배경: 본 연구는 기계학습 알고리즘을 통해 어깨 질환의 업무 관련성을 예측하는 예측 모델을 개발하고자 하였다. 방법: 본 데이터세트는 2020년 1월부터 2021년 12월까지 어깨 근골격계 질환과 관련하여, 직업성 질병을 신청하고 한국 근로복지공단 질병평가위원회의 최종 승인 결정(결정서)을 받은 8,302명의 7,270건을 포함하였다. 본 연구에서는 인구통계학적 분석 및 어깨 질환별 승인율의 차이를 수행하였다. 또한 업무 관련성 평가를 위한 예측 모델을 구성하기 위해 로지스틱 회귀, 서포트 벡터 머신, 결정 트리, 랜덤 포레스트, XGBoost를 포함한 기계학습 알고리즘을 활용하였다. 결과: 각 모델의 성능을 평가하였다. XGBoost는 정확도 81.64%, 곡선 아래 면적(area under the curve) 0.73을 보였고, 랜덤 포레스트는 정확도 84.46%, 곡선 아래 면적 0.73을 보였다. 업무 관련성 평가에 영향을 미치는 주요 요인은 고용 기간, 신체 부담 점수, 성별, 연령이었다. 결론: 다양한 기계학습 기법의 적용은 높은 성능 점수를 보였으며, 직업환경의학과 전문의의 판정 간 차이를 줄이는 데 도움이 될 수 있음을 시사한다.

배경 및 목적: 근골격계 질환(MSDs)은 한국에서 보상되는 직업성 질병의 60% 이상을 차지한다. 이러한 부담에도 불구하고, 표준화된 인체공학적 노출의 벤치마크와 위험요인의 결합효과에 대한 근거는 제한적이다. 본 연구의 목적은 신체 부위별 인체공학적 작업 노출-직무노출행렬(job-exposure matrix, JEM)을 구축하고, 인체공학적, 인구통계학적 및 업무 관련 요인의 독립적 효과와 상호작용 효과를 평가하는 데 있다. 재료 및 방법: 제2~제6차 한국의 근로환경조사(2009–2020)에서 210,500명의 근로자 데이터를 분석하였다. 팔/목, 등, 다리에 대한 JEM을 개발하고 타당화하였으며(κ≥0.79), 로지스틱 회귀모형을 사용하여 조정된 오즈비(aOR)를 추정하였다. 가산적 상호작용은 상호작용에 의한 상대초과위험(relative excess risk due to interaction, RERI), 기여분율(attributable proportion, AP), 시너지 지수(synergy index, SI)를 통해 평가하였다. 결과: 높은 인체공학적 노출은 모든 신체 부위에서 MSDs와 강하게 연관되었다(aOR 2.3–2.5). 45세 초과 연령, 장시간 근무(52시간 초과), 높은 직무긴장 또한 위험을 증가시켰다(aOR 1.4–2.3). 가산적 척도에서 인체공학적 위험과 고령의 조합은 일관된 시너지를 보였다(RERI 최대 1.5; SI >1.5). 반면 장시간 근무 또는 직무긴장과의 조합에서는 완화가 관찰되었다(RERI <0; SI <1). 여성은 조(粗)유병률은 더 높게 보고되었으나 조정 오즈는 더 낮았다(aOR ≈0.9). 결론: 본 전국 대표성 연구는 인체공학적 위험, 연령, 장시간 근무 및 직무긴장이 MSDs의 주요 결정요인임을 보여준다. 타당화된 한국형 JEM은 감시 및 보상을 위한 표준화 도구를 제공한다. 다만 단면연구 설계는 인과추론을 제한한다. 인과추론을 강화하고 맞춤형 예방을 안내하기 위해 객관적 노출 측정을 포함한 향후 종단 연구가 필요하다.

