SMR [%] SMR [%] pracownicy z 15 krajów. grupa kontrolna >60 < > <40

Transkrypt

1 Biuletyn Państwowej Agencji Atomistyki Bezpieczeństwo jądrowe i ochrona radiologiczna, nr 3 (77) / 2009, strony EFEKT ZDROWEGO PRACOWNIKA W PRZEMYŚLE JĄDROWYM Krzysztof Wojciech Fornalski, Ludwik Dobrzyński Streszczenie Spadek umieralności wśród pracowników przemysłu jądrowego w bardzo wielu badaniach tłumaczony jest tzw. Efektem Zdrowego Pracownika. Najnowsze prace z tej dziedziny zostały opublikowane w 2007 roku przez Międzynarodową Komisję do Badań nad Nowotworami (IARC). Wyniki oparto na analizie zgonów wśród pracowników przemysłu jądrowego z 15 różnych krajów. Znaczący spadek standardowego wskaźnika umieralności tłumaczony jest jedynie istnieniem Efektu Zdrowego Pracownika. Niniejsza praca stara się znaleźć inne możliwe wytłumaczenia wspomnianego spadku. 1. Wprowadzenie W ciągu ostatnich lat opublikowano szereg prac mówiących o wpływie promieniowania jonizującego na życie i zdrowie pracowników przemysłu jądrowego [1-9]. Aby takie wyniki były wiarygodne niezbędne jest posiadanie liczebnej kohorty osób narażonych. Grupa ta porównywana jest następnie z grupą kontrolną, najlepiej jeszcze bardziej liczebną. Podstawowym problemem pojawiającym się w przypadku promieniowania jonizującego jako czynnika badanego jest duże zróżnicowanie obu kohort. Na śmiertelności, w tym nowotworowe, duży wpływ mają m.in. wiek, czynniki socjoekonomiczne, palenie papierosów i tym podobne. W efekcie ostateczny wynik polegający na porównaniu kohorty narażonej z kontrolną może być w znacznym stopniu niedokładny. Poza tym sam fakt istnienia grupy kontrolnej jest dość kontrowersyjny, gdyż nie ma na świecie ludzi nie narażonych na jakiekolwiek promieniowanie. Średnie roczne naturalne tło promieniowania na świecie wynosi około 2,5 msv plus 0,9 msv od procedur medycznych. W sytuacji, gdy grupa narażona poddana została niewiele większym dawkom (dla danych IARC z 15 krajów [3-5] maksymalna roczna dawka wynosi 5,3 msv) rodzi to dodatkowe utrudnienia. Należy też mieć na uwadze, że naturalne tło promieniowania różni się na przestrzeni całego globu nawet o dwa rzędy wielkości. Za przykład mogą tu posłużyć dobrze znane przypadki z Iranu (Ramsar), Brazylii (Guarapari), Chin, Skandynawii czy Francji [10]. Badania zdrowia ludności tych terenów nie wykazały jednak wzrostu jakiegokolwiek niebezpieczeństwa. Z ostatnich publikacji traktujących o zagrożeniach dla pracowników przemysłu jądrowego wspomnieć należy o pracy Luckey a [6], w której autor zawarł zestawienie wyników wielu badań różnych grup i krajów obejmujących osób. Standardowy wskaźnik umieralności (ang. standardized mortality ratio, SMR) wyniósł w tym przypadku 67%, a więc otrzymano znaczący spadek umieralności wśród badanej grupy. W podobnym tonie podsumowują wyniki swych badań autorzy raportu UNSCEAR z 1994 roku [10]. Innym przykładem jest analiza zdrowia pracowników jądrowego przemysłu stoczniowego przedstawiona w pracy Sponslera i Camerona [7] oraz Rockwell a i Muckerheide a [8]. Do tego dochodzą niedawne dane mówiące o spadku zachorowalności wśród mieszkańców domów skażonych kobaltem na Tajwanie [11,12], pacjentów poddanych radioterapii [6], a także mieszkańców obszarów o różnych stężeniach radonu (prace Cohena [13] i ostatnio Thompsona [14]). W żadnym z tych wymienionych przypadków nie może być mowy o tzw. Efekcie Zdrowego Pracownika (ang. Healthy Worker Effect, HWE) [15,16], gdyż albo jest to niemożliwe (np. mieszkańcy skażonych domów), albo, jak w wypadku badań [6,7], wyeliminowane dzięki dobraniu odpowiedniej wewnętrznej grupy kontrolnej. 