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2004《声学听阈与年龄关系的统计分布》 ［10］ ，在排除
其他因素后，平均气导听阈 >25 dB 者判定为听力受损。
（2）吸烟：吸烟行为连续超过 6 个月且每天至少吸烟
1支 ［11］ 。（3）饮酒：饮酒行为连续超过 1 年，每次摄
入乙醇至少 50 g 且每周至少饮酒 2 次 ［12］ 。（4）劳动
强度：根据 GB 3869-1997《体力劳动强度分级》 ［13］ 计
算石油工人的劳动强度指数，将其划分为“低”“中”“高”
3 个等级。（5）睡眠情况：应用阿森斯失眠量表（Athens
Insomnia Scale，AIS）对石油工人的睡眠情况进行评
估，分数 <4 分为无障碍，4~6 分为可疑失眠，>6 分为
失眠 ［14］ 。（6）累积噪声暴露量：采用 HS5633B 声级
计（SW19-01） ［15］ 对石油工人进行 8 h 连续等效声级
（LAeq，8 h）监测。将 LAeq，8 h 和研究对象的工龄
合并为累积噪声暴露量 ［16］ ，简化 =LAeq，8 h+10lgT，
其中 T 为工龄（单位为年）。（7）实验室各检查指标，
①血红蛋白参考范围，男：120~165 g/L，女：110~150
g/L；②尿酸参考范围，男：149.0~416.0 μmol/L，女：
89.0~357.0 μmol/L；③丙氨酸氨基转移酶参考范围：
0~40 U/L。（8）其他相关指标的定义：① BMI，正常：
2
2
BMI ≤ 23.9 kg/m ； 超 重 / 肥 胖：BMI ≥ 24.0 kg/m 。
②高血压史：在未服用降压药的情况下，诊室舒张压
≥ 90 mm Hg（1 mm Hg=0.133 kPa）和 / 或收缩压≥ 140
mm Hg 或正在接受降压治疗者 ［17］ 。③糖尿病史：空腹
血糖≥ 7.0 mmol/L 或正在接受降糖治疗者 ［18］ 。
1.3 统计学方法 采用 IBM SPSS 23.0 统计学软件进行
数据分析。计数资料以相对数表示，组间比较采用 χ 2 =11 000~ 元）、糖尿病史（赋值：0= 否，1= 是）、劳
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检验或趋势 χ 检验。采用非条件 Logistic 回归（自变
量引入标准为 P<0.05）进行听力受损的影响因素分析。
以 P<0.05 为差异有统计学意义。
1.4 模 型 的 建 立 及 评 价 采 用 Python 3.9 的 sklearn.
ensemble、xgboost、sklearn.neural_network 分别建立了随
机森林模型 ［19］ 、XG Boost 模型 ［20］ 和 BP 神经网络模
型 ［21］ 。其中，随机森林模型中相关参数如下，决策树
棵 树 n_estimators：100，max_features：12，criterion：
gini，max_depth：None。结合文献查阅 ［22］ 和专家意见
确定模型输入变量，应用模型变量筛选的数据库构建样
本集，通过正则化处理防止模型过拟合，采用十折交叉
的方法将 1 423 个样本数据进行划分，最后以各划分数
据集判别度和校准度相关指标结果的平均值对整体模型
的性能进行评价。
以石油工人是否发生听力受损为状态变量，以每位
工人的模型风险评估结果为检验变量，用受试者工作特
征（receiver operating characteristic，ROC）曲线及其曲
线下面积（area under curve，AUC）评价模型的判别能力，
用校准曲线检验模型的校准能力。计算相应的准确率、
灵敏度、特异度、约登指数、F1分数作为判别指标，此外，
Brier 得分、观察 - 期望比率（observed-expected ratio，
O/E ratio）、校准曲线的截距作为校准指标。
1.5 质量控制 问卷经过预调查和专家咨询反复修订
后使用，调查员均经过正规培训。数据采用双人双次录
入方式，职业接触史信息与公司检测报告进行比对。
2 结果
2.1 单因素分析 该石油企业工人听力受损的检出率
为 27.06%（385/1 423）。对 1 423 例石油工人的人口学
特征、生活方式、职业暴露因素和实验室检查进行单因
素分析，结果显示，不同年龄、性别、家庭月收入、糖
尿病史、劳动强度、体育锻炼情况、耳毒性化学毒物暴
露情况、睡眠障碍、倒班情况、高温暴露情况的石油工
人听力受损检出率比较，差异有统计学意义（P<0.05）；
随着工龄和累积噪声暴露量的增加，石油工人听力受
损检出率增加（P<0.05）；不同文化程度、婚姻状况、
BMI、高血压史、吸烟、饮酒、血红蛋白、尿酸、丙氨
酸氨基转移酶情况的石油工人听力受损检出率比较，差
异无统计学意义（P>0.05），见表 1。
2.2 石油工人听力受损影响因素的多因素非条件
Logistic 回归分析 将单因素分析中有统计学意义的因
素纳入多因素非条件 Logistic 回归分析，以石油工人是
否检出听力受损为因变量（赋值：0= 无，1= 有），以
年 龄（ 赋 值：1=20~ 岁，2=30~ 岁，3=40~ 岁，4=50~
岁）、 性 别（ 赋 值：1= 男，2= 女）、 家 庭 月 收 入
（ 赋 值：1=2 000~ 元，2=5 000~ 元，3=8 000~ 元，4
动强度（赋值：1= 低，2= 中，3= 高）、体育锻炼（赋值：
0= 无，1= 有）、耳毒性化学毒物暴露（赋值：0= 无，
1= 有）、睡眠障碍（赋值：1= 无障碍，2= 可疑失眠，
3= 失眠）、倒班情况（赋值：1= 从不倒班，2= 曾经倒班，
3= 现在倒班）、高温暴露（赋值：0= 无，1= 有）、工
龄（赋值：1=0~ 年，2=10~ 年，3=20~ 年，4=30~ 年）、
累积噪声暴露量〔赋值：1=<80 dB（A）·年，2=80~dB
（A）·年，3=85~dB（A）·年，4=90~dB（A）·年，
5=95~dB（A）·年〕为自变量，结果显示，年龄≥ 50
岁、患有糖尿病、耳毒性化学毒物暴露、失眠、倒班、
工龄≥ 30 年、累积噪声暴露量≥ 90 dB（A）·年是石
油工人听力受损的危险因素（P<0.05），家庭月收入≥
11 000 元、中等劳动强度是听力受损的保护因素
（P<0.05），见表 2。
2.3 模 型 建 立 及 性能 评 价 以 听 力 受 损（赋 值：
0= 无，1= 有）为因变量，以年龄（赋值：1=20~ 岁，
2=30~ 岁，3=40~ 岁，4=50~ 岁 ）、 性 别（ 赋 值：
1= 男，2= 女）、 家 庭 月 收 入（ 赋 值：1=2 000~ 元，
2=5 000~ 元，3=8 000~ 元，4=11 000~ 元）、糖尿病（赋
值：0= 否，1= 是）、劳动强度（赋值：1= 低，2= 中，