배경 및 목적: 근골격계 질환(MSDs)은 한국에서 가장 흔한 업무 관련 질환이지만, 근골격계 질환의 직업적 부담에 대한 전국 단위 추정치는 여전히 부족하다. 본 연구의 목적은 (1) 신체 부위별 MSD 증상의 유병률과 분포를 평가하고, (2) 대표적인 전국 자료를 사용하여 인체공학적 위험요인에 대한 부위특이적 작업 노출 매트릭스(JEM)를 구축하며, (3) 전문가 합의(consensus)를 통해 JEM을 검증하고, (4) 노출 강도와 MSD 증상 간의 용량-반응 관계를 분석하는 것이다. 재료 및 방법: 우리는 한국작업조건조사(KWCS) 5개 웨이브(2006–2020)의 자료 중 한국인 근로자 215,000명의 데이터를 분석하였다. JEM은 직업 범주별 자기보고에 기반한 인체공학적 노출로부터 작성하였다. 전문가 검토 및 일치도 통계치를 사용하여 노출 추정치를 검증하였다. 노출 수준과 MSD 증상 간의 연관성을 평가하기 위해 로지스틱 회귀분석을 적용하였다. 결과: 증상은 상지와 목(35.3%), 등(20.3%), 하지(24.6%)에서 보고되었으며, 응답자의 40% 이상이 여러 신체 부위에서 증상을 경험하는 것으로 나타났다. JEM은 전문가 평가와의 일치도가 높았으며(상지 및 등에서 κ ≥ 0.80), 노출 강도는 특히 상지와 등에서 증상 유병률과 양의 연관을 보였다. 작물 재배자 및 건설 노동자와 같은 직업은 노출 수준과 증상 부담이 모두 높은 수준을 나타냈다. 결론: 본 연구는 전국을 대표하는 자료를 이용하여 한국 근로자를 대상으로 한 최초의 부위특이적 인체공학 JEM을 개발하고 검증하였다. 본 연구 결과는 고위험 직업에 대한 데이터 기반 우선순위 설정을 지지하며, 한국에서의 업무 관련 MSD에 대한 향후 감시 및 예방을 위한 기반을 제공한다.

배경: 본 연구는 KWCS 데이터를 이용하여 근골격계 JEM을 구축하고 이를 활용하여 한국 근로자에서 이러한 질환의 부담을 평가하고자 하였다. 방법: 본 연구는 제2차부터 제6차 KWCS 자료를 사용하였으며, 총 210,500명이 포함되었다. 대상자의 직업은 제7차 한국표준직업분류(KSCO)의 단위군을 기준으로 재분류하였다. 근골격계 질환과 관련된 업무 유해요인에 대한 노출 강도는 ‘상지와 목’, ‘요추’, ‘하지’와 관련된 신체 부위별로 ‘높음’, ‘중간’, ‘낮음’으로 분류하였다. 결과: 노출 시간은 서 있는 자세와 반복적인 손 및 팔의 움직임에서 가장 길었다. 신체 부위별 노출 강도를 분석한 결과, 노출 강도가 가장 높은 부위는 상지였다. 상지와 목, 그리고 요추에서는 노출 강도와 근골격계 증상 간의 연관에서 노출-반응 관계가 관찰되었다. 그러나 하지에서는 높은 노출에서만 노출-반응 관계가 나타났다. 결론: 본 연구에서는 근골격계 질환의 업무 관련 위험요인에 대한 JEM을 한국에서 처음으로 구축하였다. 근골격계 위험요인에 대한 노출 강도는 각 직업별로 추정되었다. 본 연구에서 구축된 JEM은 상지와 목, 및 요추에 대해 직업별 근골격계 질환의 위험을 평가하는 데 높은 적용 가능성을 가질 것으로 기대된다.

배경: 본 연구는 기계학습 알고리즘을 통해 어깨 질환의 업무 관련성을 예측하는 예측 모델을 개발하고자 하였다. 방법: 본 데이터세트는 2020년 1월부터 2021년 12월까지 어깨 근골격계 질환과 관련하여, 직업성 질병을 신청하고 한국 근로복지공단 질병평가위원회의 최종 승인 결정(결정서)을 받은 8,302명의 7,270건을 포함하였다. 본 연구에서는 인구통계학적 분석 및 어깨 질환별 승인율의 차이를 수행하였다. 또한 업무 관련성 평가를 위한 예측 모델을 구성하기 위해 로지스틱 회귀, 서포트 벡터 머신, 결정 트리, 랜덤 포레스트, XGBoost를 포함한 기계학습 알고리즘을 활용하였다. 결과: 각 모델의 성능을 평가하였다. XGBoost는 정확도 81.64%, 곡선 아래 면적(area under the curve) 0.73을 보였고, 랜덤 포레스트는 정확도 84.46%, 곡선 아래 면적 0.73을 보였다. 업무 관련성 평가에 영향을 미치는 주요 요인은 고용 기간, 신체 부담 점수, 성별, 연령이었다. 결론: 다양한 기계학습 기법의 적용은 높은 성능 점수를 보였으며, 직업환경의학과 전문의의 판정 간 차이를 줄이는 데 도움이 될 수 있음을 시사한다.

