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高频听力损失 “仔细听”也不能解决问题: 2024年; 您身边有没有这样的朋友:在交流时似乎总是“听而不闻”,听不清楚别人说话(尤其是女声),听不到鸟鸣或电话铃声等声音,说话总觉得舌头没直,做英语听力测试时会比较吃力……。; 石涯; 关键词：高频听力损失电话铃声英语听力测试说话

7113名噪声作业人员双耳高频听力损失影响因素分析被引量：1: 2024年; 噪声是最常见的职业病危害因素之一,据统计,全球目前有15亿人存在不同程度的听力损失[1],其中因职业性噪声导致的听力损失约占成年人听力损失的16%[2]。职业性噪声聋已经成为了我国仅次于职业性尘肺病的第二大职业病[3]。职业性噪声导致的听力损失早期通常表现为高频听力损失.; 王欣朱晓敏李春云潘丽君; 关键词：高频听力损失职业病危害因素职业性噪声聋噪声作业人员

一种扩展高频听力损失概率预测方法、装置、设备及介质: 本发明涉及计算机技术领域，公开了一种扩展高频听力损失概率预测方法、装置、设备及介质，该方法包括：获取所有飞行员的临床数据，并从临床数据中提取目标特征变量；基于目标特征变量，利用多因素逻辑回归建立概率预测回归方程；绘制概率...; 郭睿董佳佳张红蕾于笑薛蓉张昊濮彧

某轮胎制造企业员工高频听力损失现状及其影响因素的调查分析: 2024年; 目的了解某轮胎制造企业员工高频听力损失现状及其影响因素,为提出防控措施提供依据。方法以2023年某轮胎制造企业1 847名接噪工人为研究对象,通过问卷调查、纯音听阈测试、现场调查及作业场所噪声测量等形式收集资料,构建Logistic回归模型分析影响因素。结果噪声测量主要岗位21个,超标岗位11个、超标率52.4%;检查1 847人,检出高频听力损失219例、检出率11.9%。男性(χ^(2)=32.577)、中专及以下学历(χ^(2)=5.441)、吸烟(χ^(2)=16.975)、高血压(χ^(2)=7.735)、噪声高暴露岗位(χ^(2)=17.179)高频听力损失检出率较高(P<0.05),高频听力损失检出率随年龄增长(趋势χ^(2)=8.400)和工龄增加(趋势χ^(2)=18.680)而呈增高趋势(P<0.05),炼胶、硫化工段工人高频听力损失检出率高于成型、质检及其他岗位(χ^(2)=23.639,P<0.05),主要接触噪声和炼胶烟气、硫化烟气的工人高频听力损失检出率高于主要接触噪声和其他有害因素人员(χ^(2)=26.211,P<0.05),从不和偶尔佩戴耳塞的工人高频听力损失检出率高于经常佩戴耳塞者(χ^(2)=20.146,P<0.05)。Logistic回归分析结果显示,男性(OR=3.778,95%CI:2.207~6.467)、35岁~组(OR=1.496,95%CI:1.032~2.170)、年龄>45岁(OR=1.538,95%CI:1.012~2.335)、工龄10年~组(OR=2.165,95%CI:1.416~3.312)、工龄>20年(OR=3.391,95%CI:2.159~5.325)、炼胶工段(OR=3.914,95%CI:1.348~11.360)、噪声高暴露(OR=1.774,95%CI:1.090~2.888)和接触炼胶烟气(OR=5.098,95%CI:2.533~10.262)是作业人员高频听力损失的危险因素,大专及以上学历(OR=0.725,95%CI:0.536~0.979)、偶尔(OR=0.602,95%CI:0.424~0.853)和经常(OR=0.356,95%CI:0.237~0.534)佩戴耳塞是保护因素。结论多种因素影响工人高频听力;应引起重视,采取综合防控措施,保障工人身体健康。; 张鑫杨玉华张国庆张丽萍; 关键词：轮胎制造高频听力损失影响因素

