煤化工企业工人职业紧张、基因多态性及其交互作用与职业倦怠的关系研究

发布时间：2020-08-05 11:00

【摘要】：目的:调查煤化工企业工人职业紧张与职业倦怠现状,并分析两者之间的关系及职业倦怠发生的影响因素。同时,通过检测工人血浆神经内分泌及免疫指标的变化,来进一步揭示职业紧张和职业倦怠之间的关系。此外,从分子生物学角度的基因水平探讨5-HTT(SLC6A4)、NET(SLC6A2)、DRD2及GR(NR3C1)基因多态性与职业紧张和职业倦怠的关系。在探讨基因主效应的同时,对基因-基因交互效应及基因-环境交互效应对职业倦怠的影响进行分析。进而从客观生理变化、基因易感性及基因-环境共同作用的角度探讨职业心理问题发生的原因,并丰富和完善新疆地区职业人群职业紧张与身心健康的研究资料,为今后制定和提高煤化工企业工人身心健康水平,防治身心疾病的发生提供科学依据。方法:1)本研究采取整群抽样的方法抽取新疆某市煤化工企业一线作业工人1791人作为研究对象,采用职业紧张量表(OSI-R)付出-回报失衡量表(ERI)以及职业倦怠量表(MBI-GS)对其职业紧张、职业倦怠及其相关因素进行问卷调查;2)随机抽取问卷工人的20%作为血浆生理指标的测定对象,采用酶联免疫法进行神经递质(5-HT、NE、DA)、内分泌激素(ACTH、Cor)及细胞因子(IL-1、IL-2)等血浆生理指标含量的测定,3)随机抽取问卷工人中的30%作为此次基因多态性分析的研究对象,应用im LDR~(TM)基因分型技术对5-羟色胺转运体基因SLC6A4(5-HTTLPR、rs11080122、rs3794808)、去加肾上腺素转运体基因SLC6A4(rs2242446、rs4783899)、多巴胺D2受体基因(rs6277、rs2242592)及糖皮质激素受体基因NR3C1(rs41423247、258747)9个位点的多态性。结果:1、本次共发放调查问卷1791份,回收问卷1653份,其中有效问卷1472份,问卷有效率为89.05%。调查结果为:1)不同个体特征组工人OSI-R得分和在不同职业紧张组间的分布不同,且差异有统计学意义(P0.05)。其中男性、未婚、大专及本科受教育程度、本地工人、工龄≤10 a、固定白班和两班倒、接触职业危害因素为混合性、吸烟及饮酒的工人职业紧张程度和得分均较高(P0.05)。同时,不同个体特征组工人ERI得分和在不同付出-回报失衡组间分布的比较,其结果与OSI-R结果基本一致。此外,高职业紧张组的工人高付出低回报者所占比例明显高于低、中职业紧张组,其付出、过度投入及ERI指数的得分也高于低、中职业紧张组,且差异有统计学意义(P0.05)。同时职业任务、个体紧张反应与付出和过度投入及付出回报失衡指数之间呈正相关关系,且差异有统计学意义(P0.001)。2)本次调查的工人中高职业倦怠者共有465人,占总人数的31.59%。不同性别、婚姻状况、受教育程度、工龄、月收入、倒班、职业健康状况、吸烟及饮酒组的工人职业倦怠程度和得分不同,且差异有统计学意义(P0.05)。其中,男性、已婚、初中及以下受教育程度、工龄20 a、月收入4000元、两班倒、职业健康状况异常、吸烟及饮酒的工人职业倦怠程度和得分均较高(P0.05)。3)不同职业紧张组工人的职业倦怠程度不同,高职业紧张组的工人高职业倦怠者所占比例高于低、中职业紧张组,中职业紧张组的工人高职业倦怠者所占比例高于低职业紧张组,且差异有统计学意义(P0.05)。同时,高职业紧张组的工人在职业倦怠各维度及总分上的得分均高于低、中职业紧张组工人,且差异有统计学意义(P0.05)。不同付出-回报失衡组工人的职业倦怠程度不同,高付出-低回报组的工人中,高职业倦怠者所占比例高于非高付出-低回报组,且差异有统计学意义(P0.05)。同时,高付出低回报组职业倦怠各维度及总分上的得分均高于非高付出低回报组,且差异有统计学意义(P0.05)。4)多重线性回归分析结果表明:工龄、个体应对资源、个体紧张反应、职业任务、婚姻状况、收入及付出是工作倦怠的影响因素。其中,工龄、个体紧张反应、职业任务、婚姻状况、收入及付出与工作倦怠呈正相关,个体应对资源与工作倦怠呈负相关。2、1)煤化工企业工人个体特征因素对血浆神经递质、内分泌激素及免疫因子水平存在一定影响。其中,不同性别、居住地区及吸烟情况的工人其血浆5-HT含量存在不同;不同居住地区工人血浆DA和Cor含量不同;不同工龄组工人血浆Cor含量不同;不同班倒情况组工人血浆ACTH含量不同;不同学历和工龄组工人血浆IL-2含量不同;不同吸烟情况组工人血浆IL-1含量不同,且上述结果差异均有统计学意义(P0.05)。2)通过对个体特征因素进行控制,然后对不同职业紧张组工人血浆神经递质、内分泌激素及细胞因子含量进行比较,结果显示:高职业紧张组工人血浆5-HT、NE、ACTH及Cor含量高于低职业紧张组,且差异有统计学意义(P0.05),但IL-1和IL-2含量含量的比较,差异无统计学意义(P0.05)。高付出-低回报组(ERI1)工人血浆DA、NE及IL-2含量高于非高付出-低回报组(ERI≤1),5-HT、ACTH及Cor及IL-1含量比较,差异无统计学意义(P0.05)。