배경 및 목적: 근골격계 질환(MSDs)은 한국에서 보상되는 직업성 질병의 60% 이상을 차지한다. 이러한 부담에도 불구하고, 표준화된 인체공학적 노출의 벤치마크와 위험요인의 결합효과에 대한 근거는 제한적이다. 본 연구의 목적은 신체 부위별 인체공학적 작업 노출-직무노출행렬(job-exposure matrix, JEM)을 구축하고, 인체공학적, 인구통계학적 및 업무 관련 요인의 독립적 효과와 상호작용 효과를 평가하는 데 있다. 재료 및 방법: 제2~제6차 한국의 근로환경조사(2009–2020)에서 210,500명의 근로자 데이터를 분석하였다. 팔/목, 등, 다리에 대한 JEM을 개발하고 타당화하였으며(κ≥0.79), 로지스틱 회귀모형을 사용하여 조정된 오즈비(aOR)를 추정하였다. 가산적 상호작용은 상호작용에 의한 상대초과위험(relative excess risk due to interaction, RERI), 기여분율(attributable proportion, AP), 시너지 지수(synergy index, SI)를 통해 평가하였다. 결과: 높은 인체공학적 노출은 모든 신체 부위에서 MSDs와 강하게 연관되었다(aOR 2.3–2.5). 45세 초과 연령, 장시간 근무(52시간 초과), 높은 직무긴장 또한 위험을 증가시켰다(aOR 1.4–2.3). 가산적 척도에서 인체공학적 위험과 고령의 조합은 일관된 시너지를 보였다(RERI 최대 1.5; SI >1.5). 반면 장시간 근무 또는 직무긴장과의 조합에서는 완화가 관찰되었다(RERI <0; SI <1). 여성은 조(粗)유병률은 더 높게 보고되었으나 조정 오즈는 더 낮았다(aOR ≈0.9). 결론: 본 전국 대표성 연구는 인체공학적 위험, 연령, 장시간 근무 및 직무긴장이 MSDs의 주요 결정요인임을 보여준다. 타당화된 한국형 JEM은 감시 및 보상을 위한 표준화 도구를 제공한다. 다만 단면연구 설계는 인과추론을 제한한다. 인과추론을 강화하고 맞춤형 예방을 안내하기 위해 객관적 노출 측정을 포함한 향후 종단 연구가 필요하다.

배경 및 목적: 근골격계 질환(MSDs)은 한국에서 가장 흔한 업무 관련 질환이지만, 근골격계 질환의 직업적 부담에 대한 전국 단위 추정치는 여전히 부족하다. 본 연구의 목적은 (1) 신체 부위별 MSD 증상의 유병률과 분포를 평가하고, (2) 대표적인 전국 자료를 사용하여 인체공학적 위험요인에 대한 부위특이적 작업 노출 매트릭스(JEM)를 구축하며, (3) 전문가 합의(consensus)를 통해 JEM을 검증하고, (4) 노출 강도와 MSD 증상 간의 용량-반응 관계를 분석하는 것이다. 재료 및 방법: 우리는 한국작업조건조사(KWCS) 5개 웨이브(2006–2020)의 자료 중 한국인 근로자 215,000명의 데이터를 분석하였다. JEM은 직업 범주별 자기보고에 기반한 인체공학적 노출로부터 작성하였다. 전문가 검토 및 일치도 통계치를 사용하여 노출 추정치를 검증하였다. 노출 수준과 MSD 증상 간의 연관성을 평가하기 위해 로지스틱 회귀분석을 적용하였다. 결과: 증상은 상지와 목(35.3%), 등(20.3%), 하지(24.6%)에서 보고되었으며, 응답자의 40% 이상이 여러 신체 부위에서 증상을 경험하는 것으로 나타났다. JEM은 전문가 평가와의 일치도가 높았으며(상지 및 등에서 κ ≥ 0.80), 노출 강도는 특히 상지와 등에서 증상 유병률과 양의 연관을 보였다. 작물 재배자 및 건설 노동자와 같은 직업은 노출 수준과 증상 부담이 모두 높은 수준을 나타냈다. 결론: 본 연구는 전국을 대표하는 자료를 이용하여 한국 근로자를 대상으로 한 최초의 부위특이적 인체공학 JEM을 개발하고 검증하였다. 본 연구 결과는 고위험 직업에 대한 데이터 기반 우선순위 설정을 지지하며, 한국에서의 업무 관련 MSD에 대한 향후 감시 및 예방을 위한 기반을 제공한다.