噪声峰度在非稳态噪声暴露所致汽车制造业作业人员高频听力损失中的应用: 2024年; 目的分析峰度在非稳态噪声暴露所致汽车制造业作业人员高频听力损失中的作用,为补充和修订我国现有噪声评估标准提供依据。方法选取汽车制造业916名噪声作业人员为观察组,同时选择208名接触稳态噪声的作业人员为对照组,记录噪声波形,计算峰度及能量指标8 h等效声级(equivalent weighted sound level,L_(EX,8h))和累积噪声暴露量(cumulative noise exposure,CNE);测试双耳纯音气导听阈,计算3、4、6 kHz高频永久性听阈位移(Noise-induced permanent threshold shift at frequencise of 3,4,6 kHz,NIPTS_(346))及高频听力损失检出率(the prevalence of high frequency noise-induced hearing loss,HFNIHL%)。结果调查对象平均年龄为(35.1±8.7)岁,平均工龄为(9.4±8.1)年,男性占73.49%,接触的噪声L_(EX,8h)平均水平为(89.31±5.0)dB(A),CNE为(97.15±6.80)dB(A)·年,峰度为13.7(7.60,26.40),总体HFNIHL%为24.82%。经趋势χ^(2)检验,随着年龄(χ^(2)=28.032,P<0.05)、工龄(χ^(2)=52.697,P<0.05)、峰度(χ^(2)=22.341,P<0.05)、L_(EX,8h)(χ^(2)=7.206,P<0.05)的增加,高频听力损失检出率逐渐增加;经logistics回归分析,工龄、峰度和L_(EX,8h)是影响HFNIHL的主要因素;多元线性回归分析,工龄(b=1.14)峰度(b=2.66)和L_(EX,8h)(b=3.27)均对NIPTS346产生影响。应用峰度调整CNE后(CNE-K),非稳态噪声组的CNE-K和HFNIHL患病率的线性方程与稳态噪声组的方程几乎重合,两组之间的HFNIHL%平均差值从10.82%降至1.74%。结论除噪声能量外,噪声峰度也是评估非稳态噪声所致听力损失的一个重要参量。; 陈霞曾安可张美辨; 关键词：峰度非稳态噪声高频听力损失汽车制造业

职业性和非职业性噪声接触导致高频听力损失的交互作用: 2024年; 目的探讨职业性和非职业性噪声接触的交互作用对噪声作业工人高频听力损失(HFHL)发生风险的影响。方法采用回顾性队列研究方法,以某汽车生产企业2016—2018年上岗的602名听力正常男性噪声作业工人为研究对象。对其进行纯音听阈测试和问卷调查;采用Kaplan-Meier生存分析法和多因素Cox比例风险回归模型分析职业性与非职业性噪声接触对HFHL发生风险的交互作用。结果研究对象于2020年的HFHL发生率为34.1%,无发生语频听力损失者。Kaplan-Meier生存分析结果显示,职业性噪声接触强度超标、自评居住环境嘈杂、职业性噪声接触强度超标且自评居住环境嘈杂人群发生HFHL的风险均增加(P值均<0.01)。Cox比例风险回归模型分析结果显示,职业性噪声接触强度超标+自评居住环境嘈杂的联合作用[相对危险度(RR)=2.40,P<0.01]分别高于职业性噪声接触强度超标的单独作用(RR=2.09,P<0.01)和自评居住环境嘈杂的单独作用(RR=2.39,P<0.01),职业性噪声接触强度超标与自评居住环境嘈杂之间存在拮抗作用(交互作用指数<1.00)。结论职业性与非职业性噪声接触均可增加噪声作业工人发生HFHL的风险,且两者存在交互作用。; 白卢皙白卢皙段丹萍张晋蔚段丹萍王致; 关键词：非职业性噪声听力损失

噪声暴露人员高频听力损失的相关因素分析被引量：1: 2023年; 以2022年在南京市职业病防治院进行职业健康监护并完成空腹血糖、肝功能、纯音听力测试(pure tone audiometry,PTA)等检查的噪声暴露人员作为研究对象,采用二元Logistic回归分析高频听力损失的危险因素。3378名噪声暴露者中高频听力损失620例;高频听力轻度损失组双耳高频听力阈值差异有统计学意义(P<0.05),两两比较发现,双耳3 kHz与4 kHz、3 kHz与6 kHz听力阈值差异均有统计学意义(P<0.05);高频听力重度损失组双耳高频听力阈值差异无统计学意义(P>0.05)。高频听力损失检出率在不同性别、空腹血糖、血压、吸烟、饮酒、企业规模、行业类型间的差异均有统计学意义(P<0.01)。随着年龄、接噪工龄增长,高频听力损失检出率呈增加趋势(P<0.01)。二元Logistic回归分析结果显示,男性、年龄>40岁、接噪工龄≥15年、空腹血糖升高、吸烟、饮酒、中小微型企业、金属制造业是噪声暴露人员高频听力损失的危险因素。; 李春云汤玉华周诗陈允菊刘薇; 关键词：噪声纯音听力测试高频听力损失血糖

