2016年8月27日 星期六

化學品暴露評估與分級管理的問題

前情提要


結論:

1.不能用過去的檢測數據(sample)推論作業環境的濃度分配(population)=>現場的製程/作業/原物料一直在改變(不能用過去推論未來)

2.要用過去檢測數據(sample)推論作業環境的濃度分配(population),有幾個假設前提
  • 現場的製程/作業/原物料沒有改變
  • 不同作業狀態(平日假日、PM/正常運作、日間/夜間....),要視為不同的相似暴露族群(SEG)加以分開
  • 異常洩漏或緊急狀況視為離群點outlier排除

3.用過去數據(sample)推論作業環境的濃度分配(population),只能告訴我們超標(PEL/OEL)的或然率,卻沒有辦法告訴我們超過的濃度會有多高/時間會持續多久=>就健康危害而言,暴露濃度與暴露時間比超標機率更關鍵

4.整個制度可批判為:學者專家(透過嚇外行人的統計推估模式)玩數字遊戲

5.現場人員健康風險的管理,關鍵在於掌控高暴露風險的作業,不用透過環測與統計模式,其實很清楚哪些作業情境是關鍵。(工廠不大會需要透過環測與統計模式去評估作業暴露的健康風險)


Disclaimer: 
以上僅為個人觀點(鄙人不是職業衛生方面的專家,但是對於統計方法與方法應用前提假設的認知與能耐應該還可以)



 

1.環測與暴露評估兩者的關係為何?


原來的法規,針對危害性化學品定暴露容許濃度與規定進行作業環境測定(列管的化學品範圍窄小)


後來的法規(化學品分級管理辦法)新增了暴露評估與分級管理(列管的化學品範圍廣)有環測結果的用貝氏機率、沒有環測的可用半定量CCB或模式推估方法進行暴露評估與分級管理



本來環測結果對於事業單位而言,意義是判定作業場所是否超過法定暴露容許濃度(職安法12)

法定暴露容許濃度不考慮或然率與機率的問題,結果只有Yes or No
 Yes: 超標=>進行工程改善或行政措施
 No : 無需杞人憂天

現在環測結果被挪用作為暴露評估與分級管理
 (環測只是抽樣sampling的結果≠同仁的實際暴露情況) 暴露評估考慮機率與或然率!



2.作業環境的暴露濃度一定不能超過法規的容許值(PEL-TWA)嗎?

各項危害性化學品的暴露容許濃度(Permissible Exposure Limit)通常是依據TLV(Threshold Limit Values)定義

為美國政府工業衛生師協會 (ACGIH) 所訂,TLV是指空氣中某有害物質的濃度,在此濃度下,以每日工作8小時,一週工作5天,大部份健康勞工不致產生不良影響。TLV 之制訂大部份根據實際觀察經驗;在缺乏人類經驗之數據時,則大部分以動物毒性試驗數據為依據。 

而容許濃度(Permissible exposure limit, PEL),一般分為:
-          時量平均容許濃度(PEL-time weighted average, PEL-TWA
-          短時間時量平均容許濃度(PEL-short term exposure limit, PEL-STEL
-          最高容許濃度(PEL-ceiling, PEL-C)
以濃度數值高低而言,TWA<STEL<Ceiling(TWA的濃度最低、最嚴苛) 

職安法12-雇主對於中央主管機關定有容許暴露標準之作業場所,應確保勞工之危害暴露低於標準值。 

雇主應該做的是確保作業環境中的危害物濃度
-          8小時平均濃度低於PEL-TWA
-          15分鐘的最高平均濃度低於PEL-STEL
-          任一瞬間的濃度低於Ceiling 

實務上最常見的爭議在於故障洩漏,人員進行維修搶救的時候,環境中危害性化學品的濃度往往超過TWASTEL甚至Ceiling
只是作業人員都有穿戴Air-Line+Mask SCBA,不會直接暴露於該濃度中,這樣算是雇主違法嗎? 

如果以上情境合法,那環測結果超過TWA又有何疑慮與意義(人員有配戴防護具)



3.如何經由作業環境測定判定(雇主所提供的)作業環境合法?
(危害性化學品濃度低於法定容許濃度) 

依據-勞工作業環境監測實施辦法 (民國 103 12 31 日修正)
問題如下

大多數的技師應該只聽過貝氏羊奶粉、沒聽過貝氏機率..

如果連高水準的技師都搞不懂統計推論,負責執法的勞檢又該如何判定事業單位是否合法?

水準更差的事業單位安衛人員又該如何推動這一整套完全不同的觀念與作法?
反正官員來稽查只看有沒有環測、計畫有沒有技師簽證(看不懂做對還是做錯)

技師更是樂得蓋章賺錢..