2. Efekt Zdrowego Pracownika Efekt Zdrowego Pracownika (dalej w skrócie HWE) może wystąpić przy porównywaniu pewnej grupy pracowników narażonych na dowolny czynnik z zewnętrzną grupą kontrolną, np. z populacją ogólną danego kraju. Objawia się bezwzględnym spadkiem 46

2 zachorowalności wśród badanych osób w wyniku selekcji pracowników przychodzących do pracy i wybieraniu przez pracodawcę ludzi zdrowszych [17-19]. Dzięki temu osoby chorowite nie zasilają szeregów zatrudnionych, przez co średnia śmiertelność jest niższa niż ogółu. Duże znaczenie mają tutaj czynniki socjoekonomiczne czy chociażby wykształcenie. Ludzie lepiej sytuowani i wyedukowani mają tendencję do wzmożonego dbania o swe zdrowie i mniej ulegają czynnikom szkodliwym, jak na przykład alkoholizmowi. pracownicy z 15 krajów grupa kontrolna zgony now otw orow e w szystkie zgony SMR [%] Rys. 1. Porównanie bezwzględnej umieralności w grupie narażonej z 15 krajów (górne) z grupą kontrolną z populacji zewnętrznej (dolne). Kolorem szarym oznaczono wszystkie zgony, a czarnym zgony nowotworowe. Na podstawie [3]. Od HWE, rozumianego jak wyżej, jest jednak wyjątek nie można bowiem mówić o selekcji osób zatrudnianych ze względu na podatność na choroby nowotworowe czy inne zaburzenia genetyczne [20-22]. W trakcie rutynowych badań pracowników nie przeprowadza się badań tomograficznych czy genetycznych mogących wykryć takie choroby lub predyspozycje do nich. Ma to bardzo istotne znaczenie w przypadku analizowania wpływu promieniowania jonizującego, gdyż nowotwory stanowią tutaj główny obszar badań. W przypadku prac IARC dotyczących pracowników przemysłu jądrowego z 15 krajów [3-5] sytuacja jest następująca: standardowy wskaźnik umieralności SMR jako średnia dla wszystkich przyczyn zgonu wynosi 62%, podczas gdy SMR dla raków 19% w stosunku do wszystkich zgonów (patrz Rys. 1). Autorzy tłumaczą ten znaczący spadek jedynie efektem HWE. Problem polega na tym, iż nawet gdyby przyjąć tego typu rozumowanie, to z licznych badań nad tym efektem wiadomo, iż HWE powoduje spadek umieralności nie więcej niż o 30% [15-17]. Po drugie, biorąc pod uwagę same tylko nowotwory, okres ich inkubacji w większości przypadków przekracza 10 lat [23]. Jednakże średni czas badania pracowników z 15 krajów jest krótszy od 13 lat, co znacząco utrudnia postawienie jednoznacznych wniosków. Przy obliczaniu współczynnika SMR dla nowotworów przyjmuje się, iż zachorowalność oraz śmiertelność nowotworowa są dla danej populacji kontrolnej stałe. Jednak okazuje się, iż liczba nowotworów stale rośnie na świecie od kilkudziesięciu lat [23]. W związku z tym analizując daną kohortę i biorąc pod uwagę informacje o zgonach sprzed wielu lat popełniamy dodatkowy błąd przyjmując za wzorzec współczesne wskaźniki umieralności. Niestety prawie żadna praca nie uwzględnia tego efektu w swych końcowych wynikach, co może mieć zasadnicze znaczenie dla ostatecznych konkluzji. Ponadto wszelkie, nawet gruntownie analizowane dane mogą być zafałszowane, jeśli z jakichś przyczyn pominie się część informacji o zgonach. Bardzo często zdarza się tak, iż wybrany