Г. В. Федорович Эпидемиологические методы диагностики профессиональных заболеваний

Скачать выпуск "Безопасность и охрана труда" №3, 2018

УДК 331.45

Эпидемиологические методы диагностики профессиональных заболеваний

Г.В.Федорович, д.ф-м.н.,

Технический директор ООО «НТМ-Защита», г.Москва,

Е-mail: fedorgv@gmail.com

Реферат

Рационализация профпатологии существенно основана на использовании понятия вероятность и риск. Оценка риска дает возможность унифицировать процедуры идентификации заболевания в качестве профессионального. Представления о риске, как о вероятностной, эпидемиологической характеристике противоречит единственности  показателей состояния здоровья конкретного работника, обследуемого врачом-профпатологом. Для разрешения противоречий организуется новая система понятий: статистические ансамбли, ансамблевые вероятности, стохастические модели развития заболеваний. Адекватное количественное  описание профессиональной заболеваемости возможно только в этой системе понятий. Рационализируются процедуры Рассматривается возможность перехода от модельных биометрических функций к реальному распределению вероятности обнаружения заданного уровня заболевания. Такое распределение определяется по данным натурных исследований. Это повышает достоверность диагностики профзаболевания по  уровню заболевания у отдельного работника с заданным стажем работы во вредных условиях труда.

Ключевые слова: гигиена труда, эпидемиология, профессиональные заболевания, профпатология, риск, вероятность. 

Epidemiological methods for diagnosing occupational diseases

G.V.Fedorovitch

Ph.D., Technical director, NTM Ltd

Annotation

The rationalization of occupational pathology is essentially based on the use of the concept of probability and risk. Risk assessment makes it possible to unify the procedures for identifying the disease as a professional. The idea of ​​risk as a probabilistic, epidemiological characteristic contradicts the uniqueness of the indicators of the health status of a particular worker who is examined by a professional pathologist. To resolve contradictions, a new system of concepts is organized: statistical ensembles, ensemble probabilities, stochastic models of disease development. An adequate quantitative description of occupational morbidity is possible only in this system of concepts. This is the only way to rationalize the procedures for determining the boundary between health and illness, establishing a causal relationship between the effect of unfavorable factors of production on the worker's organism and the development of the disease. The possibility of a transition from model biometric functions to a real probability distribution of a given level of disease is considered. Such a distribution is determined from the data of field studies. This increases the reliability of the diagnosis of occupational diseases by the level of the disease in an individual worker with a specified length of service in harmful working conditions.

 

Keywords: occupational health, epidemiology, occupational diseases, occupational pathology, risk, probability.

Введение

Изучение заболеваний работников относится к области профессиональной патологии (профпатологии), т.е к разделу  клинической медицины, изучающей заболевания, этиологическим фактором которых являются неблагоприятные условия производственной среды или трудового процесса – вредные производственные факторы (далее – ВПФ). Профпатология интегрирует болезни, протекающие с преимущественным (реже изолированным) поражением органов дыхания, зрения, нервной, сердечно-сосудистой, гепатобилиарной, костно-мышечной систем, кожи, крови. Клинические формы их разнообразны и зависят от физических, химических и биологических особенностей ВПФ, от места локализации воздействия их на организм, путей проникновения в организм, длительности и интенсивности воздействия.

Основным условием выявления причинно-следственных связей между воздействием и заболеванием в эпидемиологическом исследовании является четкое определение понятий "воздействия" и "болезни", т.е. определение кого из наблюдаемых следует относить к числу "экспонированных" изучаемому воздействию, и при каких условиях считается, что у него развилось данное заболевание. С определенной мерой приближения эти категории можно отнести к этиологическим и нозологическим проблемам профпатологии.

Клиническая специфичность профессиональных заболеваний (далее – ПЗ) чаще всего не выражена. Лишь для некоторых из них характерен специфический симпомокомплекс, состоящий из свойственных этим болезням рентгенологическим, функциональным, гематологическим, биохимическим и и иммунологическим изменениям. При неспецифических проявлениях ПЗ этиологическую роль ВПФ позволяют установить лишь сведения о конкретных условиях труда заболевшего работника. Именно при решении вопроса о наличии причинной связи патологии с профессией должна помочь эпидемиология с ее развитыми методами биостатистического анализа.

В медицине биостатистика сыграла ключевую роль в переходе медицинских исследований от описания отдельных наблюдений и серий случаев к доказательной медицине - проведению экспериментальных работ с применением контрольных групп и масштабных рандомизированных контролируемых испытаний, которые стали новым стандартом качества научных исследований.

Использование биостатистики для рационализации охраны труда должно охватывать все то, что поддается формализации, то есть, превращению в математические схемы [1]. Следует расширять это понимание и включать в него цепочку процедур диагностики профзаболеваний, эффективность которой растет при использовании рационального дизайна. Именно: выявлять параметры, адекватно описывающие эпидемиологическую ситуацию в трудовых коллективах и определяющих объект натурных исследований; унифицировать методы исследований и заключений, уводя  от качественных оценок к обоснованным решениям, принимаемым по общим правилам.

В профессиональной медицинской среде перечисленные проблемы относятся к области этиологии заболевания.

Помимо них в профпатологии существуют проблемы нозологического плана. Здесь в ходу представления о существовании предболезненных состояний, называемых "вторым уровнем здоровья", "группой риска", "отдельными признаками воздействия ВПФ", хотя ни один нормативный документ по профпатологии не содержит научно аргументированного определения понятия "отдельные признаки воздействия....." и критериев их отличия от первых признаков ПЗ. Такой подход к оценке здоровья, когда начальные стадии заболевания включатся в рамки каких-то состояний, а не нозологических форм, существенно обесценивает содержание и выводы профпатологии. Тем не менее, именно такой подход закреплен положениями ФЗ №  323 [2]. В нем введено понятие «Тяжесть заболевания или состояния – критерий, определяющий степень поражения органов и (или) систем организма человека, либо нарушения их функций,  обусловленные заболеванием или состоянием либо их  осложнением...». В развитие этих положений закона вводятся различия: удовлетворительное состояние, состояние средней тяжести, тяжелое состояние и крайне тяжелое состояние.

