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背景:职业性噪声性听力损失（Noise-inducedhearingloss,NIHL）是全世界最常见的职业病之一。复杂噪声（非稳态噪声）是工作场所主要噪声类型,研究显示单用噪声能量指标[如累积噪声暴露（Cumulative noise exposure,CNE）]不能有效评估复杂噪声所导致的听力损失。目前关于应用峰度（反映噪声时域结构）调整的噪声能量形成联合指标来量化和评估复杂噪声暴露的研究报道较少。本研究旨在分析峰度调整CNE（Kurtosis-adjusted CNE,CNE’）对评估典型制造业中复杂噪声相关的职业性听力损失的有效性。目的:1.观察13个典型工种的噪声暴露特征分布情况;2.阐明利用峰度评估NIHL的可行性;3.分析复杂噪声导致更严重NIHL的原因;4.评估ISO-1999对我国制造业工人永久性听阈位移（Noise-induced permanent threshold shift,NIPTS）的预测效果;5.应用峰度与能量的联合指标评估复杂噪声导致NIHL的有效性,为职业性噪声测量方法和职业接触限值等国家职业卫生标准修订提供科学依据。方法:通过横断面调查,选择1404名制造业工人为研究对象,包括1145名暴露于复杂噪声的家具制造业工人和通用设备制造业工人,以及259名暴露于高斯噪声（稳态噪声）的纺纱工人和造纸工人。其中复杂噪声组分为家具制造业的枪钉工、木工、钻孔工和装配工,通用设备制造业的金属加工工人、冷镦工、抛光工、冲压工、焊接工和锻造工;高斯噪声组分为纺织企业的纺纱工和织造工,以及造纸业的制浆工。收集每个研究对象的双耳500、1000、2000、3000、4000、6000和8000Hz的纯音测听数据和噪声暴露数据（波形、能量指标和时域结构指标）。噪声能量指标包括8小时等效A声级（Eight-hour Continuous Equivalent A-weighted Sound Level,LAeq,8h）和CNE,噪声时域结构测量指标为峰度（β）。CNE’作为噪声能量和时域结构的联合指标。采用统计描述方法分析不同工种的人口学资料、噪声暴露特征和听力损失指标;使用散点图描述峰度或CNE与LAeq,8h之间的相关关系;通过Cochran-Armitage趋势χ2检验分析峰度与高频听力损失患病率（Prevalence of HFNIHL,HFNIHL%）之间的剂量-反应关系;采用Logistic回归分析来评估峰度在各频率的NIHL的患病率（Prevalence of NIHL,NIHL%）中的作用,并用比值比（Odd Ratios,OR）和 95%置信区间（Confidence Intervals,CI）表示;采用配对t检验评估NIPTS预测值中位数与实测值之间的差异;采用两独立样本t检验分析不同噪声类型低估值之间的差异;采用方差分析评估不同峰度低估值之间的差异,两两比较采用B onferroni校正检验;通过配对样本t检验评估复杂噪声暴露工人和高斯噪声暴露工人在CNE调整前后与HFNIHL%的差异。结果:1.本次调查的4个行业13个工种的1404名制造业工人中,74.29%的工人暴露于高于85 dB（A）的噪声水平,平均噪声暴露水平为88.59±6.73 dB（A）,平均暴露工龄为 8.47±8.11 年,平均 CNE 为 96.20±8.1388.59±6.73 dB（A）·年,多达83.55%的制造业工人暴露于复杂噪声中,并且35.61%的工人患有HFNIHL,平均 NIPTS346 为 24±13 dB HL。2.