《Journal of Safety Research》：Balanced approach to serious injury and fatality prevention: Exploring empirical relationships between short and long-term measures of safety performance
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摘要
引言：安全日益被定义为不仅是没有伤害，而是具备控制关键危害的能力。然而，广泛使用的指标，如可记录事件发生率，当单独使用时，可能会掩盖导致严重伤害与死亡（SIFs）的工作条件真实暴露情况。为弥补这一缺陷，研究人员检验了两种新的SIFs短期度量指标，即前工作
摘要
引言：安全日益被定义为不仅是没有伤害，而是具备控制关键危害的能力。然而，广泛使用的指标，如可记录事件发生率，当单独使用时，可能会掩盖导致严重伤害与死亡（SIFs）的工作条件真实暴露情况。为弥补这一缺陷，研究人员检验了两种新的SIFs短期度量指标，即前工作安全简报质量（PJSB quality）和高能量控制评估（HECA），是否与传统及替代性滞后指标存在统计关联。方法：研究人员分析了来自31家公用事业和建筑组织的现场评估数据及伤害记录，以检验这些关系。结果：结果表明：（1）过去较低的伤害率与未来更强的短期安全绩效相关，表现为更投入的前工作安全简报和对高能量危害暴露的减少；（2）在短期内，PJSB质量与HECA得分呈正相关；（3）在较长时期内，更高的HECA得分与降低的SIFs发生率相关。这些结果表明，监测关键安全活动及能量控制指标可作为预测未来结果的SIFs暴露短期度量。此外，结合传统与现代指标，能够提供更全面的SIFs暴露表征，即一种平衡了领先、监测和滞后指标的方法。结论与实际应用：此类信息可能有助于公司从反应性安全测量方法，转向一种考虑输入、系统监测和输出的平衡方法。
**论文解读：严重伤害与死亡预防的平衡方法——短期与长期安全绩效指标的实证关联**
**研究背景与问题**
在建筑行业，尽管非致命性伤害的预防取得了数十年进展，但致命性事故的减少却异常艰难。长期以来，安全项目基于一个预设前提运作，即防止轻微伤害最终会减少死亡事故，该前提源于低严重性与高严重性事件之间假定存在的固定比例。然而，这一假设日益受到国家监测数据及比较不同伤害严重程度原因的研究的质疑。越来越多的证据表明，危害本身的特征区分了高严重性与低严重性结果。具体而言，严重伤害与死亡（SIFs）被定义为不受控高能量释放导致的结果，在此过程中，现有的屏障和任务特定工作计划要么缺失、不充分，要么被违反。因此，从业人员正从泛化的安全努力转向针对SIFs预防的目标性行动。尽管如此，公司仍继续依据伤害率及其他由高频次、低后果事件主导的类似指标来衡量安全绩效，例如非致命性可记录伤害。这种安全测量方法因数据集偏斜而过度关注低严重性伤害，掩盖了可能促成SIFs敏感实践的教训。
为解决SIFs问题，组织需要关注可预测高后果事件条件的测量方法。这些方法应超越事件记录，纳入能够（1）捕捉持续工作中高严重性潜力的指标，（2）将SIFs区分因素与当代安全范式对齐，以及（3）反映相关变量间有效相关性的指标。换言之，组织需要知道哪些安全努力能转化为SIFs的长期减少。因此，一些研究人员和从业者探索了优先考虑严重性而非频率的以SIFs为中心的指标，包括SIFs前兆分析、基于任务的风险评估和高能量控制评估（HECA）。这些评估共同为SIFs预防提供了一种平衡且有针对性的方法。尽管文献中已提出平衡的安全测量方法，但短期指标与长期结果之间的经验联系尚未得到证实。
**研究内容与结论**
因此，本研究检验了针对31家不同公用事业和建筑组织，一项以SIFs为中心的领先指标、一项新颖的监测指标与伤害率之间的统计关系。具体而言，研究人员检验了假设：前工作安全简报质量（PJSB quality）和高能量危害被控制的程度（即两种SIFs短期度量指标）与长期SIFs发生率存在经验关联。研究结果揭示了：（1）过去较低的伤害率与未来更好的短期安全绩效相关，表现为更投入的前工作安全简报和更少的高能量危害暴露；（2）PJSB质量与HECA得分在短期内呈正相关；（3）更高的HECA得分与长期SIFs发生率的降低相关。结果表明，监测关键安全活动和能量控制指标可作为预测未来结果的SIFs暴露短期度量。此外，结合传统与现代指标能提供更全面的SIFs暴露表征，形成一种平衡领先、监测和滞后指标的方法。该研究的结论支持了公司从反应性安全测量向考虑输入、系统监测和输出的平衡方法转变。论文发表在《Journal of Safety Research》。
