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目的消除或减轻工作场所职业紧张(Job stress，JS)已经成为保护劳动者健康的主要内容之一。钢铁工人职业紧张程度相对较高，识别钢铁工人职业紧张影响因素，找出高危人群，将有助于钢铁工人职业心理健康干预相关政策和措施的制定；构建钢铁工人职业紧张预测模型，将为职业紧张客观评价方法的探索提供新思路。该研究旨在探讨：1某钢铁厂工人职业紧张的现状及影响因素，找出该厂钢铁工人职业紧张的高危人群；2阐明职业暴露因素(高温、噪声、粉尘和一氧化碳等)累积暴露量对钢铁工人职业紧张的影响；3构建钢铁工人职业紧张和高度职业紧张预测模型，为钢铁工人职业紧张的识别提供方便快捷的工具；4构建不同工种钢铁工人高度职业紧张预测模型，精准预测各工种钢铁工人高度职业紧张。
方法数据源自国家科技部重点支撑项目《京津冀地区职业人群健康效应队列研究》课题基线调查资料。1采用横断面研究设计，以唐山某钢铁公司8078名钢铁工人为研究对象。采用面对面访谈式调查研究对象人口统计学基本信息、行为生活习惯、职业性有害因素暴露情况、疾病史和家族史。采用工作内容问卷(Job content questionnaire，JCQ)进行钢铁工人职业紧张的测量和评价。现场进行钢铁工人体格检查，并由专业检验医师进行血液、尿液等生物样本的检测。完成数据录入，建立SAS数据库。采用非条件logistic回归分析职业紧张影响因素；采用限制性立方样条(Restricted cubic spline，RCS)函数拟合职业暴露因素累积量与职业紧张检出率的剂量反应关系。2进一步筛选未患某些职业紧张相关疾病的工人6236名作为研究对象，构建职业紧张预测模型。采用Lasso回归、随机森林算法和Logistic回归筛选钢铁工人职业紧张影响因素；结合非稳态负荷理论，筛选相关生理指标，联合构建钢铁工人职业紧张预测模型、高度职业紧张预测模型和不同工种钢铁工人高度职业紧张预测模型。通过计算C-统计量(concordance statistics)进行模型区分度(discrimination)评价；通过Hosmer-Lemeshow拟合优度检验和校准曲线进行模型校准度(calibration)评价。采用Nomogram图进行模型展示。
结果1在8078名研究对象中，男性7423名，占91.9%；职业紧张和高度职业紧张检出率分别为49.1%和26.2%。2与30~40岁钢铁工人比较，20~30岁工人职业紧张风险OR值为1.469(1.181~1.828)；与初中及以下文化程度钢铁工人比较，大学及以上文化程度工人职业紧张风险OR值为0.767(0.658~0.895)；与未婚工人比较，离异或丧偶的工人职业紧张风险OR值为1.459(1.053~2.021)；与家庭人均月收入低的工人比较，家庭人均月收入高于2500元/月人的工人职业紧张风险OR值为0.738(0.645~0.844)；社会支持程度高的工人职业紧张风险显著降低，OR值为0.356(0.318~0.384)；心理状态消沉的工人职业紧张风险显著升高，OR值为1.122(1.018~1.238)。3短期合同或劳务派遣的工人职业紧张风险是长期合同工人的1.401倍，OR值为1.401(1.170~1.677)；热轧钢工职业紧张风险最低，动力保障工、其它工种、炼钢工、检修工、冷轧钢工和炼铁工与热轧钢工相比，职业紧张风险依次增高，炼铁工职业紧张风险最高；与长白班工人比较，四班三运转工人的职业紧张风险降低，OR值为0.858(0.752~0.979)；与高温累积暴露量低于490(℃·年)钢铁工人比较，高温累积暴露量高于712.5(℃·年)的工人职业紧张风险提高1.618倍，OR值为1.618(1.385~1.890)；粉尘累积暴露量高于40(mg/m3·年)的工人职业紧张风险是粉尘累积暴露量低于19(mg/m3·年)工人的1.667倍，OR值为1.667(1.449~1.917)。4logistic回归筛选变量构建职业紧张预测模型灵敏度61.6%，特异度67.6%，ROC曲线下面积AUC为69.1%，正确指数0.293，均高于Lasso回归、随机森林算法筛选变量所构建的预测模型。5加入相关生理指标前后，Lasso回归、随机森林算法、Logistic回归筛选变量构建模型的净重新分类指数(Net Reclassification Index ， NRI )分别为3.95%、1.57%和2.00%；综合判别改善指数(Integrated Discrimination Improvement，IDI)分别为0.013、0.015和0.007。6钢铁工人高度职业紧张预测模型灵敏度38.9%，特异度87.6%，AUC75.1%；炼铁工、炼钢工、热轧钢工、检修工和动力保障工预测模型中AUC分别为69.2%、71.9%、74.4%、70.5%和65.7%。
结论1该钢铁工厂工人普遍存在职业紧张。文化程度高、家庭人均月收入高、四班三运转倒班方式的工人职业紧张风险低；20~30岁、离异或丧偶、社会支持度低、心理状态欠佳、高温累积暴露量高、粉尘累积暴露量高和短期合同或劳务派遣的工人职业紧张风险高。按热轧钢工、动力保障工、其它工种、炼钢工、检修工、冷轧钢工、炼铁工顺序，钢铁工人职业紧张风险依次增加。