Состояние больного определяют, как удовлетворительное, если функции жизненно важных органов относительно компенсированы. Как правило, общее удовлетворительное состояние больного остается таковым при легких формах болезни. 

О состоянии больного средней тяжести говорят при субкомпенсации — заболевание не представляет непосредственной опасности для жизни больного. Такое физическое состояние больных обычно наблюдают при заболеваниях, протекающих с выраженными субъективными и объективными проявлениями. Больные могут жаловаться на интенсивные боли различной локализации, выраженную слабость, одышку при умеренной физической нагрузке, головокружение.

Состояние больного определяют, как тяжелое, когда развившаяся в результате заболевания декомпенсация функций жизненно важных органов представляет непосредственную опасность для жизни больного либо может привести к его глубокой инвалидизации. Тяжелое состояние больного наблюдается при осложненном течении болезни с ярко выраженными и быстро прогрессирующими клиническими проявлениями.

Такая описательная градация тяжести заболевания неудовлетворительна даже в клинической медицине, но она совершенно нетерпима в профпатологии. Здесь констатация тяжести заболевания ведет к последствиям организационного, социального и финансового плана. Отсутствие корреляции определения тяжести заболевания в профпатологии и клинической медицине приводит, например, к тому, что профпатолог часто не может рекомендовать прекращение воздействия на организм ВПФ, хотя с точки зрения клинической медицины прекращение работы во вредных условиях труда необходимо уже при появлении начальных признаков заболевания.  Рутинное решение вопроса о трудоустройстве сводится к рекомендации динамического наблюдения за работниками с начальными стадиями заболеваний, при которых еще отсутствуют признаки функциональных нарушений. Причем, в литературе по профпатологии  отсутствуют аргументы в пользу безопасности продолжения работы при появлении начальных стадий заболевания, совершенно необходимые в рамках требований доказательной медицины.

Необходимость рационального (количественного) разделения заболеваний различной тяжести можно наглядно продемонстрировать на примере задачи представления результатов эпидемиологических исследований в рабочих коллективах в виде таблиц сопряженности (далее – ТС). В основе такого представления лежит использование портрета трудового коллектива на фазовой плоскости с координатами «воздействие ВПФ – заболеваемость». На плоскости проводятся две границы: первая  «нет ВПФ – есть ВПФ» и вторая «здоровые – больные». В ячейки ТС заносятся количества работников попавших в каждую четверть плоскости. Такой  подход характерен для эпидемиологических исследований стандартного дизайна  «-». Если с первой границей обычно проблем не бывает – она отделяет работников одного подразделения, подвергающихся воздействию ВПФ (-группа) от работников другого подразделения, заведомо свободного от ВПФ (-группа), то со второй границей могут быть осложнения. В коллективе можно обнаружить работников с заболеваниями различной тяжести. Волевое решение вопроса о том, кого из работников отнести к здоровым, а кого – к больным, делает результаты эпидемиологических исследований неоднозначными, зависящими от субъективных критериев деления.

Профпатология и профэпидемиологоия – риск и вероятность

Рационализация профпатологии существенно основана на использовании понятия риск [3]. Именно оценка риска дает возможность унифицировать процедуры идентификации заболевания в качестве профессионального.  Есть, однако, несколько проблем концептуального характера, которые необходимо решить для обоснованного введения понятия риска в профпатологию. Одна из них – противоречие  представлений о риске, как о вероятностной, эпидемиологической характеристике и уникальными  показателями состояния здоровья индивида, обследуемого врачом-профпатологом. 

В классическом определении вероятность представляет собой числовую характеристику возможности появления какого-либо определенного исхода испытаний при их многократном повторении. Строго придерживаясь этого определения, для оценки вероятности того или иного состояния пациента необходимо многократно помещать его на достаточно продолжительное время в определенные производственные условия и каждый раз отмечать результаты их воздействия. Более того, диагностика заболевания в качестве профессионального требует оценки относительного риска, т.е сравнения вероятности наблюдаемого состояния пациента с вероятностью такого же состояния у его двойника, который идентичен первому во всем, кроме того, что он не подвергается воздействию ВПФ. Ясно, что для людей такие методы исследований нереализуемы.

В статистике предложен логически непротиворечивый выход из этого тупика [4]. Оценка вероятности определенного состояния одного объекта в последовательности испытаний заменяется оценкой вероятности обнаружения такого состояния во множестве подобных объектов, находящихся в одинаковых внешних условиях. Это множество называется статистическим ансамблем. Утверждение о возможности замены среднего по времени на  среднее по ансамблю в статистике известно как эргодическая гипотеза. Ее использование позволяет применять методы теории вероятностей для решения, вообще говоря, не вероятностных задач. Например, в профэпидемиологии – для оценки в статистических, вероятностных терминах вполне определенного состояния конкретного пациента. Конкретнее, статистическая теория позволяет предсказать вероятность определенного результата многократного повторения  заданного воздействия ВПФ на отдельного работника заменив его оценкой вероятности такого результата в коллективе более-менее одинаковых работников, подвергающихся такому же воздействию.

Таким образом, задача оценки рисков в профпатологии сводится к задаче определения вероятностных характеристик заболеваемости в трудовых коллективах, работающих в одинаковых производственных условиях.  Такое определение может быть только эмпирическим, т.е. результатом эпидемиологических исследований с последующим эпидемиологическим анализом данных наблюдений.  

Несмотря на кажущуюся тривиальность предлагаемого подхода, его следует ясно обговорить, чтобы фиксировать все предположения,  лежащие в его основе. Одним из условий использования эргодической гипотезы являются повышенные требования к статистическому описанию заболеваемости. Сбор эпидемиологических данных требует много времени и усилий. Чем подробнее должны быть данные, тем более затратны  исследования и тем их меньше. В эпидемиологии наиболее распространены ТС. Они дают возможность оценивать абсолютные и относительные риски/вероятности заболевания при наличии и отсутствии воздействия ВПФ.  Это полезно в классической эпидемиологии инфекционных заболеваний, однако для целей профпатологии  ТС явно недостаточны.