3)高职业倦怠组工人血浆5-HT、NE及Cor含量高于低职业倦怠组,且差异有统计学意义(P0.05),DA、ACTH、IL-1及IL-2含量比较,差异无统计学意义(P0.05)。二分类Logistic回归分析结果显示:性别、婚姻状况、工龄、付出、个体紧张反应、5-HT、NE、Cor及IL-2是职业倦怠的影响因素。其中,婚姻状况、工龄、付出、个体紧张反应、5-HT、NE与职业倦怠呈正相关关系,是职业倦怠的危险因素。而性别、Cor及IL-2与职业倦怠呈负相关关系,是职业倦怠的保护因素。进一步通过对职业紧张-生理指标-职业倦怠之间的关联进行构建结构方程模型发现,职业紧张、付出-回报失衡、生理指标变化对职业倦怠有直接影响,职业紧张对生理指标变化有直接影响,生理指标变化很可能是职业紧张对职业倦怠影响的中介因素。3、1)对基因多态性分析研究对象的职业倦怠及各位点基因型的遗传平衡情况进行检验发现:不同性别、婚姻、工龄、月收入、职业紧张及付出-回报失衡程度组工人职业倦怠情况不同,且差异有统计学意义(P0.05)。同时,各基因位点符合Hardy-Weinberg遗传平衡定律,说明各基因位点在研究人群中处于遗传平衡状态。2)5-HTT基因5-HTTLPR位点LL基因型、SL基因型及L等位基因是高职业紧张和高职业倦怠的易感基因型,而rs11080122和rs3794808位点的不同基因型和等位基因频率在不同职业紧张和职业倦怠组间分布的比较差异均无统计学意义(P0.05);NET基因rs2242446位点CT基因型和rs4783899位点GT基因型是高职业紧张和高职业倦怠的易感基因型;DRD2基因rs6277和rs2242592位点不同基因型和等位基因组在不同职业紧张和职业倦怠组间频率分布的比较差异均无统计学意义(P0.05);GR基因rs41423247位CC基因型是高职业紧张和高职业倦怠的易感基因型。此外,rs41423247的CG基因型和C等位基因和rs258747位点CT基因型和T等位基因可以增加高职业倦怠的发生风险。3)通过分析单倍体型与职业倦怠易感性的关系发现:5-HTT基因5-HTTLPR、rs3794808及rs11080122三个位点的LCC和LTC为职业倦怠的危险单倍型,STC为保护单倍型;NET基因rs2242446和rs4783899两个位点的TG为保护单倍型;GR基因rs258747和rs41423247两个位点的TG和CG为危险因素单倍型,TC为保护单倍型。4)基因-基因交互作用分析发现,5-HTTLPR和rs2242446位点组成的交互模型是基因与基因组成的最佳交互模型,进一步引入职业紧张和ERI之后,进行基因-环境交互作用发现,5-HTTLPR、rs41423247、职业紧张组成的交互模型是最佳交互模型。进一步进行Logistic回归分析发现,三者之间的交互作用会使煤化工工人发生高职业倦怠的风险增加(OR=7.565,95%CI:1.967~29.085)。结论:本研究首次对新疆煤化工企业工人职业紧张对职业倦怠的影响进行了调查研究,探讨了职业倦怠发生中职业紧张的影响效应。1)此次煤化工工人中高职业倦怠的发生率为31.59%,该结果略高于国内外报道的一般人群调查结果,因此值得注意。因职业紧张因素和紧张反应的升高,以及紧张应对资源缺乏等导致工人职业紧张程度较高,继而导致职业倦怠发生程度升高。同时,工龄、婚姻及经济收入等个体特征因素也存在影响。建议用人单位和卫生服务部门积极合作,根据其职业倦怠的发生特点和影响因素,针对性的采取干预措施,通过降低职业紧张、增加应对资源,加强工人的身心健康意识来预防身心疾病的发生。2)进一步通过构建职业紧张-生理反应-职业倦怠的结构方程模型进行研究分析,结果提示生理反应在职业紧张对职业倦怠的影响中存在一定的中介效应。其中,神经递质5-HT和NE的作用明显。虽然激素和免疫因子在紧张和倦怠间的中介作用未发现,但单因素和多因素分析结果均显示出了一定的差异,因此值得进一步研究。今后的研究中可以采用客观生理指标对职业紧张和职业倦怠进行客观分析和评价。3)更深层次的从基因水平进行研究分析,结果提示5-HTT基因5-HTTLPR位点、NET基因rs2242446和rs4783899位点及GR基因rs41423247位点是职业紧张和职业倦怠的易感基因型。同时,各基因的不同SNP位点间对职业倦怠的影响存在联合作用,用GMDR对基因-基因及基因-环境的交互作用进行模型构建,结果显示5-HTTLPR、rs41423247及职业紧张之间对工人高职业倦怠的发生存在交互作用。因此在进行心理健康预防时,对于存在遗传易感性的个体,应避免或减少外界高危因素的刺激。职业倦怠作为一种早期心理健康问题,如果能做到早发现、早干预,就可以有效的控制和降低职业人群重大心理、生理和行为问题的发生,因此具有重要的理论和现实意义。
【学位授予单位】：新疆医科大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：R13
【图文】：