pracownik figuruje w oficjalnych statystykach jako osoba żywa, podczas gdy zmarł kilka lat temu. Wtedy mamy do czynienia z zaniżaniem śmiertelności i nieświadomym przekłamaniem wyników. SMR [%] < >10 długość zatrudnienia [lata] < wiek pracownika [lata] Rys.2. Standardowy wskaźnik umieralności SMR w zależności od długości zatrudnienia (lewy) oraz średniego wieku pracownika (prawy). Przedziały nad wykresami podane w latach. Wartości SMR podane jako średnie ważone. Na podstawie [3]. W raporcie IARC [3-5] pojawia się jeszcze jedno pojęcie związane z czasem badania, mianowicie Efekt Przeżywalności Zdrowego Pracownika (ang. Healthy Worker Survivor Effect, >60 47

3 HWSE). Efekt ten z definicji polega na tym, iż SMR maleje wraz z czasem zatrudnienia [16,17,24]. Tłumaczy się to tym, iż z pracy sukcesywnie odchodzą ludzie bardziej chorowici, w związku z czym średnia umieralność wśród pozostałych zmniejsza się. Jednakże średnia ważona z liczby zgonów w 15 krajach nie pokazuje znaczącego spadku SMR wraz z czasem zatrudnienia (patrz Rys. 2). Dowodzi to jednoznacznie, iż HWSE nie istnieje w tej kohorcie, a przez to koncepcja samego HWE (powiązanego z HWSE) staje się bardzo wątpliwa. Ponadto można zauważyć, iż SMR rośnie wraz z wiekiem pracownika. Nie stanowi to nic niezwykłego, gdyż związane jest to z naturalnym trendem biologicznym każdej żywej istoty. Tłumaczenie spadku SMR wraz z czasem pracy poprzez HWSE wydaje się o tyle pozbawione podstaw, gdyż stoi w jawnej sprzeczności z poprzednim twierdzeniem, że HWE powoduje silniejszy spadek SMR we wcześniejszej fazie zatrudnienia niż późniejszej. Powoduje to pojawienie się dodatkowych wątpliwości w istnienie obu efektów. Ostatecznym argumentem przeciwko HWSE jest fakt opisany w pracy Berringtona i innych [25,26]. Autorzy analizują śmiertelności wśród brytyjskich radiologów na przestrzeni 100 lat. To wystarczająco dużo czasu, aby zaobserwować wszystkie efekty związane ze zgonami, nowotworowymi w szczególności, w zależności od czasu badania, czasu zatrudnienia czy wieku pracownika. W pracy tej obserwuje się spadek zachorowalności dla pracowników narażonych na niskie dawki. Grupy kontrolne we wszystkich przypadkach starano się dobrać tak, aby uniezależnić się od HWE. Przedstawione we wstępie prace Luckey a [6] oraz Sponsler a i Cameron a [7] także opisują znaczący spadek SMR podobny do tego, jaki obserwujemy w pracy IARC [3-5]. Jednakże w tych przypadkach autorzy tak dobierali grupy kontrolne, aby wyeliminować HWE. Tak prostą receptą na pozbycie się HWE było wybranie kohorty kontrolnej z pracowników danych lub podobnych zakładów, ale nie narażonych na dany czynnik tutaj dodatkowej dawki promieniowania jonizującego. Taka metodologia badań stwarza pewność, że ludzie ci przejdą ten sam system kwalifikacji pracowników przy przyjmowaniu do pracy, co definitywnie likwiduje HWE [16]. Innymi słowy grupa kontrolna musi posiadać identyczną strukturę i warunki jak grupa narażona za wyjątkiem jednego czynnika badanego, w naszym przypadku narażenia na promieniowanie jonizujące. W pracy IARC autorzy wykorzystali zewnętrzną grupę kontrolną, co potencjalnie może mieć odzwierciedlenie w wynikach końcowych. Gdyby jednak HWE rzeczywiście występował, wartości SMR musiałyby być dużo niższe niż te przedstawione przez Luckey a, Sponsler a i Cameron a, Thompson a [14] oraz innych autorów wymienionych poprzednio. Takiej różnicy jednak się nie obserwuje, co raz jeszcze zmusza nas do krytycznego spojrzenia na HWE jako jedynego wytłumaczenia spadku umieralności. 