摘要：目的调查某市金属制造业工人噪声危害知、信、行与纯音听力水平现状，并分析其关联性。方法选择金属制造业的噪声作业者作为研究对象，问卷法调查其对噪声危害的知、信、行现状，并检测其接触的噪声声级和纯音听力水平。结果本次共纳入188名研究对象，噪声性听力损失(noise-inducedhearingloss，NIHL)检出率为44.15%。年龄≥40岁、工龄≥5年、接触噪声声级85.0~89.9dB(A)和≥90.0dB(A)者NIHL比例分别高于年龄<40岁、工龄<5年、接触噪声声级80.0~84.9dB(A)者。NIHL者噪声危害认知、听力保护意识、听力保护行为得分低于双耳听力正常者(P<0.05)。有序logistic回归分析结果显示，年龄、工龄和噪声声级增加是NIHL的危险因素(OR=1.68、1.88、2.39，P<0.05)，而具备噪声危害认知能力、听力保护意识、听力保护行为是NIHL的保护因素(OR=0.68、0.65、0.56，P<0.05)。结论积极采取健康教育措施，提高金属制造业噪声作业工人听力保护的知、信、行水平，有助于预防NIHL的发生。
关键词：金属制造;噪声;听力损失;知、信、行
金属制造业(metalmanufacturing)是噪声危害较严重的制造业之一。据报道，在较长工龄的金属制造业噪声作业人员中，有超过30%的劳动者发生不同程度的噪声性听力损失(noise-inducedhearingloss，NIHL)，不仅危害劳动者身心健康，更严重影响其生活质量[1]。“知、信、行”是一种改变人类健康相关行为的干预模式，即将行为划分为得到知识、改变信念、采取行动3个连续的阶段，由于具有阶段特征明显、方便干预的特点，“知、信、行”已被应用于高血压、糖尿病、肿瘤等慢性疾病的健康教育中[2-3]。
本研究选择某市188名金属制造业的噪声作业人员作为研究对象，通过自行编制的知-信-行问卷收集其对噪声危害的认知、听力保护态度、听力保护行为信息，并分析这些信息与NIHL的关联性，为预防金属制造业噪声作业人员NIHL提供科学依据。
1对象与方法
1.1对象
采用立意抽样法[4]，选择某市3家中型金属制造企业全体188名噪声作业劳动者作为研究对象。其中噪声作业定义为：过去1年内所在生产岗位接触的噪声声级(LEX，周)值≥80dB(A)。本次研究对象纳入标准为：(1)年满18岁的一线生产工人;(2)从事金属制造生产≥1年;(3)从事噪声作业时间≥1年;(4)愿意参与本次研究者。排除标准为：(1)罹患其他原因导致的听力下降，如先天性耳聋、服药、外伤、肿瘤等;(2)无法理解本次调查内容者;(3)不予配合者。所有研究对象在彻底理解本次研究目标和内容的基础上，自愿参与。
1.2方法
1.2.1基础信息调查
通过问卷收集研究对象的基础信息包括性别、年龄、工龄、文化程度和职业史(包括工龄、噪声及其他职业病危害因素接触情况等)。
1.2.2噪声声级检测
根据GBZ/T189.8—2007《工作场所物理因素测量第8部分：噪声》[5]制定噪声声级检测的计划和方案，在工人进行正常作业时，采用SV104个体噪声剂量计(波兰SVANT公司)对工人进行个体噪声的检测，并将个体噪声检测结果根据劳动者的工作时间换算为40h/周等效声级的LEX，周，将接触噪声声级LEX，周≥80.0dB(A)者定义为噪声作业者，并根据LEX，周将噪声声级划分为80.0~84.9dB(A)、85.0~89.9dB(A)、≥90.0dB(A)3个等级。
1.2.3噪声危害知信行的调查
参考相关文献[6]，编制《噪声危害知信行调查问卷》对研究对象进行调查。该问卷包括噪声危害知晓情况、听力保护信念、听力保护行为3个部分，每个部分均包含8个条目，每个条目均以Likert5分法评分，条目得分越高表示对听力保护越有利，见表1。各部分得分为该部分所有条目得分总和，问卷的总得分为3个部分得分之和。该自编问卷用在预调查中信度评价指标Cronbach’sα系数为0.78，效度评价指标CFA值为0.76。
1.2.4纯音听力检查
根据GBZ188—2014《职业健康监护技术规范》[7]的规定，为本次研究对象进行在岗期间接触噪声的职业健康检查，通过纯音听力测试检查其听力状况。初次听力检查后需要复查者，告知受检者在脱离噪声作业环境7d后复查，确定最终检查结果。其中，双耳听力正常者定义为经年龄校正后，任一语频听阈、高频听阈均≤25dB;双耳高频听阈提高者定义为经年龄校正后，双耳高频听阈均>25dB，且任一语频听阈≤25dB;双耳高频听阈提高伴语频提高者定义为双耳高频听阈均>25dB，且任一语频听阈>25dB。
1.2.5质量控制
问卷的调查采用问卷星软件，通知研究对象在规定时间内填写好，问卷信息经调查人员检查无逻辑错误后使用。由两名主检医师对纯音听力检查结果进行复核，确保检查结果的可靠性。
1.2.6统计学分析