Заболевания развиваются во времени, соответственно – со стажем растет вероятность все более тяжелого заболевания. Такие эффекты должны описываться не с помощью ТС, а более сложными биометрическими функциями, аналогичными функциям дожития, которые используются в демографии [3]. Соответственно этому, усложняются как понятие риска, так и методы анализа эпидемиологических данных. Ансамблевые вероятности по определению должны учитывать время воздействия ВПФ, т.е.  стаж работы во вредных условиях труда. Ситуация осложняется тем, что исследований биометрических функций в эпидемиологии практически не проводится. Максимум, что исследуется – возрастное распределение заболевших работников.  Сколько-нибудь общего определения тяжести заболеваний вообще не существует. В такой ситуации целесообразно, используя статистические методы, установить скрытые свойства наблюдаемых распределений. Несмотря на некоторую нереалистичность такого подхода, дело это не безнадежное [1]. В современной науке разработаны весьма эффективные методы исследования систем, состоящих из большого числа однородных объектов. Эти методы первоначально были  разработаны в статистической физике, но в настоящее время широко используются в теории сложных систем – экономике, эпидемиологии, социологии и т.п.

В науке и практике часто используются статистические методы обработки результатов наблюдений, позволяющие получить объективные критерии для проверки справедливости гипотез, нахождения надежных значений измеряемых величин, для оценки ошибок. Применяя такие методы, следует понимать, что проверка справедливости гипотезы предполагает наличие самой гипотезы. Должны быть сформулированы априорные представления о системе и ее свойствах. Причем, формулировки также  должны быть рациональными, т.е. описывать количественные параметры системы и приводить к количественным результатам, проверяемым в натурных исследованиях. Иными словами, необходима аксиоматизация теории – создание математических моделей системы, придающих композиционную стройность объекту исследования, не всегда видную при поверхностном наблюдении за ним.

Эргодическая гипотеза может быть доказана (становится теоремой) при описании предельного поведения стационарного случайного процесса. Теория стационарных процессов - необходимое орудие исследования во многих областях науки. В моделировании стохастического поведения систем, состоящих из многих однородных объектов, большую роль играет аппарат цепей Маркова (далее – ЦМ). Это целая область теории стохастических явлений – динамика вероятностей [5].  Фактически ЦМ – это набор достаточно эффективных и гибких инструментов для изучения случайных процессов. Благодаря сравнительной простоте и наглядности математического аппарата, высокой достоверности и точности получаемых решений, ЦМ были вполне успешно использованы, в том числе, для моделирования развития ПЗ [1].

Основными объектами изучения являются свойства ансамблей «в целом» –  образование структур и явления коллективного поведения. При этом следует быть готовым к тому, что свойства систем многих объектов описываются в терминах специфических переменных, характерных для средних по ансамблю. Эти переменные не очевидны, они не измеряются непосредственно и могут быть только вычислены по результатам наблюдения за системой. Тем не менее, именно эти переменные дают адекватное описание системы.

 

Норма и патология.

В эпидемиологии (например, при составлении ТС) не дается четкого определения порога перехода от здоровья к болезни. Фактически эта проблема гораздо серьезнее, чем уточнение методов представления эпидемиологических результатов [6] [7]. Здесь мы сталкиваемся с глубинной проблемой всей клинической медицины – определении границы между здоровьем и болезнью. Наиболее сложно выбрать критерии для отнесения в группу "больных" при проведении специальных медицинских обследований. По этим критериям конкретные показатели или состояния должны учитываться как «норма» или «патология» (в ряде случаев на доклинической стадии). В частности, в обязательном порядке должна быть установлена причинная связь между действием неблагоприятных факторов производства на организм рабочего и развитием заболевания.

Если вглядеться пристальнее, можно прийти к выводу, что границы нет. Реально оценивать клинические данные только как норму или патологию было бы примитивно и даже ошибочно.

Норму принято рассматривать как наиболее часто встречающееся (обычное) состояние. Патологическими признаются редко встречающиеся случаи. Это статистическое определение нормы, основанное на частоте изучаемого признака в определенной популяции. Определение статистическими методами того, что есть норма является общепринятым, однако по целому ряду причин, такое определение может приводить к нечетким или ошибочным выводам.  Большинство переменных, встречающихся в клинической практике, непросто разделить на «норму» и «патологию», поскольку эти распределения по природе своей не дихотомические и не имеют отчетливых границ или двух различных пиков в статистических распределениях признаков, из которых один соответствовал бы   нормальному результату, а другой – патологии. Причин несколько:

Во-первых, разделение популяции по многим лабораторным показателям на больных и здоровых невозможно даже в теории. Заболевания развиваются незаметно, проявляясь постепенным переходом от низких значений показателей к высоким, по мере нарастания дисфункции. Так же ведут себя лабораторные показатели, отражающие поражение определенного органа.

Во-вторых, здоровые и больные фактически принадлежат к разным популяциям, перемешанным друг с другом. Строго отделить одну от другой в общей массе практически невозможно, поскольку у разных больных один и тот же показатель может принимать различные значения, перекрывая значения того же показателя у здоровых. Число больных в общей популяции невелико, поэтому кривая распределения некоторого признака, полученная для больных, «поглощается» большой кривой, описывающих распределение его у здоровых.

Другой подход выбора между нормой и патологией основывается на следующих критериях оценки состояния как патологического:

  • должно быть необычным,
  • проявляться болезнью,
  • улучшаться при лечении.

Мало того, что эти критерии качественные (не рациональны), они не связаны между собой и оценивая один конкретный показатель, можно обнаружить, что по одним критериям он должен рассматриваться как признак патологии, а по другим – нормы. Более того, диагностические критерии могут меняться по мере накопления знаний или усовершенствования методов исследований

Тем не менее, врач-профпатолог должен принимать однозначное решение – диагностировать или нет профзаболевание. В этом случае использование упрощенной классификации типа «здоров – болен» оправдано и необходимо. Как некоторое смягчение таких жестких требований к профпатологическому диагнозу может рассматриваться деление заболеваний на две группы: производственно  обусловленное заболевание (далее – ПОЗ) и профессиональное ПЗ. По определению ПОЗ – это болезнь, полиэтиологическая по своей природе, в  возникновении которой производственные факторы вносят определенный вклад. ПЗ – это хроническое или острое заболевание работника, являющееся результатом воздействия ВПФ, свойственного данной профессии, либо особых условий труда, характерных для  того или иного производства или профессии.