2logistic回归、Lasso回归和随机森林算法筛选变量构建的职业紧张预测模型预测能力以logistic回归最优。加入生理指标后，各模型的预测能力正向改善。钢铁工人高度职业紧张预测模型特异度较高，预测能力一般。炼铁、炼钢和检修钢铁工人高度职业紧张预测模型预测能力较强。
方法数据源自国家科技部重点支撑项目《京津冀地区职业人群健康效应队列研究》课题基线调查资料。1采用横断面研究设计，以唐山某钢铁公司8078名钢铁工人为研究对象。采用面对面访谈式调查研究对象人口统计学基本信息、行为生活习惯、职业性有害因素暴露情况、疾病史和家族史。采用工作内容问卷(Job content questionnaire，JCQ)进行钢铁工人职业紧张的测量和评价。现场进行钢铁工人体格检查，并由专业检验医师进行血液、尿液等生物样本的检测。完成数据录入，建立SAS数据库。采用非条件logistic回归分析职业紧张影响因素；采用限制性立方样条(Restricted cubic spline，RCS)函数拟合职业暴露因素累积量与职业紧张检出率的剂量反应关系。2进一步筛选未患某些职业紧张相关疾病的工人6236名作为研究对象，构建职业紧张预测模型。采用Lasso回归、随机森林算法和Logistic回归筛选钢铁工人职业紧张影响因素；结合非稳态负荷理论，筛选相关生理指标，联合构建钢铁工人职业紧张预测模型、高度职业紧张预测模型和不同工种钢铁工人高度职业紧张预测模型。通过计算C-统计量(concordance statistics)进行模型区分度(discrimination)评价；通过Hosmer-Lemeshow拟合优度检验和校准曲线进行模型校准度(calibration)评价。采用Nomogram图进行模型展示。
结果1在8078名研究对象中，男性7423名，占91.9%；职业紧张和高度职业紧张检出率分别为49.1%和26.2%。2与30~40岁钢铁工人比较，20~30岁工人职业紧张风险OR值为1.469(1.181~1.828)；与初中及以下文化程度钢铁工人比较，大学及以上文化程度工人职业紧张风险OR值为0.767(0.658~0.895)；与未婚工人比较，离异或丧偶的工人职业紧张风险OR值为1.459(1.053~2.021)；与家庭人均月收入低的工人比较，家庭人均月收入高于2500元/月人的工人职业紧张风险OR值为0.738(0.645~0.844)；社会支持程度高的工人职业紧张风险显著降低，OR值为0.356(0.318~0.384)；心理状态消沉的工人职业紧张风险显著升高，OR值为1.122(1.018~1.238)。3短期合同或劳务派遣的工人职业紧张风险是长期合同工人的1.401倍，OR值为1.401(1.170~1.677)；热轧钢工职业紧张风险最低，动力保障工、其它工种、炼钢工、检修工、冷轧钢工和炼铁工与热轧钢工相比，职业紧张风险依次增高，炼铁工职业紧张风险最高；与长白班工人比较，四班三运转工人的职业紧张风险降低，OR值为0.858(0.752~0.979)；与高温累积暴露量低于490(℃·年)钢铁工人比较，高温累积暴露量高于712.5(℃·年)的工人职业紧张风险提高1.618倍，OR值为1.618(1.385~1.890)；粉尘累积暴露量高于40(mg/m3·年)的工人职业紧张风险是粉尘累积暴露量低于19(mg/m3·年)工人的1.667倍，OR值为1.667(1.449~1.917)。4logistic回归筛选变量构建职业紧张预测模型灵敏度61.6%，特异度67.6%，ROC曲线下面积AUC为69.1%，正确指数0.293，均高于Lasso回归、随机森林算法筛选变量所构建的预测模型。5加入相关生理指标前后，Lasso回归、随机森林算法、Logistic回归筛选变量构建模型的净重新分类指数(Net Reclassification Index ， NRI )分别为3.95%、1.57%和2.00%；综合判别改善指数(Integrated Discrimination Improvement，IDI)分别为0.013、0.015和0.007。6钢铁工人高度职业紧张预测模型灵敏度38.9%，特异度87.6%，AUC75.1%；炼铁工、炼钢工、热轧钢工、检修工和动力保障工预测模型中AUC分别为69.2%、71.9%、74.4%、70.5%和65.7%。
结论1该钢铁工厂工人普遍存在职业紧张。文化程度高、家庭人均月收入高、四班三运转倒班方式的工人职业紧张风险低；20~30岁、离异或丧偶、社会支持度低、心理状态欠佳、高温累积暴露量高、粉尘累积暴露量高和短期合同或劳务派遣的工人职业紧张风险高。按热轧钢工、动力保障工、其它工种、炼钢工、检修工、冷轧钢工、炼铁工顺序，钢铁工人职业紧张风险依次增加。
2logistic回归、Lasso回归和随机森林算法筛选变量构建的职业紧张预测模型预测能力以logistic回归最优。加入生理指标后，各模型的预测能力正向改善。钢铁工人高度职业紧张预测模型特异度较高，预测能力一般。炼铁、炼钢和检修钢铁工人高度职业紧张预测模型预测能力较强。