3. Nowotwory Związek Efektu Zdrowego Pracownika ze zgonami nowotworowymi był pierwszy raz analizowany prawie 40 lat temu [15,22,27]. Okazuje się, iż w przypadku tego typu chorób HWE nie występuje w ogóle lub jest minimalny, rzędu kilku procent. Jak napisano w poprzednim rozdziale nie można mówić o selekcji pracowników ze względu na podatność na nowotwory, gdyż żaden pracodawca nie przeprowadza tego typu badań genetycznych, choć dziś już mógłby przynajmniej w odniesieniu do niektórych przypadków. Podobnie nowotwór już istniejący a nie dający jasnych objawów jest w zasadzie nie do wykrycia standardowymi procedurami. Poza tym, wspomniany czas inkubacji nowotworu jest znaczny, co eliminuje HWSE w przypadku właśnie tego typu schorzeń. Te argumenty wydają się całkowicie wykluczyć HWE jako główny czynnik odpowiedzialny za znaczny spadek SMR od nowotworów w badanych kohortach [22,28]. W bardzo wielu pracach traktujących o pracownikach przemysłu jądrowego autorstwa m.in. McGeoghegan a i Binks [29,30], Ritz a [31], Kendall a [32], Raman a [33], czy wreszcie w omawianym raporcie IARC na czele [3-5], obserwuje się znaczący spadek śmiertelności nowotworowej. W pracach tych bazowano w większości na zewnętrznych grupach kontrolnych, jednakże wartości SMR nie były niższe (co mogłoby sugerować HWE) od wyników opartych o grupy wewnętrzne. Autorzy wymienionych prac jako jedyne wytłumaczenie spadku umieralności nowotworowych podają właśnie HWE. Co więcej założenie to przyjęte zostało już po otrzymaniu wyniku, który w żaden sposób nie chciał się 48

4 zgadzać z tzw. hipotezą liniową bezprogową (ang. Linear No-Threshold, LNT), mówiącą o liniowym wzroście ryzyka śmierci nowotworowej z dawką, bez względu na wielkość tej dawki. I tak, jeśli SMR wyniosło np. 90%, konkluzją było, iż HWE wynosi 10%. Jeśli SMR=80%, to HWE=20%, itd. Co więcej, w sytuacji, gdy SMR=100%, autorzy zgodnie stwierdzili, że nagle HWE nie ma w ogóle! [17,34]. Może więc warto dla SMR większych od 100% wprowadzić Efekt Niezdrowego Pracownika [35], aby ostateczne wyniki przypadkiem nie odbiegały od odgórnych założeń? Niestety w większości prac Efekt Zdrowego Pracownika jest używany jedynie jako niczym nie poparty pewnik, w zależności od tego jaki wynik chcemy otrzymać. Czy tego typu rozumowanie nie jest ślepą ścieżką, drogą do nikąd, lub czymś, co można zakwalifikować jako Zombie Science [36]? Koncepcja HWE dla nowotworów miałaby jeszcze pewne podstawy do obrony, gdyby wyniki były spójne. W wielu opracowaniach wskazuje się na olbrzymie rozbieżności w wartościach SMR, nawet uwzględniając takie czynniki jak płeć, wiek, status ekonomiczny i tym podobne [17]. Oscylacje umieralności w przedziale 40% do 110% praktycznie uniemożliwiają postawienie jednoznacznego wniosku, gdyż jedna podgrupa w kohorcie wykazywałaby HWE na poziomie 60% (!), a druga, różniąca się np. tylko płcią, nie wykazywałaby HWE w ogóle. Dodatkową kwestią jest stwierdzenie Monson a [22], iż HWE nie można stosować w a) przypadku badań epidemiologicznych. To śmiałe założenie zdaje się burzyć uproszczony schemat myślenia o Efekcie Zdrowego Pracownika. Reasumując należy stwierdzić, iż wystąpienie HWE dla nowotworów jest