中国の長距離バスターミナルの従業員におけるアレルギー性鼻炎リスクを予測するためのノモグラムの構築

Construction of a nomogram for predicting the risk of allergic rhinitis among employees of long-distance bus stations in China.

• Li Li
• Hang Liu
• Yu Wang
• Xu Han
• Tanxi Ge
• Lijun Pan

抄録

本研究では、226のバスターミナルホールの従業員3194人を対象に、室内空気汚染物質とアレルギー性鼻炎に対する健康影響を調査し、それらの従業員のアレルギー性鼻炎リスクを予測するためのノモグラムモデルを構築した。室内空気温度、相対湿度、PM、PM、総細菌、総真菌を測定し、アンケート調査により駅の基本情報と従業員の健康情報を収集した。その結果、PM、PM、総細菌、総真菌の基準値超過率は、それぞれ18.16％、31.13％、2.22％、55.89％であった。温度、相対湿度、PM には季節的な変動が見られた．乗客の流れは温度と総菌数に影響を与える可能性があった．中央空調は総菌数に影響を与える可能性があった．アレルギー性鼻炎と診断された従業員は15.90%であった。相対湿度、真菌、自己申告したアレルギー性鼻炎症状、喫煙への暴露がアレルギー性鼻炎の影響因子であった。これら4つの変数を組み入れてノモグラムを構築した。ノモグラムのコンコーダンス指数は、トレーニングコホートおよびテストコホートでそれぞれ0.775（95％CI：0.745-0.806）および0.749（95％CI：0.715-0.783）であった。校正プロットの結果、ノモグラムモデルは良好な識別性と一貫性を示した。このノモグラムモデルはアレルギー性鼻炎の発生を予測するのに役立つかもしれない。

This study examined indoor air pollutants and their health effects on allergic rhinitis in 3194 employees of 226 bus station halls and then constructed a nomogram model to predict allergic rhinitis risk in those employees. Indoor air temperature, relative humidity, PM , PM , total bacteria, and total fungi were measured, and questionnaires were used to collect basic station information and employee health information. The results revealed that the over-standard rates of PM , PM , total bacteria, and total fungi were 18.16%, 31.13%, 2.22%, and 55.89%, respectively. Seasonal variations were found in temperature, relative humidity, and PM . Passenger flow could affect temperature, and total bacteria. Central air conditioning could affect total bacteria. A total of 15.90% of the employees were diagnosed as allergic rhinitis by physicians. Relative humidity, fungi, self-reported allergic rhinitis symptoms, and exposure to smoking were the influencing factors for allergic rhinitis. These four variables were incorporated to construct a nomogram. The concordance index of the nomogram was 0.775 (95% CI: 0.745-0.806) and 0.749 (95% CI: 0.715-0.783) for the training cohort and test cohort, respectively. The calibration plot revealed that the nomogram model exhibited good discrimination and consistency. This nomogram model may help predict the occurrence of allergic rhinitis.

© 2020 John Wiley & Sons A/S. Published by John Wiley & Sons Ltd.