斷、腫瘤預(yù)后和藥學(xué)等方面有一些應(yīng)用，但遠(yuǎn)不如國(guó)外研究成熟。樣條函數(shù)具有很強(qiáng)的適應(yīng)數(shù)據(jù)和函數(shù)變化能力，目前在醫(yī)學(xué)的應(yīng)用較少，主要是在Cox模型危險(xiǎn)度評(píng)價(jià)的擬合、影像學(xué)圖形處理等方面。這些先進(jìn)的統(tǒng)計(jì)模型具有強(qiáng)大的應(yīng)用潛力，應(yīng)該推廣到職業(yè)流行病領(lǐng)域。
　　 目的和意義：
　　 本研究在大規(guī)模流行病學(xué)調(diào)查的基礎(chǔ)上，描述廣西職業(yè)性錳暴

4、露的概況。采用合理的非線性模型推算錳塵缺失值；并建立適宜的非參數(shù)模型，計(jì)算連續(xù)性暴露因素的優(yōu)勢(shì)比(odds ratio，OR)；最后分析職業(yè)性錳暴露人群職業(yè)因素的劑量一反應(yīng)關(guān)系。
　　 采用的先進(jìn)統(tǒng)計(jì)方法給職業(yè)流行病學(xué)的研究提供新的思路，所得出的分析結(jié)果和具體建議，為慢性職業(yè)性錳中毒的一級(jí)預(yù)防提供科學(xué)依據(jù)。
　　 材料與方法：
　　 環(huán)境資料來(lái)自錳礦生產(chǎn)、加工行業(yè)的工作場(chǎng)所三十年錳塵監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，用于估計(jì)錳塵濃度水平

5、和評(píng)價(jià)錳塵分布規(guī)律。
　　 統(tǒng)計(jì)方法包括：
　　 1.引入BP-ANN推算歷年的錳塵濃度，并與多重線性回歸的結(jié)果做比較，評(píng)價(jià)它們的誤差和擬合優(yōu)度，確定較優(yōu)模型。ANN在錳暴露研究領(lǐng)域?qū)偈状问褂茫荚诮鉀Q錳塵資料不完整和變量關(guān)系復(fù)雜問題。并構(gòu)建錳塵的職業(yè)暴露模型，估算高危人群的累積暴露指數(shù)；
　　 2.應(yīng)用樣條函數(shù)估計(jì)累積暴露指數(shù)的OR值，比較多重logistic回歸、多重分段logistic回歸和樣條模型的擬合效

6、果；用bootstrap再抽樣方法評(píng)價(jià)三個(gè)模型的擬合效果的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性，確定最適宜的統(tǒng)計(jì)模型。本方法在國(guó)內(nèi)職業(yè)流行病領(lǐng)域首次應(yīng)用，旨在探討解決錳職業(yè)因素的非線性問題和連續(xù)性變量危險(xiǎn)度的估計(jì)。
　　 采用病例對(duì)照研究，選擇錳礦生產(chǎn)基層職工作為研究對(duì)象，估計(jì)累積暴露指數(shù)、工齡、工作環(huán)境、暴露距離、接觸時(shí)間比例等諸多職業(yè)因素的危險(xiǎn)度，分析錳暴露與健康危害的劑量-反應(yīng)關(guān)系。
　　 結(jié)果：
　　 1.統(tǒng)計(jì)方法比較：

7、>　　 1.1 ANN預(yù)測(cè)模型推算錳塵濃度的準(zhǔn)確度較高。與多重線性回歸相比，ANN的誤差參數(shù)的平均絕對(duì)誤差和誤差均方較??；擬合優(yōu)度參數(shù)較小：赤池信息準(zhǔn)則(157.576/160.045)，施瓦茲信息準(zhǔn)則(159.793/167.667)，庫(kù)爾貝克-萊布勒準(zhǔn)則(0.496/0.508)；配對(duì)秩和檢驗(yàn)比較結(jié)果顯示ANN的推測(cè)值和錳塵實(shí)際值具有相同分布(z=-0.402,P=0.687)。說(shuō)明ANN模型比多重線性回歸準(zhǔn)確和穩(wěn)定。
　　

8、 1.2多重樣條模型估計(jì)的危險(xiǎn)度比較準(zhǔn)確，其擬合優(yōu)度參數(shù)比傳統(tǒng)logistic回歸、分段logistic回歸的數(shù)值減少：赤池信息準(zhǔn)則(1898.147/2233.685/2282.783)，施瓦茲信息準(zhǔn)則(1988.717/2256.328/2205.425)，-2倍的對(duì)數(shù)似然函數(shù)值(1866.147/2225.685/2274.783)：bootstrap再抽樣結(jié)果顯示多重樣條模型的擬合參數(shù)最小；而且Hosmer and Lemes

9、how擬合優(yōu)度檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量最小，說(shuō)明模型準(zhǔn)確、穩(wěn)定。以上表明樣條模型具有超越傳統(tǒng)方法的優(yōu)越性，適宜用在錳暴露人群的危險(xiǎn)度研究。
　　 2.流行病學(xué)結(jié)果：
　　 2.1廣西錳礦區(qū)的錳塵濃度逐年減小，選礦和錳粉生產(chǎn)的工藝流程容易接觸較多的錳塵。三十年生產(chǎn)場(chǎng)所的錳塵平均濃度是0.45 mg/m3:平均累積暴露指數(shù)是20.08mg/m3×年。
　　 2.2體內(nèi)錳蓄積到一定程度后，患病的危險(xiǎn)度呈迅猛上升趨勢(shì)。體內(nèi)累積暴露指數(shù)

10、約在13.45-58.31mg/m3×年之間時(shí)，OR值在1.00-2.00之間波動(dòng)；當(dāng)指數(shù)達(dá)到67.95mg/m3×年，暴露工人患病的危險(xiǎn)度是非暴露工人的3.00倍，當(dāng)累積暴露指數(shù)為84.50 mg/m3×年時(shí)，OR達(dá)過(guò)了10.00倍。工作環(huán)境的OR值是1.54，暴露距離與患病有較弱的負(fù)相關(guān)關(guān)系，工齡和接觸時(shí)間比例對(duì)健康損害無(wú)直接關(guān)系。
　　 結(jié)論：
　　 本研究在國(guó)內(nèi)首次嘗試將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和多重樣條模型應(yīng)用在職業(yè)流行病

11、學(xué)研究中，結(jié)果顯示這兩種方法都優(yōu)于相應(yīng)的傳統(tǒng)方法。利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推算的錳塵值較為準(zhǔn)確，且由此求出了可靠的累積暴露指數(shù)。多重樣條模型能估計(jì)出暴露人群的連續(xù)性影響因素精確的危險(xiǎn)度，在職業(yè)錳暴露危害評(píng)估中具有更大的靈活性和適用性。
　　 通過(guò)病例對(duì)照研究結(jié)合先進(jìn)合理的統(tǒng)計(jì)方法，如實(shí)地分析了職業(yè)因素的危險(xiǎn)度。特別是準(zhǔn)確刻畫了劑量-反應(yīng)曲線的形狀，并描述累積暴露指數(shù)的OR曲線的平臺(tái)期和拐點(diǎn)值，對(duì)于高危人群的防護(hù)措施、慢性錳中毒的一級(jí)預(yù)防具有