praktycznie niemożliwe. Jeśli jednak w jakimś stopniu zjawisko to występuje, jest ono na tyle małe, że nie może służyć jako jedyne wytłumaczenie znaczącego spadku wartości SMR. 4. Umieralności pracowników przemysłu jądrowego z 15 krajów Zjawisko olbrzymiej rozbieżności wartości SMR w obszarze od 35% do 100% obserwuje się także w wynikach wspomnianej już pracy opublikowanej przez IARC [3-5]. SMR przyjmuje różne wartości dla różnych krajów, co sugerować może np. inny system dozymetrii czy różne kryteria oceny. W takim wypadku niezwykle trudno jest mówić o jednoznaczności wyników. Ponadto, jak obrazuje Rysunek 3, wartości SMR są bardzo nierównomiernie rozłożone w zależności od dawki rocznej na jednego pracownika. Praktycznie niemożliwe jest dopasowanie jakiejkolwiek sensownej funkcji do zaprezentowanych na Rys. 3 punktów, gdyż każda propozycja będzie miała swoich zwolenników jak i przeciwników. Można nawet postawić twierdzenie, że punkty te są tak chaotycznie rozrzucone, że podważa to wartość rezultatów badań. b) SMR wszystkie zgony [%] SMR nowotwory [%] średnia daw ka roczna [msv /rok] średnia daw ka roczna [msv /rok] Rys. 3. Współczynniki SMR w zależności od średniej dawki rocznej przypadającej na jednego pracownika dla a) zgonów ze wszystkich przyczyn b) zgonów nowotworowych. Pozioma linia oznacza średnią obliczoną metodą Bayesowską [2,3]. 49

5 Mając na uwadze powyższe fakty oraz niezgodność ostatecznych wniosków z wieloma poprzednimi pracami, postanowiono przeprowadzić alternatywną analizę statystyczną zaprezentowanych danych. Biorąc pod uwagę wartości SMR (Rys. 3) i stosując tzw. Bayesowską analizę danych [37] otrzymano najlepsze dopasowanie, którym jest wartość średnia. Zgodne jest to z tzw. brzytwą Ockhama, która mówi o wyborze najprostszego rozwiązania ze wszystkich możliwych. Dokładny algorytm obliczeniowy znajduje się w naszych wcześniejszych pracach [1,2]. Otrzymano średnie wartości SMR równe 74% dla wszystkich zgonów oraz 78% dla zgonów nowotworowych. Wyniki te zgadzają się ze wszystkimi poprzednimi badaniami traktującymi o pracownikach przemysłu jądrowego. Jak napisano wcześniej, tak znaczący spadek śmiertelności nie może być wiązany z Efektem Zdrowego Pracownika. Chcąc uniknąć potencjalnych błędów autorzy raportu IARC opracowali wyniki po raz drugi, jednak przy pomocy wewnętrznej grupy kontrolnej. Grupa ta została dobrana wśród tych samych pracowników, którzy jednak otrzymali niewielką dawkę, mniejszą od pewnej dawki granicznej [5]. Niestety w pracy podane są jedynie wyniki końcowe bez szczegółowego wyjaśnienia systemu doboru kohorty kontrolnej. Nie jest to obojętne, gdyż system klasyfikacji możne znacząco wpłynąć na wynik przy tak niejasno ustalonej granicy między grupą kontrolną a narażoną. Kolejnym czynnikiem zwiększającym niedokładności są liczebności obu grup, siłą a) w szystkie now otw ory rzeczy mocno uszczuplone przez wewnętrzny podział. W ostatniej z trzech prac IARC [5] podano wyniki liczbowe ryzyka względnego (ang. relative risk, RR), patrz Rys. 4. Dla najmniejszych dawek przyjęto RR=1. Podstawową konkluzją z oryginalnej pracy jest stwierdzenie, iż RR rośnie wraz z dawką. Jednakże przyglądając się punktom z Rys. 4 zauważyć można dwie nieścisłości. Po pierwsze punkt dla dawki równej 175 msv nienaturalnie odstaje od reszty. Usuwając go z analizy otrzymujemy zupełnie inne