環測sampling是針對一般正常(平常危害性化學品都在封閉管線內、作業人員不會暴露接觸)的狀況(具有代表性)?還是要針對異常狀況(維修保養或故障洩漏、人員會配戴防護具避免接觸;不具代表性但可了解高危害情境下的風險)?亦或都要看連續8小時的數據結果(TWA)




4.如何克服環測結果不具代表性的問題?(環測只是抽樣sampling的結果≠同仁的實際暴露情況)

方法-統計推論(貝氏機率)
用歷年的環測數值(抽樣sampling),推估作業環境的可能暴露濃度分配(population)







再用推估的暴露濃度分配(population)95百分位濃度,去判定此一作業環境暴露濃度是否可能超過PEL法定容許濃度的可能性(≒所謂的風險分級)


以上面這個例子而言,假設歷次的環測值是0.05, 0.14, 0.21, 0.37, 0.78(歷次環測值數值大小差異越大,計算出來的標準差與95百分位會越大)


而法定的暴露容許濃度是1.0ppm,則作業環境的暴露濃度沒有超標,雇主聘用的安衛人員可以放心安慰。 


如果改用貝氏機率推估,計算出的95百分位濃度為是1.6ppm
對照以下AIHA的暴露控制與風險分級,結果反而是超標(或說超標的風險很高)(雇主聘用的安衛人員)要再搞很多額外工程控制與行政管理措施(會過勞)




問題與爭議在於AIHA”評估控制(不是暴露評估)是另一套的觀念與不同的方法論,其目的=>保守看待危害物暴露濃度與風險、料敵從嚴、儘可能降低健康風險非判定是否合法!


貝氏機率+95百分位推估的作法,會造成很大的誤解與爭議

以上面的例子而言,就是高估作業環境中的暴露濃度(≒危言聳聽)

而且也沒有考慮作業暴露時間的長短(如同目前的氣象預報,只告訴大家下雨機率,卻沒告訴大家下豪大雨與大雨的下雨時間長短)

短時間超過PEL-TWA不代表違法或會造成不可逆的健康危害!



假設貝氏機率估計出來的95百分位濃度剛好超過TLV,公司又把推估的暴露濃度是否超過TLV當成是否須進行改善的一個決策門檻值;那麼代表此一改善與action的決策會有95%的錯誤機率(工廠浪費金錢與人力去做可能沒有必要的改善與預防)



這種認定方式與觀念,違反統計機率推論 本來的概念與用法
H0 (作業環境實際濃度與法定暴露濃度)沒有顯著的差異
HA 兩者有顯著的差異(單尾,作業環境實際濃度>法定暴露濃度)



另外工廠的製程狀況與使用化學品可能隨著客戶與產品組合變化在改變,用過去的環測數據,無法代表員工未來的暴露情況。







5.CCB沿用AIHA風險分級觀念


其法源依據是職安法11條「雇主對於具有危害性之化學品,應依其健康危害、散布狀況及使用量等情形,評估風險等級,並採取分級管理措施。


邏輯是把不知道該怎麼進行環測的危害性化學品,用散布狀況(沸點與製程溫度)與使用量,逕行判定其(控制前)危害風險大小等級,再針對風險等級高的危害性化學品建議採用相關暴露控制措施(表單),諸如整體換氣、局部排氣、密閉操作、防護具等分級管理措施。









 

對事業單位言,通常採用的是已經商業化一段時間的製程與生產設備,作業方式通常也已經成熟具備一定規範。因此那些具有風險的危害性化學品,通常是密閉製程條件中操作,有可能暴露接觸情況多半為短時間的保養維修,會搭配局部排氣、個人防護具與各項管制規定。


整套CCB的邏輯與流程,對於事業單位而言反而是顛倒過來以及沒有考慮控制後的風險(是否已可接受),無怪乎被事業單位視為paper work

若化學品定有容許暴露標準,而事業單位從事特別危害健康作業之勞工人數在100人以上,或總勞工人數500人以上者,應依其暴露評估結果與容許暴露標準(PEL)之比值,至少每3年暴露濃度<1/2 PEL)、每1年(1/2 PEL<暴露濃度≦PEL)或每3個月(暴露濃度≧PEL)評估一次。

假設公司已經針對疑慮的化學品暴露已有適當的控制與防護,一再重複此一評估程序,除了資料備勞檢查核之外,意義何在?




6.暴露評估、作業環境監測、作業環境是否合法與是否會發生化學品暴露造成的職災是幾件不同的事情

暴露評估可以用定量的貝氏機率推估、半定量的CCB與模式推估Modeling(假設條件太多/嚴苛,反而不符合現場實務don’t make sense),目的是分級管理、儘可能降低風險,所以要關注短時間與異常狀況的暴露與可能性或然率


作業環境測定目定是確認雇主提供的作業場所是否超過法定暴露容許濃度(職安法12),所以只看一般正常情況

所以「作業場所之作業,屬臨時性作業、作業時間短暫或作業期間短暫,且勞工不致暴露於超出勞工作業場所容許暴露標準所列有害物之短時間時量平均容許濃度,或最高容許濃度之虞者,得不受前項規定之限制


作業環境是否合法看暴露容許濃度TLV比對環測的結果數值,而TLV也只是一種方便法門,不能無限上綱規定所有 有疑慮的化學品在環境中的容許濃度為零或不得檢出;即便訂出一些看似穩健的TLV然而或許有些體質敏感的人在此一濃度下,日積月累還是會發生職業病;而且有更多奇怪的化學品還沒訂定出TLV


