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자료유형
학술저널
저자정보
박동욱 (한국방송대학교) 백남원 (서울대학교 보건대학원) 최병순 (동국대학교) 김태균 (산업보건연구원) 이광용 (산업보건연구원) 오세민 (산업보건연구원) 안규동 (순천향대학교)
저널정보
한국산업보건학회 (구 한국산업위생학회) 한국산업보건학회지 한국산업보건학회지 제6권 제1호
발행연도
1996.1
수록면
88 - 96 (9page)

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This study was conducted to establish model between lead and ZPP concentration in blood of workers exposed to lead. Workers employed in secondary smelting manufacturing industry showed $85.1{\mu}g/dl$ of blood lead level, exceeding $60{\mu}g/dl$, the Criteria for Removal defined by Occupational Safety and Health Act of Korea. Average blood lead level of workers in the battery manufacturing industry was $51.3{\mu}g/dl$, locating between $40{\mu}g/dl$ and $60{\mu}g/dl$, the Criteria for Requiring Medical Removal. Blood lead level of in the litharge and radiator manufacturing industry was below $40{\mu}g/dl$, the Criteria Requiring Temporary Medical Removal. Blood lead levels of workers by industry were Significantly different(p<0.05). 50(21 %) showed blood lead levels above $60{\mu}g/dl$, the Criteria for Removal and 66(27.7 %) showed blood lead levels between the Criteria for Requiring Medical Removal, $40-60{\mu}g/dl$. Thus, approximately 50 percent of workers indicated blood lead levels above $40{\mu}g/dl$, the Criteria Requiring Temporary Medical Removal and should receive medical examination and consultation including biological monitoring. Average ZPP level of workers employed in the secondary smelting industry was $186.2{\mu}g/dl$, exceeding above $150{\mu}g/dl$, the Criteria for Removal. Seventy seven of all workers(32.3 %) showed ZPP level above $100-150{\mu}g/dl$, the Criteria for Requiring Medical Removal. The most appropriate model for predicting ZPP in blood was log-linear regression model. Log linear regression models between lead and ZPP concentrations in blood was Log ZPP(${\mu}g/dl$) = -0.2340 + 1.2270 Log Pb-B(${\mu}g/dl$)(standard error of estimate: 0,089, ${\gamma}^2=0.4456$, n=238, P=0.0001), Blood-in-lead explained 44.56 % of the variance in log(ZPP in blood).
#Lead and ZPP concentration in blood Log-linear regression model

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