Перечисленные проблемы рассматриваются ниже в работе.

§ 1. Стохастическое описание развития ПЗ.

1.1.Основным структурным элементом моделей развития заболеваний (см. напр. [3]) являются случайные величины: тяжесть заболевания  j и стаж работы t , распределение которых описывается вероятностью с плотностью

                                                      (1.1)

где  L – характерный масштаб времени роста заболеваемости. Этой плотности  соответствует вероятность  Р(j,t) обнаружить у работника заболевание c тяжестью не более  j  при стаже работы t :

                                                          (1.2)

 

где квантиль (фрактиль) k определяется формулой

 

                                                                (1.3)

Величина квантиля в статистике определяет значение, которое случайная величина не превышает с заданной вероятностью.

Изначально распределение (1.1) было получено [8] для описания динамики заболеваний с временной утратой трудоспособности (далее – ЗВУТ). Наглядный смысл в этом случае тяжести заболеваний  j  – количество ЗВУТ за время работы (стаж) τ , а L – средний период ЗВУТ, Последняя величина определяется по количеству К случаев ЗВУТ в коллективе численностью N человек за время Y соотношением = N*Y/K . Основные особенности распределений (1.1) и (1.2) можно обнаружить в  результатах натурных статистических исследований и использовать для оценки реальных эпидемиологических  характеристик.

Если определяется количество заболевающих в течение определенного периода (обычно – год), то есть пересекших заданную границу тяжести заболевания, они описываются распределением (1.1). Для сравнения с натурными данными по полным количествам больных и здоровых работников (см. ниже §2) следует использовать распределение (1.2).

Вообще говоря, ЗВУТ представляет собой этап развития практически всех видов ПОЗ, развивающихся под влиянием ВПФ пролонгированного действия. Наблюдая за частотой ЗВУТ, можно получить представление о развитии ПОЗ у отдельных работников, практически для любой нозологии заболевания. Таким образом, статистика ЗВУТ, собирая отдельные истории болезней, описывает эпидемиологическую обстановку в трудовом коллективе. Величина  j представляется наглядным и универсальным показателем тяжести заболеваний.  При подходящем выборе  j=J  плотность вероятности (1.1) описывает постажевое распределение порога ПЗ. Его можно сопоставить с результатами натурных обследований трудовых коллективов. Последние приведены, например, в сборнике [9].

Рассмотрим, например, данные о ПЗ работников, трудящихся в условиях КУТ 2. Они представлены на графике Рис.1.1.

 

Рисунок 1.1. Распределение (%) ПЗ по стажу для КУТ 2.  Из [9] (Табл.7).

Обращают на себя несколько особенностей графика. 

Во-первых, распределение имеет двугорбый характер, что свидетельствует о «смешении» по крайней мере двух групп нозологий с существенно разными динамиками развития заболеваний.

Во-вторых, имеет место повышение вероятности ПЗ при небольших стажах работы (τ <  10 лет). По-видимому, это объясняется «отсевом» работников с неверными результатами предварительного медицинского осмотра при приеме на работу. Следует отметить, что такой эффект заметен и при анализе данных для других КУТ.

Наконец, возникают сомнения в общей адекватности данных, приведенных в Табл.7 сборника [9].  Дело в том, что работа в допустимых условиях КУТ 2 не должна приводить к ПЗ. Это определение допустимости условий труда (см. напр. [10]). Более того, ФЗ № 125 [11] и Постановление  Правительства  РФ № 967 [12] определяют, что возникновение как острого, так и хронического ПЗ у работника возможно лишь при условиях труда, которые характеризуются наличием на рабочем месте ВПФ, способных оказывать неблагоприятное воздействие  на здоровье работника, уровень которых превышает гигиенические нормативы. На таких рабочих местах условия труда не могут быть допустимыми (не может быть КУТ 2). Иных  правил и условий признания заболевания в качестве ПЗ законом не установлено.

Нарушение этих правил требует разбирательства – либо условия труда определены неверно, либо неверно заболевание отнесено к профессиональному. И это не единичные ошибки,  согласно [9] таких случаев по стране набирается около 150 в год. 

Можно предположить, что обсуждаемый результат обусловлен смешением критериев диагностирования ПЗ – по тяжести и по риску заболевания. Очевидно, что не всегда тяжелое заболевание вызывается производственными условиями. Именно такие заболевания дают рост распределения при малых стажах на графике рис.1.1. C другой стороны, оценки относительного риска сравнительно нетяжелого заболевания могут привести к выводу о его сильной связи с вредными условиями труда. Эти случаи могли дать вклад в распределение при стажах 20 ÷ 40 лет на графике рис.1.1.

Данные по условиям труда с КУТ 3 свободны от подобных явных ошибок. Рассмотрим, например, распределение ПЗ по стажу для наиболее «массового» КУТ 3.2 (Табл.11 в [9]). На него приходится 1389 случаев. Исходные данные перенесены в Табл. 1.1. (первые две строки, интервалы стажа заменены на средний стаж).

Таблица 1.1.

Стаж (годы)

2

7,5

12

17,5

22

27,5

32

37,5

% случаев

0,38

1,13

4,55

11,23

20,57

27,28

21,1

13,77

Х

0,073

0,275

0,440

0,642

0,807

1,009

1,174

1,376

ϰ=(x-1)2/2x

5,85

0,95

0,36

0,10

0,023

0,000

0,013

0,051

Ln

0,968

-0,122

-1,515

-2,419

-3,024

-3,306

-3,049

-2,622

 

Для сопоставления натурных данных с результатами моделирования отметим, что на тех и на других есть характерная особенность – при определенном стаже τm распределение имеет максимум. Натурные данные дают величину  τm ≈  27,25 лет. Максимум плотности вероятности (1.1) приходится на стаж τL*J .  Если в модельной зависимости (1.1) стаж  τ  масштабировать величиной τ,  вводя х = τ / τm , то показатель степени можно записать в виде J*ϰ , где  ϰ= (x-1)2/2x. Значения параметров х и ϰ приведены в 3-й и 4-й строках табл. 1.1. Натурные данные также пересчитываются к значениям х и показатель степени, вычисленный как логарифм плотности реального распределения, приведен в последней, 5-й строке табл. 1.1. Если моделирование динамики развития ПЗ описывает реальные процессы, логарифм должен быть линейной функцией от ϰ . Именно это обстоятельство проверяется по натурным данным – строится график зависимости логарифма от ϰ . При построении графика первые три точки, соответствующие стажу менее 12 лет, исключены из-за явного влияния эффекта «отсева» работников при небольшом стаже работы (см. выше). Остальные значения интерполировались линейной функцией. Результат (круги) представлен на рис. 1.2.