배경: 본 연구는 KWCS 데이터를 이용하여 근골격계 JEM을 구축하고 이를 활용하여 한국 근로자에서 이러한 질환의 부담을 평가하고자 하였다. 방법: 본 연구는 제2차부터 제6차 KWCS 자료를 사용하였으며, 총 210,500명이 포함되었다. 대상자의 직업은 제7차 한국표준직업분류(KSCO)의 단위군을 기준으로 재분류하였다. 근골격계 질환과 관련된 업무 유해요인에 대한 노출 강도는 ‘상지와 목’, ‘요추’, ‘하지’와 관련된 신체 부위별로 ‘높음’, ‘중간’, ‘낮음’으로 분류하였다. 결과: 노출 시간은 서 있는 자세와 반복적인 손 및 팔의 움직임에서 가장 길었다. 신체 부위별 노출 강도를 분석한 결과, 노출 강도가 가장 높은 부위는 상지였다. 상지와 목, 그리고 요추에서는 노출 강도와 근골격계 증상 간의 연관에서 노출-반응 관계가 관찰되었다. 그러나 하지에서는 높은 노출에서만 노출-반응 관계가 나타났다. 결론: 본 연구에서는 근골격계 질환의 업무 관련 위험요인에 대한 JEM을 한국에서 처음으로 구축하였다. 근골격계 위험요인에 대한 노출 강도는 각 직업별로 추정되었다. 본 연구에서 구축된 JEM은 상지와 목, 및 요추에 대해 직업별 근골격계 질환의 위험을 평가하는 데 높은 적용 가능성을 가질 것으로 기대된다.

배경: 본 연구는 직업성 근골격계 질환(WRMSDs)의 특성을 산업재해(직업병) 청구 건에서 파악하고, 산업 및 직업별로 신체 부위마다 WRMSDs의 양상을 확인하는 것을 목적으로 하였다. 방법: 본 연구는 2020년 한국산업재해보상보험 및 복지공단의 직업병 심의위원회에서 근골격계 질환으로 심의된 직업병 청구 원시자료를 분석하였다. 원시자료에 포함된 주상병(주진단) 완전열거 자료와 4가지 유형의 부상병(부진단) 자료를 이용하여, 직업병 발생 건수가 가장 많은 신체 부위 6개로 자료를 분류하였다. 신체 부위, 산업 및 직업에 따른 WRMSDs의 특성과 승인율을 검토하고 요약하였다. 결과: 총 13,015건의 WRMSDs 직업병 사례가 분류되었으며, 청구된 질환 중 요추(등) 질환이 가장 큰 비중을 차지했고, 그 다음으로 어깨, 팔꿈치, 손목, 무릎, 목 질환이 내림차순으로 나타났다. 신체 부위별로 직업별 청구 건수가 가장 많고 두 번째로 많은 직업은 목의 경우 자동차 조립공과 생산 관련 단순노무자였고, 등(등/등)에서는 학교급식 종사자와 조리사가 가장 많았다. 어깨에서는 건설 거푸집 목공 및 학교급식 종사자가 가장 많았고, 팔꿈치에서는 광업의 단순노무자와 음식서비스 종사자가 가장 많았으며, 손목에서는 음식서비스 종사자와 자동차 부품 조립공이 가장 많았다. 무릎에서는 선박 용접공과 학교급식 종사자가 가장 많았다. 결론: 본 연구는 신체 부위와 직업에 따른 WRMSDs의 특성과 승인 상태를 조사하였다. 연구 결과에 근거하여, 신체 부위별로 WRMSDs의 위험이 높은 직업을 대상으로 WRMSDs 예방을 위한 관리 전략을 수립해야 한다.

양산 대한민국의 직업 및 환경 보건 스크리닝 코호트(OE C-YK)는 체계적인 정기 건강검진을 통해 근로자 및 환경 고위험 시민의 장기 건강 결과를 모니터링하기 위해 설립되었다. 이 코호트는 부산대학교 양산병원(2012-2023)에서 105,768명의 참여자로부터 수집된 623,402건의 검진 사례를 통합하며, 일반 건강검진, 직업적 노출 감시, 암 검진 및 석면 관련 감시를 포함한 기타 검진을 아우른다. 검진 유형에는 일반 건강검진(32.4%), 암 검진(20.6%), 특수 건강검진(16.2%), 야간근무 작업검진(16.0%), 만성질환 검진(4.8%), 배치 전 검진(2.1%), 석면 관련 감시(3.6%)가 포함되었다. 기준 시점에서 남성은 59.0%였으며, 연령은 20-59세가 75.5%를 차지하였다. 추적 관찰률은 1년 35.0%, 2년 31.9%, 11년 3.2%에 달하였다. 특히, 체계적인 석면 검진의 포함과 국가 석면 작업 노출 행렬의 결합은 장잠복기 직업성 질환에 대한 상세 연구를 가능하게 한다. 이러한 대규모 장기 종단 자료는 한국 근로자의 건강 궤적에 대한 노출-질환 연계 분석, 직업-노출 통합, 시계열 모형화를 뒷받침한다.