wyniki [1], niezgodne z konkluzją IARC. Tym samym pojedynczy punkt praktycznie decyduje o ostatecznych wnioskach, a nie może być tak, by ważne wnioski i teorie, które prowadzą m.in. do ustalenia norm ochrony radiologicznej, opierały się na jednym punkcie doświadczalnym. Drugą zauważoną nieścisłością jest punkt dla dawki równej 7,5 msv (Rys. 4b). On również znacząco odstaje od trendu głównego. Co więcej jest on niezgodny nawet z najbardziej restrykcyjnymi założeniami teorii liniowego wzrostu ryzyka LNT. Taka duża wartość RR w tym obszarze oznacza, iż mamy do czynienia z dużym wzrostem zgonów w obszarze bardzo niskich dawek, co nigdzie w rzeczywistości nie było zaobserwowane. Oba wzrosty zachorowalności (punkty dla 7,5 msv oraz 175 msv) są powtarzalne prawie we wszystkich trendach zależnych od dawki: zgonach ze wszystkich przyczyn, zgonach nowotworowych, białaczkach, rakach stałych, b) białaczki bez CLL - najniższe daw ki 2,5 1,8 ryzyko względne, RR 2 1,5 1 0, dawka kumulatyw na [msv ] ryzyko względne, RR 1,6 1,4 1,2 1,0 0,8 0,6 0,4 0, daw ka kumulatyw na [msv] Rys. 4. Ryzyko względne (RR) w zależności od dawki skumulowanej a) dla wszystkich typów nowotworów (dane powyżej 0 msv zostały pominięte ze względu na pojedyncze przypadki i niską wiarygodność statystyczną) b) dla białaczek bez CLL w przedziale dla najniższych dawek. Na podstawie [5].

6 śmierci nienowotworowych etc. Ta niespotykana korelacja może dziwić. W związku z tym doszukać się można dwóch możliwości wyjaśnienia tego efektu: albo oba wzrosty są odpowiedzialne za niezidentyfikowaną nienowotworową przyczynę zgonów, co jest raczej mało prawdopodobne, albo przyjęcie dla najniższej dawki RR=1 jest błędem i wszystkie punkty należałoby przesunąć w dół tak, aby lokalne maksimum dla dawki 7,5 msv wyniosło RR=1 [2]. Byłoby to zgodne z wcześniejszymi wynikami SMR. Przyjmując wszelkie możliwe warianty ponownie posłużono się analizą Bayesowską. Także w tym przypadku nie znaleziono podstaw do użycia modelu bardziej skomplikowanego niż zwykła stała linia RR=1 niezależna od dawki (oczywiście w analizowanym jej niskim zakresie) [1,2]. znaczny spadek współczynnika SMR dla wszystkich przyczyn zgonów oraz śmierci nowotworowych. Nie ma najmniejszych podstaw, aby spadek ten uznać za efekt wystąpienia HWE [1,2]. Ponadto olbrzymi rozrzut wartości SMR oraz wyniki wnioskowania Bayesowskiego [37] wskazują, iż w obszarze niskich dawek należy traktować wyniki jako pokazujące co najwyżej pewną stałą średnią. W związku z tym uzasadnione wydaje się stwierdzenie, iż promieniowanie poniżej pewnej dawki progowej nie jest szkodliwe, a może wręcz przynosić pozytywne skutki dla zdrowia [6]. Spośród pracowników przemysłu jądrowego z 15 krajów do roku 2007 zmarło ok osób i to na podstawie tej liczby otrzymano wspomniane wyniki. Istnieje zatem konieczność śledzenia całej kohorty przez następne lata, aby końcowe wnioski były dokładniejsze. 