Видно, что на интервале стажа 12 – 37 лет наблюдается линейная зависимость логарифма плотности распределения от ϰ .  Коэффициент 14,7 в этой зависимости следует интерпретировать как порог J тяжести заболевания, после которого его следует считать профессиональным.  Отношение L = τm /J дает характерный масштаб времени, определяющий динамику развития ЗВУТ до перехода к ПЗ. При J ≈ 14,7 получим оценку L ≈ 1,85лет.

 

 

 

Рис. 1.2. Проверка линейной зависимости логарифма плотности распределения от ϰ.

 

Эти оценки (среднее время ≈ 2 года между отдельными случаями ЗВУТ и ≈ 15 случаев до  развития ПЗ) представляются довольно разумными, хоть и несколько отличающимися от реальности.  Здесь следует отметить, что сами результаты, приведенные в сборнике [9] не вполне соответствуют требованиям к дифференцированию данных для последующего эпидемиологического анализа.  Серьезные проблемы, с которыми сталкиваются при попытках адекватного представления эпидемиологических результатов, обсуждались выше (см. Введение, разд. Норма и патология). Существенным фактором, приводящим к ошибкам в оценках  и L , является смешивание в сборнике [9] в одну группу различных заболеваний, с различной  динамикой. Разброс временных характеристик развития ПЗ различных нозологий  приводит к значительному расширению постажевого распределения заболевших. Учет этого обстоятельства может снизить оценку J до 2 ÷ 3 раз. Соответственно, в 2 ÷ 3 раза могут быть меньше реальные интервалы между ЗВУТ.

Подтверждением справедливости этих соображений могут служить данные, проанализированные в [13].  Использовались результаты натурных исследований, приведенные в работе [14]. Они описывают распределение профессиональной заболеваемости ХОБЛ в зависимости от длительности работы в контакте с ВПФ. Эти данные ниже приведены в табл.1.2.

Таблица 1.2.

Стаж, лет

0-5

5-10

11-15

16-20

21-25

26-30

31-35

36-40

41-45

<Стаж>

2,5

7,5

13

18

23

28

33

38

43

ПЗ(ХОБЛ),%

0,36

2,5

7,5

11,42

13,57

31,42

18,93

12,14

2,14

Ln(%)

1,02

-0,91

-2,01

2,43

2,60

3,44

-2,94

2,49

0,76

X

0,088

0,263

0,456

0,632

0,807

0,982

1,158

1,333

1,509

ϰ=(x-1)2/2x

4,74

1,03

0,32

0,11

0,02

0,00

0,01

0,04

0,09

 

 

При вычислениях принято, что стаж максимума распределения равен  28,5 лет. Эти данные также приведены (ромбы) на рис. 1.2.  Результат линейной интерполяции зависимости логарифма распределения от величины ϰ имеет вид Ln = 29,6*ϰ – 3,4 . Это приводит к оценкам J  = 29,6 и L = 0,96 года. Последние вполне согласуются с реальными представлениями о развитии ЗВУТ до стадии ПЗ (см. ниже).

Разумные оценки  и , а также ясные способы повышения их достоверности, дают основания полагать, что модель на основе ЦМ, используемая для анализа динамики развития ПЗ через стадию ЗВУТ, вполне адекватно описывает реальные процессы и может использоваться для анализа и уточнения их характеристик. Два момента имеет смысл отметить в этой связи. Во-первых, вполне обосновано рассматривать величину  j  в качестве наглядного и универсального показателя тяжести заболеваний. Ее можно использовать для калибровки и сличения других лабораторных и функциональных показателей развития ПЗ. Во-вторых, соотношения  (1.1) и (1.2) описывают распределения заболеваний не только по стажу работы, но и по тяжести. По результатам наблюдений легче определяется первое. Его несложно трансформировать во второе, которое по результатам натурных наблюдений определить гораздо труднее. 

  1.  Ансамблевый и индивидуальный риски. В профпатологии представляет интерес риск уже установленного заболевания у работника с определенным стажем. Говорить о вероятности здесь можно только рассматривая обследуемого работника в качестве члена ансамбля, предполагая эргодичность процессов развития ПЗ и отождествляя ансамблевую вероятность  с индивидуальным риском. Так как речь идет о вполне конкретных значениях тяжести заболевания  j и стаже работы  τ , репрезентативна плотность вероятности (1.1). Для определения относительного риска эту плотность вероятности для реального производства  следует сравнить с плотностью вероятности такого же заболевания в фоновых условиях. Единственным параметром в (1.1), отражающим внешние условия, является период обострения заболеваний L . Отмечая индексами 0 и 1 величины, относящиеся к рабочим и фоновым условиям соответственно, относительный риск RR  заболевания работника можно записать в виде

 

RR = p1(j,τ)/p0(j,τ) = exp{- (j-τ/L1)2/(2τ/L1) + (j-τ/L0)2/(2τ/L0)}                     (1.4)

 

После очевидных преобразований получим величину относительного риска RR в зависимости от зафиксированной у работника тяжести заболевания j , стажа его работы τ и условий труда, определяющих реальный масштаб L1 времени развития заболеваний в его группе и «фоновый» масштаб L0 в control-группе:

  1.  = exp{0,5*(L0 – L1)*[ j2τ – τ / (L1L0)]}                                (1.5)

 

Непосредственно из (1.5) видно, что относительный риск заболевания при определенном стаже работы тем выше, чем больше тяжесть заболевания  j , но при определенной тяжести заболевания относительный риск убывает со стажем.