**主要关键技术方法**
本研究采用现场实验设计，在美国和加拿大境内的活跃建筑工地开展。研究人员通过建筑安全研究联盟（CSRA）网络招募了31家北美公用事业和建筑公司作为样本队列。研究的关键技术方法包括：1） **PJSB质量评估协议**：使用包含15个二元评估项（是/否）的标准化检查表，对前工作安全简报讨论的工作步骤、危害、控制措施等要素进行质量评分，得分范围为0-100%。2） **HECA协议**：通过评估表清点高能量危害（> 1500 Joules），并二元评估每个危害是否存在对应的直接控制（Direct Control），计算HECA得分为存在直接控制的高能量危害比例。3） **现场数据收集与验证**：由经过培训并验证一致性的公司内部评估人员，在三个月内收集PJSB质量和HECA数据，并通过研究者独立评估进行组内相关系数（ICC）和Cohen’s kappa（κ）组间信度检验。4） **伤害记录获取**：收集参与公司前18个月和后4个月的伤害记录，包括急救、可记录伤害、SIFs等，并计算总可记录伤害率（TRIR）和基于严重性的滞后指标（SBLI）。5） **回归分析**：采用线性回归模型检验PJSB质量、HECA与历史伤害率的关系，使用广义线性模型（GLM，泊松计数模型）检验两者与未来伤害计数（包括SIFs）的非线性关系。
**研究结果**
**6.1. 描述性统计**
最终样本包含来自23家公司的999次PJSB质量和HECA现场评估，涵盖重土建、公用事业和商业建筑领域。公司共报告361百万工时，涉及4,992例急救伤害、1,092例医疗处理、715例工作转移或限制、982例工时损失、4例死亡和106例SIFs。
**6.1.1. PJSB质量和HECA的基线测量**
基线PJSB质量均值0.62，标准差0.15；基线HECA得分均值0.53，标准差0.21。变异系数（CV）范围显示PJSB质量（18%-30%）比HECA得分（18%-95%）更稳定，支持使用均值作为PJSB质量的更可靠基线指标。
**6.1.2. PJSB质量与HECA得分的关系**
线性回归模型1结果显示，在控制员工工时后，基线PJSB质量与基线HECA得分显著相关（p = 0.04）。PJSB质量每增加一个百分点，HECA得分平均提高0.5%，支持假设H1：组织的前工作安全简报质量越高，其配置的直接控制越多。
**6.1.3. 历史伤害率、PJSB质量与HECA的关系**
模型2和3结果显示，在控制公司类型（公用事业客户vs.承包商）后，PJSB质量与TRIR（p = 0.03）和SBLI（p = 0.03）均呈显著负相关；HECA得分与TRIR也呈显著负相关（p = 0.02）。每增加一例OSHA可记录伤害，PJSB质量降低约4%，HECA降低约4%，支持假设H2：过去伤害率较低的组织，其PJSB质量和HECA表现更好。SBLI与PJSB质量的负相关表明，经历更高频率严重伤害（导致工作转移、限制或工时损失）的组织，其前工作安全会议质量较低。
**6.1.4. PJSB质量、HECA与长期伤害的关系**
线性回归模型4和5结果显示，基线PJSB质量和HECA与TRIR/SBLI存在负相关，但未达到5%显著性水平，未能直接支持假设H4，模型拟合度较差（调整R2为负值）。
**6.1.5. 客户与承包商之间PJSB质量和HECA的差异**
研究发现，公司类型是混淆PJSB质量与TRIR和SBLI真实关联的变量。公用事业客户平均比承包商拥有更高的PJSB质量（高22.5%）和HECA得分，支持假设H3：特定类型公司（如公用事业）的PJSB质量和直接控制水平更高。
**6.2. 广义线性模型（GLM）结果**
**6.2.1. PJSB质量、HECA与长期伤害率的非线性关系**
模型6（GLM）结果显示，基线HECA得分与每种伤害类型（包括急救、可记录伤害和SIFs）的预测计数在5%水平上显著相关。HECA是未来SIFs风险的强预测因子：公司基线HECA得分每增加一个百分点，预期SIFs数量减少3%（p = 0.03）。这支持了假设H4，特别是针对SIFs，表明拥有更多直接控制的公司可预期更少的长期SIFs。PJSB质量与SIFs的关系方向与预期相反，可能的解释是PJSB质量高的公司报告更透明一致。
**讨论与结论**
本研究证明了PJSB质量（领先指标）与HECA（监测指标）之间存在正相关，历史伤害率（TRIR/SBLI）与PJSB质量和HECA负相关，以及HECA得分与长期SIFs数量的负相关。这些发现是相关性的，不建立因果关系。研究结论支持了安全测量应采用平衡方法，结合领先、监测和滞后指标，以更全面地反映SIFs暴露情况。研究人员建议，组织应持续追踪PJSB质量和HECA，获取至少15次PJSB质量评估和15次HECA的基线平均值，并建议在HECA得分低于30%时进行干预和指导，因为此时SIFs成为可能事件。该研究为从仅追踪滞后指标转向更平衡的指标组合提供了早期实证证据，有助于降低建筑行业持续存在的致命伤害率平台期。未来研究应进一步检验SIFs独特前兆与长期安全绩效之间的因果关系，以及公用事业客户短期安全绩效更优的原因。