5. Podsumowanie Efekt Zdrowego Pracownika (HWE) [15-22] bardzo często wykorzystywany jest jako wytłumaczenie spadku umieralności (SMR) wśród pracowników przemysłu jądrowego [28-33]. Niejednokrotnie traktuje się go jako rzecz oczywistą, która nie wymaga jakichkolwiek dodatkowych wytłumaczeń, i przyjmowana jest bezkrytycznie. Tego typu rozumowanie opiera się na hipotezie liniowego bezprogowego (LNT) wzrostu ryzyka zgonu z powodu narażenia na promieniowanie jonizujące. Traktując go jako dogmat robi się wszystko, aby ostateczna wartość współczynnika SMR była większa bądź równa 100% [26]. Tym samym odrzuca się chociażby przypuszczenie, że niskie dawki promieniowania wcale nie muszą być szkodliwe, a wręcz odwrotnie [6,13,38,39]. Wyniki wielu badań wskazują, iż nie można mówić o HWE w przypadku zgonów nowotworowych [21,22], gdyż żaden system klasyfikacji pracowników nie opiera się na testach genetycznych na obecność czy podatność na nowotwory. Ponadto spadek SMR obserwuje się także w badaniach, w których wynik oparto o wewnętrzną grupę kontrolną [6-8], co eliminuje możliwość wystąpienia HWE. Rezultaty są mocno zbliżone do badań bazujących na ogólnej zewnętrznej kohorcie kontrolnej. Opublikowane przez IARC wyniki umieralności wśród pracowników przemysłu jądrowego z 15 krajów [3-5] również wskazują na LITERATURA 1. K.W. Fornalski i L. Dobrzyński, Ionizing radiation and health of nuclear industry workers, Int. J. of Low Radiation, vol. 6, no 1, 2009, pp K.W. Fornalski i L. Dobrzyński, The healthy worker effect and nuclear industry workers, Dose- Response, M. Vrijheid et al., The 15-Country Collaborative Study of Cancer Risk among Radiation Workers in the Nuclear IndustryDesign, Epidemiological Methods and Descriptive Results, Rad. Res. 167 (2007) I. Thierry-Chef et al., The 15-Country Collaborative Study of Cancer Risk among Radiation Workers in the Nuclear Industry: Study of Errors in Dosimetry, Rad. Res. 167 (2007) E. Cardis et al., The 15-Country Collaborative Study of Cancer Risk among Radiation Workers in the Nuclear Industry: Estimates of Radiation- Related Cancer Risks, Rad. Res. 167 (2007) T.D. Luckey, Radiation Hormesis Overview, RSO Magazine 8 (2008) R. Sponsler i J. Cameron, Nuclear Shipyard Worker Study, Int. J. Low Radiation 1 (2005) T. Rockwell i J. Muckerheide, Testimony to the Nuclear Regulatory Commission s Advisory Committee on Nuclear Waste&Materials, Radiation, Science & Health, April 8 (2008) 9. G.M. Matanoski et al., Cancer Risks and Low- Level Radiation in U.S. Shipyard Workers, J. Radiat. Res., 49, (2008) 51

7 10. UNSCEAR (1994) Annex B: Adaptive responses to radiation in cells and organisms. In Sources and Effects of Ionizing Radiation. Report of the United Nations Scientific Committee on the Effects of Atomic Radiation, United Nations, (1994) 11. W.L.Chen et al., Is chronic radiation an effective prophylaxis against cancer, J.Amer.Physicians and Surg. 9 (2004) S.-L. Hwang et al., Estimates of Relative Risks for Cancers in a Population after Prolonged Low- Dose-Rate Radiation Exposure: A Follow-up Assessment from 1983 to 2005, Radiat. Res. 170 (2008) B.L. Cohen, Cancer Risk from Low-Level Radiation, A.J.R. 179 (November 2002) 14. R.E. Thompson et al., Case-control study of lung cancer risk from residential radon exposure in Worcester County, Massachusetts, Health Physics 94(3)/ A.J. McMichael, Standardized Mortality Ratios and the Healthy Worker Effect: scratching beneath the surface, J. Occup. Med. 18(3)/1976, p B.C.K. Choi, Definition, sources, magnitude, effect modifiers, and strategies of reduction of the healthy worker effect, J. Occup. Med. 34(10)/1992, p J.M.M. Meijers et al, Occupational cohort studies : the influence of design characteristics on the healthy worker effect, Int. J. of Epidemiology, 18(4)/1989, p C.P. Wen et al, Anatomy of the Healthy Worker Effect: a critical review, J. of Occup. Med., 25(4)/1983, p L.M. Carpenter, Some observations on the healthy worker effect, British J. of Industrial Med. 1987; 44: L.K. Wagner, The Healthy Worker Effect: science or prejudice?, Radiology 2003; 229: C.