利用气相色谱-质谱指纹技术分析清洁剂中化学物质的暴露情况：一项可行性研究

《ACS Chemical Health & Safety》：Characterizing Cleaners’ Exposures to Chemicals in Cleaning Products Using Gas Chromatography–Mass Spectrometry Fingerprinting: A Feasibility Study

本研究旨在开发一种新型清洁化学品暴露量化方法，并评估清洁工人的工作环境。通过个人空气采样、气相色谱-质谱联用（GC-MS）分析、粒子监测及问卷调查，发现清洁工在喷剂使用时暴露于多种化学物质，且存在显著的个体和场所间差异，但平均浓度低于瑞典职业暴露限值。

　　清洁行业工作环境中的化学暴露一直是公共卫生和职业健康领域关注的焦点。清洁产品中含有多种已知的致敏原和刺激物，长期接触这些物质可能导致皮肤和呼吸道症状。然而，目前对于清洁人员实际接触化学物质的定量数据仍然有限，且清洁产品作为复杂的化学混合物，其成分的多样性和不确定性给暴露评估带来了挑战。本研究旨在开发一种新的化学暴露量化方法，并全面描述清洁人员的工作环境及其对健康的影响。通过结合指纹识别技术和非靶向筛查分析，研究团队对12名清洁人员进行了为期三天的空气采样，评估了其在工作过程中对化学物质的暴露情况，并进一步探讨了暴露水平与健康效应之间的潜在关联。

研究结果显示，清洁人员在工作期间对化学物质的暴露存在显著的个体和场所差异。通过对空气中化学物质的识别和量化分析，共检测出55种化学物质，其中21种与清洁产品中的成分一致。喷雾类清洁产品在空气中检测出的化学物质种类和浓度明显高于非喷雾类产品。此外，清洁人员在清洁浴室或使用喷雾产品时，空气中颗粒物的暴露峰值较高。值得注意的是，那些自述患有呼吸道过敏的清洁人员，其鼻腔通气功能（PNIF）的测量值显著低于其他清洁人员（p=0.016），这表明化学暴露可能对呼吸道健康产生影响。尽管所测得的空气中化学物质浓度普遍低于瑞典的职业暴露限值（OEL），但研究团队指出，清洁产品中的化学物质可能以混合形式存在，从而增加健康风险。

清洁产品作为复杂的化学混合物，其成分往往不透明。许多清洁产品在未被归类为有害物质的情况下，无需在标签上声明其化学成分。这种信息的缺乏使得研究团队在评估暴露水平时面临一定挑战。为了克服这一问题，研究团队采用了非靶向筛查和指纹识别相结合的方法，不仅能够识别空气中的化学物质，还能将其与具体的清洁产品进行匹配。通过这种方法，研究团队成功地将清洁产品的实际使用情况与空气中的化学暴露数据联系起来，为后续的健康风险评估提供了重要的依据。

此外，研究还发现清洁人员的个人防护措施存在较大差异。尽管大多数清洁人员使用单次使用的手套，但只有两人报告每天使用手套的时间不足30分钟，其余清洁人员则报告每天使用手套超过5小时。这种长时间的个人防护使用可能带来一定的健康风险，尤其是在手套未及时更换的情况下，可能会导致化学物质在皮肤上的积累。研究团队指出，如果频繁使用手套无法避免，应同时加强皮肤护理措施，以降低化学物质对皮肤的潜在危害。

清洁任务的多样性也是影响暴露水平的重要因素。清洁人员在三个不同的工作场所执行了相似的清洁任务，如清洁浴室、厨房、办公室等，但不同场所和不同个体之间的暴露水平存在显著差异。这种差异可能与工作环境的通风状况、清洁任务的复杂性以及所使用的清洁产品类型有关。例如，喷雾产品的使用会增加空气中化学物质的浓度，而使用泡沫喷头或其他替代方式可能有助于降低暴露风险。然而，目前清洁产品使用方式的多样性使得暴露评估更加复杂，尤其是在不同工作场所之间。

在本研究中，使用DataRAM pDR 1000AN仪器对颗粒物暴露进行了连续监测，结果表明，清洁人员在清洁浴室、吸烟或户外活动时，空气中颗粒物的浓度会显著上升。然而，由于该仪器未针对水基颗粒物进行校准，因此在测量过程中可能忽略了部分由清洁产品产生的颗粒物。研究团队还指出，某些化学物质可能因挥发性较强而未能被有效捕捉，特别是在使用开放式采样器的情况下。因此，未来的研究可能需要结合多种采样方法，以更全面地评估清洁人员的化学暴露情况。

研究团队还通过问卷调查和日记记录收集了清洁人员的自我报告数据，发现清洁人员在水接触和手部消毒剂使用频率方面存在较大差异。尽管这些数据与实际观察结果存在一定差距，但总体趋势表明，清洁人员倾向于高估水接触和消毒剂使用的频率，而低估喷雾产品的使用情况。这种自我报告与实际暴露之间的差异可能与清洁人员对自身工作习惯的认知偏差有关，也可能反映了职业健康教育和培训的不足。

在评估清洁人员的健康状况时，研究团队采用了鼻腔通气功能（PNIF）测量法，这是一种评估鼻腔通气阻力的常用方法。结果显示，清洁人员的PNIF值普遍较低，这可能与呼吸道过敏症状有关。此外，PNIF值在测量期间有所波动，部分清洁人员在测量初期表现出较低的值，但随着时间推移，值有所上升，这可能与学习效应或设备适应性有关。因此，在解释PNIF数据时需要谨慎，考虑到个体差异和测量方法的局限性。

本研究的创新之处在于采用了指纹识别技术进行化学暴露量化，这种方法能够有效区分不同清洁产品对空气中化学物质的贡献，为职业暴露评估提供了新的思路。然而，研究团队也指出了该方法的一些局限性，例如对低浓度化学物质的识别能力不足，以及对高挥发性化学物质的捕捉效率较低。因此，未来的研究可能需要结合其他分析方法，如挥发性有机化合物（VOC）采样器，以更全面地评估清洁人员的化学暴露情况。

综上所述，本研究揭示了清洁人员在工作过程中对化学物质的暴露情况，以及这种暴露可能对健康产生的影响。研究结果表明，尽管清洁人员的空气中化学物质浓度普遍低于职业暴露限值，但化学物质的混合效应和长期暴露仍可能带来潜在的健康风险。因此，未来的研究和职业健康干预措施应更加关注清洁产品的使用方式、个人防护措施以及工作环境的优化，以进一步降低清洁人员的健康风险。同时，本研究也为清洁行业化学暴露的评估提供了新的方法和思路，有助于推动相关领域的研究进展。