每个工种拥有唯一波形,复杂噪声波形与高斯噪声波形具有显著差异;13个工种的LAeq,8h超标率均在50%以上,13个工种中CNE超标率在50%以上的仅纺纱工和织造工;制浆工、织造工和纺纱工峰度值均小于10,木工和枪钉工主要分布于峰度≥50的范围内,尤其是枪钉工,80%以上的工人接触噪声峰度≥100,其他工种的峰度主要分布于10～50。3.散点图结果显示,峰度与LAeq,8h或CNE之间没有相关性（P＞0.05）;二元Logistic回归结果显示,NIHL的风险因素OR值的排序依次为:OR年龄＞OR性别＞ORLAeq,8h＞OR工龄＞OR峰度。将峰度划分为四个等级（＜10,～50,～100,≥100）,并将β＜10作为参考组,在校正了年龄、性别和CNE后,峰度的OR值随着峰度值的增加而增大;多元线性回归分析结果表明,峰度对NIPTS346的贡献程度仅次于LAeq,8h和工龄;在CNE＜100 dB（A）·年的工人中,NIPTS呈现“V”形缺口现象,随着峰度值的增加,缺口范围越来越深,并在4kHz或6kHz的下达到缺口底部;使用Logistic回归分析结果表明,在调整了年龄、性别和CNE后,暴露于复杂噪声（β≥10）的工人在2、3、4、6和8kHz频率下发生NIHL的风险较高斯噪声（β＜10）的工人有显著增加（P＜0.05）。4.复杂噪声暴露工人与高斯噪声暴露工人的两组在年龄、工龄、NIPTS346和高频听力损失方面无统计学差异（P＞0.05）。在性别上,复杂噪声组与高斯噪声组有统计学差异（P＜0.001）。当CNE在同一个范围内时,复杂噪声的HFNIHL%高于高斯噪声的HFNIHL%;当LAeq,8h在同一个范围内时,除LAeq,8h≥90 dB（A）,其余各组工人较差耳NIPTS和HFNIHL%之间与峰度存在线性关系;当CNE一定时,随着峰度的增加,工人较差耳NIPTS和HFNIHL%上升的趋势。5.纺织业ISO-1999预测值低估实测NIPTS中位数在3～14dB之间,造纸业ISO-1999预测值低估实测NIPTS中位数在11～15 dB之间,家具制造业ISO-1999预测值低估实测NIPTS中位数在12～22 dB之间,通用设备制造业ISO-1999预测值低估实测NIPTS中位数在11～19 dB之间;高斯噪声的低估值在7～14 dB之间,复杂噪声的低估值在14～19 dB之间,高斯噪声的低估值与复杂噪声的低估值之间无统计学意义（t=2.63,P＞0.05）,进一步将复杂噪声峰度细化,分为（～50,～100,≥100）三组,当10≤β＜50时,ISO-1999的低估值在13～18 dB之间,当50≤β＜100时,ISO-1999低估值在15～19 dB之间,当β≤100时,ISO-1999低估值在15～21 dB之间,不同峰度的低估值之间存在统计学差异（F=5.08,P＜0.05）。6.复杂噪声的CNE’和HFNIHL%之间的回归方程与高斯噪声的CNE和HFNIHL%之间的回归方程几乎重叠,两个方程之间的HFNIHL%平均差异从8.10%下降到0.36%。此外,两个方程之间的HFNIHL%的平均差异在不同的分组中很明显,如男性工人,年龄＜30岁和30-50岁,以及家具制造业中木工和枪钉工等峰度值相对较高的企业和工种。结论:1.制造业噪声工种分布广泛,高噪声水平、长期暴露于噪声和噪声复杂的时域结构是NIHL的风险因素;2.不同工种的噪声源都会产生其独特的随时间变化而变化的噪声时域波形,;3.噪声时域结构对NIHL的发展有独立影响,也是NIHL的主要影响因素之一;4.在等能量的情况下,复杂噪声比高斯噪声导致更高的HFNIHL%,并随着峰度的升高,噪声对听觉系统的损害更严重;5.ISO-1999低估了工人实际的听力损失,且低估值随峰度的升高而增加;6.峰度调整后的CNE’指标可能比单独的CNE指标更有效地评估与复杂噪声的高峰度值相关的职业性听力损失风险。