宁夏噪声作业工人高频听力损失情况分析: 2023年; 收集宁夏职业健康检查机构2020年1月1日至12月31日重点职业病监测的61421名噪声作业工人的职业健康检查资料,对双耳高频听力结果进行判定,分析其在不同性别、年龄、工龄、地区、行业、企业规模及类型等方面的分布特点。结果显示,噪声作业工人双耳高频听力损失检出率7.71%,男性高于女性,且随年龄、工龄增长而增高;检出率最高的地区为石嘴山市,最高的行业为采矿业,中型、内资企业检出率最高。提示应规范加强噪声作业工人的职业健康监护,重视本地区传统行业噪声危害的防治。; 罗琼谢峰马丽霞; 关键词：噪声高频听力损失职业健康检查

造船企业噪声所致作业工人高频听力损失回顾性队列研究被引量：1: 2023年; 目的探讨造船业不同职业性噪声暴露水平对作业工人高频听力损失的影响。方法采用回顾性队列研究方法,对上海市浦东新区某造船企业进行现场职业卫生调查,收集噪声暴露工人2016—2020年听力检测资料,根据噪声暴露水平,将工人分为高暴露组[≥90.0 dB(A)]、中暴露组[85.0~90.0 dB(A)]和低暴露组[<85.0 dB(A)],采用Cox比例风险回归模型分析高频听力损失的影响因素。结果2016年有1240名研究对象进入队列,随访期间进入队列人员105名,失访85名,截至2020年12月31日,有1260名完成1次及以上健康检查和听力测试。共检出高频听力损失154例,检出率为12.22%。Cox比例风险回归模型结果显示:与低暴露组比较,中、高暴露组发生高频听力损失的风险增加(P<0.01),其RR(95%CI)值分别为4.594(2.874~7.345)和5.355(3.277~8.749);与暴露时间<5年组相比,暴露时间为15~24年、≥25年组发生高频听力损失的风险增加(P<0.01),其RR(95%CI)值分别为3.883(1.397~10.794)、4.317(1.542~12.085);与不接触其他有害物质组比较,接触多种职业病危害因素组发生高频听力损失的风险增加(P<0.01),其RR(95%CI)值为2.057(1.627~3.030)。结论造船企业噪声暴露工人高频听力损失发生率较高。企业应积极寻求有效干预措施,减少工人噪声暴露水平和暴露时间,保护工人听力健康。; 王文朋黄云彪黄云彪沈惠平; 关键词：造船业高频听力损失回顾性队列研究 COX回归

瓶装饮料制造企业工人噪声暴露及高频听力损失关系分析: 2023年; 目的调查珠三角某市瓶装饮料制造企业生产线工人噪声暴露情况,分析高频听力损失的影响因素。方法选择该市7家瓶装饮料制造企业中接噪工龄≥1年的569名工人为研究对象,调查工人的噪声暴露情况、累积噪声暴露量(cumulative noise exposure,CNE)和高频听力损失(high-frequency hearing loss,HFHL)检出情况,用二元logistic回归模型分析不同个体特征和职业特征对接噪工人HFHL的影响。结果该市瓶装饮料制造企业生产线噪声声级为72.3~96.7 dB(A),38.49%岗位噪声水平超过国家职业卫生标准限值,工人HFHL双耳高频听力损失为109人,检出率为19.16%,高频听力损失组工人(n=109)的接噪声级、CNE、接噪工龄、年龄均高于听力正常组(n=460)(P<0.01)。存在噪声危害的岗位主要有包装岗位、灌装岗位、配料投料岗位、吹瓶岗位,灌装岗位、吹瓶岗位工人的接噪声级、累积噪声暴露量(CNE)均高于其他岗位工人(P<0.05)。logistic回归分析结果显示:年龄每增加1岁、CNE每增加1 dB(A)·年,工人发生HFHL的风险风别增加至原来的1.034、1.444倍(P<0.05);相比没有设置防护设施,有设置防护设施的工人发生HFHL的风险减少至原来的0.074倍(P<0.05);相比从不佩戴护耳器,偶尔、经常佩戴护耳器的工人发生HFHL的风险减少至原来的0.357、0.254倍(P<0.05)。结论灌装工和吹瓶工是瓶装饮料制造业的高危岗位,吹瓶工更甚。应采取提高生产工艺的自动化程度,降低工人的接噪时间,监督工人做好护耳器的佩戴,加强吹瓶岗位的防噪管理,以确保接噪工人不发生HFHL。; 潘文娜刘可平冯简青陈浩; 关键词：高频听力损失累积噪声暴露量

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