采用SPSS25.0软件进行统计分析。符合正态分布或近似正态分布的计量资料用(x±s)描述，多组间均数比较采用方差分析，两两比较用LSD-t检验。计数资料率的比较用Pearsonχ2检验，两两比较用χ2分割。探讨NIHL的影响因素分析采用有序logistic回归分析(LR法，自变量引入标准为0.05，剔除标准为0.10)。检验水准α=0.05(双侧)。
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2结果
2.1一般情况
188名研究对象中双耳听力正常者105名(占55.85%)，双耳高频听阈提高者52名(占27.65%)，双耳高频听阈提高伴语频提高者31名(占16.49%)，NIHL检出率为44.15%。188名研究对象年龄为(36.89±5.73)岁，工龄为(5.43±1.19)年，接触噪声声级为(88.85±18.17)dB(A)。不同年龄、工龄、接触噪声声级的研究对象的听力结果差异有统计学意义(P<0.05)。两两比较显示，年龄≥40岁、工龄≥5年、接触噪声声级85.0~89.9dB(A)和≥90.0dB(A)者的双耳高频听阈提高和双耳高频听阈提高伴语频提高检出率，分别高于年龄<40岁、工龄<5年、接触噪声声级80.0~84.9dB(A)者，差异均有统计学意义(P<0.05)。见表2。
2.2知、信、行情况
方差分析结果显示，不同听力结果研究对象的噪声危害认知、听力保护意识、听力保护行为得分差异有统计学意义(P<0.05)。两两比较显示，双耳高频听阈提高者、双耳高频听阈提高伴语频提高者的噪声危害认知、听力保护意识、听力保护行为得分低于双耳听力正常者，差异有统计学意义(P<0.05)。见表3。
2.3NIHL的影响因素
根据表1、表2的结果，以纯音听力测试结果为因变量，以年龄、工龄、噪声声级、噪声危害认知、听力保护意识、听力保护行为为自变量，运用有序logistic回归分析法探讨纯音听力测试结果的影响因素。平行性检验结果显示该模型各二元logistic回归自变量系数相等(χ2=9.114，P>0.05)，提示可使用有序logistic回归分析。模型拟合优度检验结果显示所有自变量的偏回归系数不全为0(χ2=661.732，P<0.01)，所建有序logistic回归模型有效。回归分析结果显示：年龄、工龄、噪声声级越高，研究对象罹患NIHL的风险越高(P<0.05);而噪声危害认知、听力保护意识、听力保护行为的得分越高，研究对象罹患NIHL的风险越低(P<0.05)。见表4。
3讨论
一般认为，耳蜗会在人体进入中老年后发生退行性变，60岁以上者发生NIHL可高达80%[8]。本研究有序logistic回归分析结果显示，年龄≥40岁者发生双耳高频听阈提高和双耳高频听阈提高伴语频提高的风险增加，与刘浩中等[9]研究结果较接近，提示在金属制造业噪声可能使劳动者发生NIHL风险进一步增加。
一般认为，噪声声级水平越高，发生NIHL的风险就越高[9]，本研究结果也得出了这样的结论。此外，本次研究发现，在平均噪声声级为(88.85±18.17)dB(A)的环境下，作业工龄≥5年可使劳动者发生双耳高频听阈提高和双耳高频听阈提高伴语频提高的风险增加。鲍二宝等[10]发现，在平均噪声作业工龄为(4.28±2.99)年的劳动者中NIHL检出率为25.7%，低于本研究中的44.15%，这可能与本研究中研究对象接触的噪声声级较高，平均年龄较大有关，这也提示对于金属制造业中工龄≥5年的劳动者应加强NIHL筛查。
Williams等[11]认为，劳动者对噪声危害的认知可影响NIHL检出率，因此应积极提高劳动者对噪声危害的认知。段丹萍等[12]认为，通过健康教育提高工人对噪声防护用品知识的知晓率和知晓程度，可有效提高工人在工作中全程佩戴噪声防护用品行为的比例，有效地预防NIHL的发生。丘晓玲等[6]认为，劳动者对噪声危害的知、信、行可影响其听力水平，但国内外尚缺乏知、信、行的量表和问卷。本研究自编的《噪声危害知信行调查问卷》信度和效度系数均在0.75以上，具有良好的信度和效度和应用前景。本研究发现，听力正常者的噪声危害认知、听力保护意识、听力保护行为得分高于NIHL者，且噪声危害认知、听力保护意识、听力保护行为均为NIHL的保护因素，提示提高噪声危害认知、听力保护意识、听力保护行为有助于预防NIHL的发生。
根据积极心理学理论，较高的噪声危害认知和听力保护意识属于一种积极的心理暗示，劳动者在感知作业环境后作出稳定倾向的信念态度，从而更乐意采取听力保护行为，减少NIHL发生[13-15]。王舒宇等[16]也认为，良好的噪声危害认知和听力保护意识有助于促进劳动者的听力保护行为，对减少NIHL有重要意义。
综上所述，积极采取健康教育措施提高金属制造业噪声作业劳动者听力保护的知、信、行，有助于预防NIHL的发生。——论文作者：周郁潮，郑海英，刘浩中，潘文娜，梁永锡，冯简青