對於危害性化學品,關注的重點在於避免造成職業災害,然而人員接觸化學品發生職災的因果關係非常複雜,看似科學的暴露評估與分級管理方法意圖將以上複雜因果與風險量化分級,把複雜的因果情境簡化(=扭曲)與把幾個目的不同的事情混為一談的後果就是人在囧途。

-          事業單位搞不清楚暴露評估該怎麼做(貝氏機率、CCBModeling)也搞不清出分級管理的意義何在(只是一再重複/更新以上表單)
-          環測機構與簽證技師搞不懂統計與結果意涵(好歹算是受益者)
-          勞檢單位單裝模作樣稽核(只看事業單位有沒有化學品分級管理的相關紀錄,可能沒有能力作法是否正確)
-          學校老師看到實務亂象,痛心疾首
-          事業單位安衛人員為了應付勞檢單位稽查,只好配合搞paper work;萬一廠內發生職災(或有刁蠻的同仁意圖找公司麻煩),相關化學品分級資料成為呈堂證據時,安衛人員會更囧



結論與建議

1.   環測結果只用來做為判定與比對是否超過容許濃度PEL,超過PEL的檢測結果,要有業主或技師的說明回覆確認;不要用歷年數值+貝氏機率+95百分位推論去推估超過PEL的機率(高估風險,而且那個機率值不容易讓人理解)

2.    暴露評估與CCB不是壞事,但是要加入各項現有管制措施與評估管制後的風險大小是否可接受(類似OHSAS的風險評估)。增加暴露評估的次數與頻率無助於降低風險。

3.    法規的熟成需要一段時間,需要跟利害關係人不斷溝通與宣導,釐清作法、目的與按部就班執法;更需要去檢討與評估這些法規的效益(官員要思考的問題)


Cotton Dust Regulation: An OSHA Success Story?





想起以下這則利益迴避的諷刺笑話
不要問理髮師: 你的頭髮是否該修剪(理髮師為了他/她個人的利益,一定會跟你說頭髮太長或需要修剪…)

同理可證:
不要詢問職業衛生工程師,廠內人員是否有化學品曝露與職業健康的風險與疑慮(即便作業環境測定值都沒有超過TLV….)



如何判定鹹魚致癌(流行病學、動物試驗與對照案例分析)
摘錄:
致癌物等級”只是表達證據的確鑿程度,跟致癌風險的大小無關。
流行病學的證據
中國華南地區的鼻咽癌發病率遠高於世界平均水平。在歐美國家,發生率一般為1/(10萬)左右,而華南地區,男性發生率高達10~20/(10萬),女性也達到5~10/(10萬)。廣東的一些地區,甚至高達50/(10萬)。
動物實驗的證據
探討“是鹹魚中的什麼成分具有致癌能力?”
鹹魚經過高濃度的鹽醃製,而中式鹹魚和外國鹹魚的區別在於脫水的步驟。在這個過程中,會有一些亞硝胺類化合物生成,比如亞硝基二甲胺等等。這些亞硝基化合物在動物實驗中顯示了致癌性。 
對照病例研究的證據(排除不同族群基因、年齡與生活習慣背景的干擾):
1986年針對香港青年進行的,總共有250個“病例”和250個“對照”。通過問答,收集他們工作和生活方面的信息,並且通過他們的母親了解他們儿童時代的飲食構成。最後,獲得了完整的“病例-對照”數據的共有127組。分析這些數據,病例和對照之間最顯著的差別是兒童時代食用鹹魚的情況。如果兒童時代吃鹹魚比較多,成年後得鼻咽癌的比例就大大增加。這項研究的作者做出的結論是“香港青年中的鼻咽癌患者有90%以上是吃鹹魚,尤其是兒童時代吃鹹魚導致的”。
覺得很多廣告或半調子的健康新聞資訊都是在危言聳聽(=造口業)
(e.g., 00食品、有XX生活習慣,致癌比例增加A倍或B%)

對於公眾來說, 致癌能力有多大才是更為關心的問題(不同致癌物間的效力effect size的比較,e.g., 吃鹹魚vs 抽菸 vs PM2.5 vs 油煙,何者對於當事人的壽命殺傷力比較大?)而非是否致癌!


風險的陳述要有一個比較基準,否則以上陳述與說辭(=恐嚇當事人不能吃OO食品、或不能從事XX行為)可謂是不負責任的造口業。
畢竟想吃什麼或做什麼,是每個人的自由選擇(尊重各人的風險偏好與決策)、國家沒有禁煙禁酒禁止嚼槟榔(要不要吃鹹魚大家自己決定吧)
同理可證:
當員工個人的生活習慣(e.g., 抽菸、作息不正常、照三餐吃鹹魚/鹹酥雞與珍奶)風險遠大於工作場所化學品暴露時,廠內化學品健康風險評估與分級管理效益不顯著







費曼先生 這個不科學的年代


費曼先生對於風險評估的科學理性觀點:看相對值而非絕對值




 

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