 

§ 2. Связь с эпидемиологическим описанием.

Описание эпидемиологической ситуации на языке биостатистических функций наиболее детально. Технически проще и дешевле описать ее на языке ТС. Между этими описаниями есть связь, работающая, правда, в одну сторону. От детального биостатического описания можно перейти к более «грубому» описанию посредством ТС. Покажем это.

2.1. Профессиональные болезни возникают в результате воздействия на организм неблагоприятных факторов производственной среды. Лишь некоторые из них характеризуются особым симптомокомплексом, обусловленным своеобразными рентгенологическими, функциональными, гематологическими и биохимическими изменениями. Клинические проявления часто не имеют специфических симптомов, и только в совокупности со сведениями об условиях труда заболевшего позволяют установить принадлежность выявленной патологии к категории ПЗ.

Основанная на этиологии заболевания классификация выделяет пять групп ПЗ, вызываемых воздействиями следующих видов: химических факторов, пыли, физических факторов, перенапряжения, биологических факторов.

В настоящее время в стране действует несколько НПА, определяющих перечень ВПФ и вызываемых ими заболеваний. В основном это приказы Минздрава РФ. Так, в Приказе  № 417н [15] перечень заболеваний, связанных с воздействием ВПФ, сопровождается кодом заболевания и кодом внешней причины по МКБ-10.  В Приказе  № 302н [16] приведен перечень ВПФ, определены соответствующие лабораторные и функциональные исследования, рекомендуемые для установления диагноза заболевания, перечислены дополнительные медицинские противопоказания. Последние представляют собой список возможных осложнений основного заболевания, реакций организма на него. Здесь обращает на себя внимание однотипность таких реакций. Независимо от природы ВПФ, часто наблюдаются хронические заболевания

·      бронхолегочной системы с обострениями 2 и более раз за год и (или) дыхательной недостаточностью любой степени,

  • периферической нервной системы с обострениями 2 и более раза в год

·      кожи с обострениями 4 раза и более в год,

·      переднего отрезка глаз (век, конъюнктивы, роговицы, слезовыводящих путей) с обострениями 2 раза в год и более.

Характерными для воздействия химических факторов являются

·      гепатиты с обострениями 2 и более раза в год и (или) печеночной недостаточностью любой степени,

  • рецидивирующие заболевания слизистой оболочки полости рта и губ с обострениями 4 раза и более за год,

·      заболевания мочевыводящих путей и почек тяжелого течения с обострениями 2 и более раз за год.

Для воздействия физических факторов (в т.ч. физических перегрузок) характерны

  • заболевания скелетно-мышечной системы с обострениями 3 раза и более в год,

·      хронический тонзиллит и (или) хронические воспалительные заболевания околоносовых пазух с обострениями 3 и более раза в год.

Указанные частоты обострений приводят к оценке периодов ЗВУТ L  ≈ 0,25 ÷ 0,5 года. Это значение L отличается от полученных в §1 натурных оценок периодов, однако эти различия не критичны.  Они объяснимы как недостатками самих натурных данных (см. выше обсуждение эффектов смешивания различных нозологий), так и недостатками модельного описания динамики развития ПЗ. Известно, например, что период ЗВУТ уменьшается по мере развития ПЗ [17]. Приведенные частоты обострений относятся к конечным стадиям ПЗ, в то время как оценки в §1 дают среднее за время развития ПЗ значение L .

Важно, однако, что период ЗВУТ L фактически признается в НПА значимым идентификатором динамики ПЗ.  Соответственно, вполне обосновано рассматривать количество  j перенесенных ЗВУТ в качестве наглядного и универсального показателя тяжести заболеваний.

 

2.2. Как уже отмечалось выше, биостатистическое описание (1.1) интересно тем, что его можно трактовать и как плотность распределения работников с определенным стажем по уровням заболевания и как плотность распределения по стажу работников с определенным уровнем заболевания.

Особенности распределения (1.2) очевидны. При небольшом стаже заболевания с небольшой тяжестью j  имеют почти все работники (P ≈ 1). C ростом стажа тяжесть  заболевания < j  характерна только для части работников, а при большом стаже работы таких работников становится очень мало (P << 1). Медианное значение (P = 0,5) вероятности (1.2) соответствует условию равенства тяжести заболевания  относительному стажу t / L  (j = t / L).  Постажевые распределения для заболеваний с двумя разными тяжестями  j1  и  j2 (принято, что  j2 > j1) представлены на рис. 2.1. Как и следовало ожидать, распределение с  меньшей тяжестью включено в постажевое распределение с большей тяжестью.

 

Рисунок 2.1. Постажевое распределение работников для двух уровней тяжести заболеваний (  jj2 ).

 

Этот рисунок демонстрирует возможность перехода от биометрических функций в профпатологии к ТС, принятым в эпидемиологии. Относительное количество здоровых работников (с уровнем заболевания меньшим,  чем  j1) пропорционально площади под кривой 1. Количество работников с ПОЗ, но еще работающих, пропорционально площади  между кривыми 1 и 2.

Для связи ТС с биометрическими функциями заметим, что количество работников с уровнем заболевания меньшим,  чем  j , определяется интегралом от функции (1.2) по всем возможным значениям стажа работы t :

                                                (2.1)

 

Верхний предел в интеграле должен быть выбран достаточно большим для того, чтобы включить в n(j) работников  с любым стажем работы. Вполне тривиальные методы оценки интегралов (смена порядка интегрирования, сопоставление масштабов изменения подинтегральной функции  по переменным х и ) приводят к оценке n(j) ≈  j*L .

Рассмотрим ту часть работников, которые трудятся в подразделении с вредными условиями труда (case-группа).  Если их заболевание характеризуется тяжестью, меньшей чем j1 , они признаются здоровыми. Эта часть коллектива оценивается количеством (индексация по правилам, принятым в работе [18])  n10 n(j1) ≈  L1j1  и заносится в клетку  ТС (ВПФ = 1; ПОЗ = 0). Те работники, у которых тяжесть заболевания больше чем  j1 , признаются больными и в ТС они заносятся в клетку (ВПФ = 1; ПОЗ = 1). Однако, их болезнь не настолько серьезна, чтобы признать их нетрудоспособными. Последнее определяется более высоким уровнем заболевания  j2 > j1 . Следовательно, количество работников с ПОЗ = 1 равно

n11 n(j<  j1 < j2) ≈ L1 * ( j2 - j                                (2.2)

 

По данным о величинах  n11  и  n10  можно рассчитать вероятность (риск) заболевания в case-группе :

R1 = n11/(n11 + n10) = (j2 – j1) / j2                                                       (2.3)

 

Заметим, что масштаб времени  L1 сокращается в определении риска.

