使用模糊德尔菲（Fuzzy Delphi）和模糊层次分析（Fuzzy Analytic Hierarchy Process）方法，识别并确定伊朗劳动密集型行业中用于热应激评估的生理和感知指标的优先级

《BMC Public Health》：Identification and prioritization of physiological and perceptual indicators for heat stress assessment in Iranian labor-intensive industries using Fuzzy Delphi and Fuzzy Analytic Hierarchy Process methods

本研究针对伊朗劳动密集型产业的热应激评估，采用模糊德尔菲法（FDM）结合模糊层次分析法（FAHP），通过三轮专家咨询筛选出19项指标（生理12项，心理7项），最终确定核心体温（0.164）、心率（0.143）为生理指标优先级最高，热感觉（0.256）和努力感知（0.218）为心理指标主导，生理指标权重占61%。敏感性分析验证模型鲁棒性，该框架可为全球职业热应激管理提供可靠工具。

　　

摘要

背景

热应激是主要的职业健康风险，尤其是在像伊朗这样的炎热地区，那里的劳动者大多从事劳动密集型产业。进行全面评估需要同时考虑生理和感知指标，以理解对热暴露的客观和主观反应。本研究旨在利用基于模糊逻辑的决策方法，在伊朗劳动密集型产业的背景下识别并确定这些指标的优先级。

方法

通过非系统的文献回顾，最初确定了38个潜在的热应激指标。随后，与25位来自职业健康、人体工程学和热应激评估领域的伊朗专家进行了三轮迭代性的模糊德尔菲（FDM）调查，以达成对最相关指标的共识，最终确定了19个指标（12个生理指标和7个感知指标）。接着使用模糊层次分析（FAHP）方法通过成对比较和Chang的范围分析方法对这些指标进行了优先级排序。同时进行了敏感性分析（±10%的参数扰动），以检验模型结果的稳健性。

结果

最具影响力的生理指标是核心体温（CBT；标准化权重=0.164）和心率（HR；0.143），而最主要的感知指标是热感觉（TS；0.256）和主观劳动强度（PE；0.218）。生理指标占总权重的61%，而感知指标占39%。敏感性分析表明，在参数扰动的情况下，排名结果的稳定性较好，变化幅度很小（1.5–2.0%）。

结论

整合了FDM和FAHP的框架有效处理了专家判断中的不确定性，为职业热应激评估提供了一个可靠的工具。这些被优先考虑的指标可以应用于可穿戴监测技术和工作场所安全计划中，以减少与热相关的事件，并改善伊朗劳动密集型产业中工人的健康保护，同时该方法也适用于世界其他工作场所。