胺D2受体的DRD2基因位于11q22-q23，长度65.8 k成。DRD2 基因多态性与人格外倾性、精神分裂症、酒精依赖及药物滥用等密切相关[25, 26]。五羟色胺神障碍的一个重要候选基因。人5-HTT基因（SLC6约31Kb。Blazquez A[27]、Enoch MA[28]、Watanabe M态性与抑郁、精神分裂症、自杀性行为、酒精药物为一种社会心理因素，广泛的存在于各类职业人群业紧张引发的职业倦怠等职业心理问题的发生往往关。然而对于基因与环境因素之间的潜在交互作用清楚，因此值得研究，从而发现和识别各类因素之助于筛选高危人群，从而积极的进行预防和干预。起和发展，煤化工企业的数量不断增加。根据2014，新疆煤化工企业所占的比例为13.44%，仅次于煤二，且主要分布在昌吉和哈密地区。而煤化工产业

2.2.6 付出-回报失衡总体情况此次调查分析的1472名新疆煤化工企业一线作业工人中，非高付出低回报者1116人，占总人数的75.82%，高付出低回报者356人，占总人数的24.18%，见图1-1。此外，付出-回报失衡量表（ERI）三个维度得分分别为：付出得分为15.32±4.14分，回报得分为32.88±4.23分，过度投入得分为15.93±4.10分，付出回报失衡指数得分为0.86±0.22。图1-1 付出-回报失衡总体情况Figure 1-1 The total condition of effort-reward imbalance2.2.7 不同人群特征工人付出-回报失衡情况2.2.7.1 不同人口学特征工人付出回报失衡指数的比较由表1-17可知，不同性别、婚姻状况、受教育程度、居住地区及月收入组ERI指数的分布情况不同，且差异有统计学意义（P＜0.05）。其中男性高付出低回报者所占比例明显高于女性（26.49 vs 14.34）；未婚高付出低回报者所占比例明显高于已婚者（28.80 vs 22.92）；大专及本科受教育程度组高付出低回报者所占比例明显高于中专及以下者（38.82 vs 26.81 vs 14.80）；本地工人高付出低回报者所占比例明显高于外地工人（33.07 vs 22.36）；月收入＞4000元组工人高付出低回报者所占比例明显高于其它两组（31.67 vs 23.51 vs 16.95）。提示男性、未婚、受教育程度高、本地、月收入较高的工人，付出回报失衡程度较高。

新疆医科大学博士学位论文40图1-2 不同职业紧张组间ERI指数分布的比较Figure 1-2 Comparison of workers’ ERI indexes in different occupational stress groups2.3.2 不同职业紧张组间ERI得分的比较由表1-24可知，不同职业紧张组间，付出、过度投入及付出回报失衡指数得分不同，其中高职业紧张组在三个维度的得分均高于低、中职业紧张组，且差异有统计学意义（P＜0.05），而在回报维度的得分比较差异无统计学意义（P＞0.05）。提示职业紧张程度越高，付出-回报失衡得分越高，说明付出-回报失衡情况越严重。表1-24 不同职业紧张组ERI得分的比较（n，%）Table1-24 Comparison of workers’ ERI scores in different occupational stress groups（n，%）项目 例数 付出 回报 过度投入 付出回报失衡指数低职业紧张组 367 14.03±3.17 32.90±4.02 15.26±3.72 0.79±0.18中职业紧张组 733 15.31±4.12a32.81±4.37 15.71±4.11 0.86±0.22a高职业紧张组 372 16.62±4.61ab33.01±4.14 17.01±4.24ab0.92±0.23abF 37.905 0.275 19.385 36.283P ＜0.001 0.760 ＜0.001 ＜0.001注：与低职业紧张组比较

本文编号：2781454