Совершенно так же оцениваются количества больных и здоровых в control-группе. В формуле (2.2) следует заменить масштаб времени L1  на  L0 . Для дальнейшего важно, что решение нозологической проблемы определения  порогов, отделяющих больных от здоровых ( j) и трудоспособных от нетрудоспособных ( j) не должно зависеть от этиологии заболевания. Так как case- и control-группы различаются только масштабами времени L , которые сокращаются в определении рисков, то риски заболевания в case- и control-группах должны быть одинаковыми, а относительный риск должен быть равным единице.

Ошибочным в этих рассуждениях является предположение, что в control-группе прекращение рабочего стажа происходит по той же причине, что и в case-группе, т.е. из-за перехода заболевания через порог нетрудоспособности. Реально это не так. В подавляющем большинстве случаев работники уходят на пенсию по возрасту (при стаже t = t0) , оставаясь вполне трудоспособными. Это можно описать, вводя эффективный уровень заболевания  j0 = tL0  <  j2При этом вероятность (риск) заболевания в control-группе равна:

R0 = (j0 – j1) / j0                                                                                 (2.4)

 

Этот риск, очевидно, меньше, чем в case-группе, поэтому относительный риск заболевания под действием ВПФ больше единицы.

2.3. Продемонстрируем возможности использования ТС для анализа конкретной ситуации с бронхолегочной патологией у рабочих, занятых добычей, транспортировкой и обогащением апатит-нефелиновых руд в климатических условиях Крайнего Севера. Исследование различных групп рабочих предприятия ООО «Апатит» (Мурманская обл) описано в работах [19], [20]). При проведении изучения структуры хронических бронхолегочных заболеваний  углубленные медосмотры были организованы для 2238 работников подземных рудников (основная группа). В качестве группы контроля были обследованы 790 работников железнодорожного цеха (ЖДЦ).  Хронические бронхолегочные заболевания (ХБЛЗ) дифференцировались по нозологическим формам, однако, в связи с иллюстративностью последующего, ниже этого делаться не будет. Авторы [20] выделяли «группу риска», в которую включались лица с некоторыми признаками респираторной патологии, недостаточными для установления диагноза какого-либо ХБЛЗ. Ниже эта группа будет объединена с группой «здоровые лица», т.е. «сомнительные» случаи будут причислены к «здоровым».

В рамках принятых приближений ТС результатов обследования имеет вид:

Таблица 2.1.

ТС состояния респираторного здоровья работников

Клиническая группа:

Больные ХБЛЗ

(ПОЗ=1)

Здоровые

(ПОЗ=0)

Всего по факторам

Группы риска:

Подз. рудники (ВПФ = 1)

n11 = 387

n10=1851

n1* = 2238

ЖДЦ (ВПФ = 0)

n01 = 55

n00 = 735

n0*  = 790

Всего по заболеваемости

n*1 = 442

n*0 = 2586

n** = 3028

 

 

Анализ данных табл.2.1 с использованием соотношений п. 2.1 и п.2.2 позволяет утверждать следующее:

·        Оценочный риск ХБЛЗ в обследованном коллективе составляет Р(ПОЗ=1) = 0,146.

·        Риск возникновения ХБЛЗ в группе, подвергающейся воздействию ВПФ, составляет Р(ПОЗ=1|ВПФ=1) = 0,173.

·        Риск возникновения ХБЛЗ в группе, не подвергающейся воздействию ВПФ, составляет Р(ПОЗ=1|ВПФ=0) = 0,07.

·        Относительный риск RR = 2,48 ;  соответственно, этиологическая доля EF = 60% . Согласно Руководству [21] такие величины RR  и EF свидетельствуют о высокой степени причинно-следственной связи нарушений здоровья с работой.

 

2.4. Пороги тяжести заболеваний. Приведенные данные о состоянии респираторного здоровья работников позволяют оценить тяжести заболеваний, принятых в качестве порогов  j1  (здоров-ПОЗ)  и  j2  (ПОЗ-ПЗ).

Если принять характерный масштаб развития ЗВУТ в «фоновых» условиях (control-группе) L0 = 1,75 лет, стаж выхода на пенсию τ0 = 42 года, то эффективная тяжесть заболевания j0 = 24, порог перехода здоров-ПОЗ  j1 = 22,33 , а переход к ПЗ происходит при j2 = 27. Это значение тяжести перехода вполне соответствует величине  j2  = 29,6 , найденной в п.1.1 при анализе постажевых распределений работников с респираторной патологией в горно-химической промышленности Крайнего Севера.

Заметим, что так определенные риски представляют собой эпидемиологические, групповые характеристики и непосредственно не подходят для обоснования профпатологических заключений. Последние должны основываться на анализе ансамблевых рисков, оцениваемых по методике п. 1.2.  Так как использующиеся в настоящее время методы оценки тяжести различных заболеваний и их пороговых («здоров-болен») значений чисто эмпирически согласованы для различных нозологий,  предлагаемый способ диагностирования ПЗ не требует введения новых методов или установления новых порогов заболевания.

 

Заключение

Рационализация охраны труда – это создание виртуальной среды, отражающей в строго определенных (как правило - количественных) информационных характеристиках реальность трудовых отношений. При этом

  • унифицируются методы исследований и заключений, происходит переход  от «импрессионизма» к обоснованным решениям, принимаемым по общим правилам;
  • выявляются объекты и параметры натурных исследований, т.е. создаются методологические основы организации статистических измерений в гигиене труда;
  • появляется возможность «встроить» охрану труда в систему управления производством.

В частности, рационализация профпатологии организует новую систему понятий: условные вероятности, относительные риски, статистические ансамбли, стохастические модели развития ПЗ, внутри которой становится возможным адекватное количественное  описание ситуации с заболеваемостью в трудовых коллективах.