-Y. Li, F.-C. Sung, A review of the healthy worker effect in occupational epidemiology, Occup. Med. 49/4 (1999) R.R. Monson, Observations on the healthy worker effect, J.Occup.Med 28 (1986) GUS (Główny Urząd Statystyczny), Ochrona środowiska, Warszawa 2007, p R. Chen i A. Seaton, The influence of study characteristics on the healthy worker effect: A multiple regression analysis, Occup. Med. 1996; 46: A. Berrington et al., 100 years of observation on British radiologists: mortality from cancer and other causes , The British J. of Radiology, 74(2001), Correspondence, The British J. of Radiology 75(2002), J.R. Cameron, Radiation increased the longevity of British radiologists, and N. Daunt, Decreased cancer mortality of British radiologists 27. Industrial Disease Standard Panel (ODP), Report No. 3: Report to the workers compensation board on the healthy worker effect, Toronto K. Kojiro, The Healthy Worker Effect in a Longterm Follow-up Population, Japanese Journal of Cancer Clinics 1999, vol. 45; no.12; p D. McGeoghegan and K. Binks, The mortality and cancer morbidity experience of workers at the Spingfields uranium production facility, , and Mortality and cancer registration experience of the Sellafield employees known to have been involved in the 1957 Windscale accident, and The mortality and cancer morbidity experience of workers at the Capenhurst uranium enrichment facility , J. Radiol. Prot. 20(2000), , , Letter to the editor, Healthy Worker Effect by B. Skelcher and D. McGeoghegan, J. Radiol. Prot. 21/2001 and 22/ B. Ritz et al, The effect of internal radiation exposure on cancer mortality in nuclear workers at Rocketdyne/Atomics International, Environmental Health Perspectives, 108(8)/2000, p G.M. Kendall et al, Mortality and occupational exposure to radiation : first analysis of the National Registry for radiation workers, BMJ, vol. 304, 25 Jan 1992, p S. Raman et al, Mortality among Canadian military personnel exposed to low-dose radiation, CMAJ, vol. 136/1987, p G. Gridley et al, Is there a healthy worker effect for cancer incidence among women in Sweden?, Am. J. of Industrial Med. 1999; 36: A.L. Brooks et al, Very large amounts of radiation are required to produce cancer, Dose Response 5: ; B.G. Charlton, Zombie science: A sinister consequence of evaluating scientific theories purely on the basis of enlightened self-interest, Medical Hypotheses 71(2008) issue 3, p D.S. Sivia oraz J. Skilling, Data Analysis. A Bayesian Tutorial, Oxford University Press (2006) second edition 38. P.A. Oakley et al, A rebuttal to chiropractic radiologists view of the -year-old Linear-No- Threshold radiation risk model, J. Can. Chiropr. Assoc. 2006; (3); p M. Pollycove, Authors Misrepresentations of their Data in Attempts to Support The Linear No Threshold Hypothesis, praca nieopublikowana Notka o autorach: Krzysztof Wojciech Fornalski mgr inż., Instytut Problemów Jądrowych, Świerk Ludwik Dobrzyński prof. dr hab., zastępca dyrektora, Instytut Problemów Jądrowych, Świerk; Wydział Fizyki, Uniwersytet w Białymstoku 52