이 종설은 한국에서의 직업성 질환 감시와 관련된 도전 과제를 검토하며, 특히 산업재해보상보험(Industrial Accident Compensation Insurance, IACI) 통계 및 특수건강진단과 같은 현행 자료원의 한계를 강조한다. IACI 제도는 중증 질환에 대한 강조와 승인 범위의 제한으로 인해 질환 사례를 과소계상한다. 특수건강진단은 광범위한 노동력을 포괄하지만, 연 단위로 일정이 책정되어 있어 급성 질환과 무증상(잠재적) 질환을 놓치게 된다. 또한 이 논문은 한국에서의 직업성 질환 감시의 역사도 함께 탐색하며, 초기 체계가 분절되어 있고 질환별로 특화된 접근을 취했다는 점을 부각한다. 저자들은 새로 설립된 한국직업성질환감시체계(Korea Occupational Disease Surveillance Center, KODSC)를 소개하는데, 이는 지역 거점들의 네트워크를 통해 직업성 질환에 관한 자료를 수집, 분석, 해석하도록 설계된 포괄적 전국 단위 체계이다. 병원 기반 감시를 통합하고 급성 중독 및 기타 감시대상 사건(sentinel events)에 초점을 둠으로써, KODSC는 이전 체계의 한계를 극복하고 다양한 기관들과의 협력을 촉진하고자 한다. 시행 초기 단계에 아직 있긴 하지만, KODSC는 자료의 정확성을 개선하고 공중보건 정책에 유의미한 통찰을 제공할 잠재력을 보여준다.

이 전국을 대표하는 연구는 인체공학적 위험, 연령, 장시간 근무, 직무 스트레스가 근골격계 질환(MSDs)의 주요 결정요인임을 보여준다. 검증된 한국 JEM은 감시와 보상에 사용하기 위한 표준화된 도구를 제공한다. 그러나 단면 연구 설계는 인과 추론을 제한한다. 인과 추론을 강화하고 맞춤형 예방을 안내하기 위해, 객관적인 노출 측정치를 활용한 향후의 종단적 연구가 필요하다.

초록 서론 한국의 산업재해보상법(ADRA)에서 폐암에 대한 보상 기준은 주로 석면증(asbestosis) 또는 흉막 반(plural plaque)에 대한 영상의학적 소견의 존재에 의존한다. 석면 섬유 농도에 대한 노출 기준은 폐 조직에서의 기준으로 보충적으로 고려될 수 있으나, 실제로 적용되지는 않았다. 석면 관련 폐암의 30%만이 석면증 또는 흉막 반을 동반하므로, 상당수의 폐암은 ADRA에 의해 보상받지 못할 가능성이 있다. 폐암에 대해서는 노출 기준이 ADRA에 적용되어야 한다. 방법 2011-2021년 동안 폐암 보상 신청자 1,784명의 자료를 분석하였다. 직업적, 환경적, 가정/가족 노출을 포함한 포괄적 석면 노출 평가를 시행하였다. 폐암 위험을 평가하기 위해 Excess Lifetime Cancer Risk(ELCR) 방법을 사용하였다. 결과 신청자의 평균 연령은 69.1세였으며, 60대(34.6%)와 70대(35.8%)에서 유의한 다수가 확인되었다. 신청자는 남성 1,268명(71.1%), 여성 516명(28.9%)이었다. 직업적, 환경적, 가정/가족 노출에 대한 보고는 각각 512명(28.7%), 1,028명(57.6%), 504명(28.3%)에서 나타났다. 전체 승인율은 58.1%였으며, 영상의학적 근거가 있는 신청자의 승인율은 97.7%, 해당 소견이 없는 신청자의 승인율은 4.1%였다. 특히 승인율은 사망자(69.6%)가 생존자(46.6%)보다 높았다. ELCR 산정은 진행 중이다. 논의 석면 보상은 영상의학적 근거가 없더라도 강한 노출 사례로까지 확대되어야 한다. 과거에 유의한 노출을 경험한 고위험 집단을 식별하면 조기 발견에 도움이 될 것이다. 노출 평가 도구와 ELCR 계산은 역학 연구를 촉진할 수 있다. 결론 ADRA의 틀에 노출 평가와 ELCR을 포함시키면 보상 결정의 형평성을 증진할 수 있다.