Специфика экспертной практики при ПЗ, дающих право на существенные материальные льготы, определяет особую ценность всех объективных и, в первую очередь, инструментальных методов исследования. В настоящее время для диагностики каждого вида ПЗ разработаны лабораторные и функциональные методы исследования.

Развитие лабораторной практики, углубленное изучение отдельных звеньев патогенеза, приводит к значительному увеличению лабораторных тестов. Особое место в профпатологической практике занимают функциональные тесты. Это определяется, в частности, тем, что благодаря совершенствованию технологических процессов и улучшению условий труда, в настоящее время сравнительно редко встречаются тяжелые формы ПЗ со значительными органическими изменениями. Растет значение оценки функционального состояния различных органов и систем на ранних, менее выраженных, стадиях заболевания. Использование функциональных тестов позволяет выявить этиологический фактор, уточнить клинические особенности заболевания, дать объективную оценку состояния больного, сформулировать прогноз.

Рационализация описания динамики ПЗ опирается на моделирование динамики ЗВУТ. В моделировании стохастического поведения систем, состоящих из многих однородных объектов, большую роль играет аппарат ЦМ. Это целая область теории стохастических явлений – динамика вероятностей.  Фактически ЦМ – это набор достаточно эффективных и гибких инструментов для изучения случайных процессов. Благодаря сравнительной простоте и наглядности математического аппарата, высокой достоверности и точности получаемых решений, ЦМ были вполне успешно использованы, в том числе, для моделирования развития ПЗ.

Вообще говоря, ЗВУТ представляет собой этап развития практически всех видов заболеваний, развивающихся под влиянием ВПФ пролонгированного действия. Наблюдая за частотой ЗВУТ, можно получить представление о развитии ПЗ у отдельных работников, практически для любой нозологии заболевания. Таким образом, статистика ЗВУТ, собирая отдельные истории болезней, описывает эпидемиологическую обстановку в трудовом коллективе.

Период ЗВУТ L фактически признается в НПА значимым идентификатором ПЗ.  Соответственно, вполне обосновано рассматривать и количество  j перенесенных ЗВУТ в качестве наглядного и универсального показателя тяжести заболеваний. Эти величины можно использовать для калибровки и сличения других лабораторных и функциональных показателей развития ПЗ.

Еще один смысл моделирования динамики ЗВУТ состоит в том, что результаты описывают распределения заболеваний не только по стажу работы, но и по тяжести. По натурным данным легче определяется первое. Его несложно трансформировать во второе, которое по результатам натурных наблюдений определить гораздо труднее.  Реально исследований биометрических функций в эпидемиологии практически не проводится. В такой ситуации целесообразно, используя статистические методы, установить скрытые свойства наблюдаемых распределений.

 

Литература:

  1. Федорович Г.В. Рациональная эпидемиология профессиональных заболеваний. – Saarbrucken, Deutschland:  Palmarium Academic Publishing , 2014 – 343 p.
  2. Федеральный закон РФ  «Об основах охраны здоровья граждан в Российской  Федерации» от 21.11.2011 №  323-ФЗ.
  3. Федорович Г.В. Зависимость «доза-эффект» в гигиене труда. – Saarbrucken, Deutschland:  Palmarium Academic Publishing , 2017 – 201 p.

4.Федорович Г.В.  Методы статистики ансамблей в эпидемиологии профзаболеваний // БиОТ. 2011. № 3. С. 71 – 75 .

5.Тихонов В.И., Миронов В.А. Марковские процессы. - М.: Сов.радио, 1977 -  488 с.

  1. Флетчер Р., Флетчер С., Вагнер Э. Основы доказательной медицины (пер.с англ.), М., Медиа Сфера, 1998, - 352 С.
  2. Измеров Н.Ф., ред. Профессиональная патология. Национальное руководство. М.:  ГЭОТАР-Медиа; 2011.
  3. Федорович Г.В. Основания актуарных расчетов рисков профессиональных заболеваний // БиОТ. 2013. № 2.  С. 57 – 61.
  4. Верещагин А.И.(ред).Профессиональные заболевания и их распределение по классам условий труда в Российской Федерации в 2009 году / Информационный сборник статистических материалов. - М.: Роспотребнадзор. - 2010. -108 с.
  5. Федеральный закон РФ «О специальной оценке условий труда» от  28.12.2013   № 426-ФЗ
  6. Федеральный Закон РФ «Об обязательном социальном страховании от несчастных случаев на производстве и профессиональных заболеваний» от  24.07.98  № 125-ФЗ 
  7. Постановление  Правительства  РФ «Об утверждении Положения о расследовании и учете профессиональных заболеваний» от 15.12.2000 № 967 
  8. Федорович Г.В. Условия труда и заболеваемость работников // БиОТ.  2014. № 4.   С.14-18.
  9. Каспарьян Ж.Э., Карначев И.П., Никанов А.Н. Северные проценты // БиОТ. 2014. № 3. С.60 – 63.
  10. Приказ  МЗ  «Об утверждении перечня профессиональных заболеваний» от 27.04.2012. № 417н
  11. Приказ МЗ «Об утверждении перечней вредных и (или) опасных факторов и работ, при выполнении ко­торых проводятся обязательные предварительные и периодические медицинские осмотры (обследования)» от 12.04.2011 № 302н

17.Федорович Г.В. Опыт моделирования динамики профзаболеваний // БиОТ 2013. №3. С.12-16.

  1. Федорович Г.В. Риск-обоснование диагностики профзаболеваний. // БиОТ. 2018. № 2.  С.5 – 16.
  2. Федорович Г.В. Эпидемиологический анализ характеристик профессионального риска. // БиОТ. 2012. № 3.  С. 49-53                                                
  3. Сюрин С.А., Буракова О.А. Респираторная патология в горно-химической промышленности Крайнего Севера. // БиОТ. 2012. № 4. С. 56-59.
  4. Р 2.2.1766-03 «Руководство по оценке профессионального риска для здоровья работников.  Организационно-методические основы, принципы и критерии оценки». - М.: Минздрав России, 2004. – 17 с.