Pöördumine

20, AVENUE APPIA – CH-1211 GENEVA 27 – SWITZERLAND – TEL CENTRAL +41 22 791 2111 – FAX CENTRAL +41 22 791 3111 – WWW.WHO.INT

... ENCL.: (1)

Ref.: C.L.2.2026

The World Health Organization (WHO) presents its compliments to Member States and has the honour to consult them on joint estimates of WHO and the International Labour Organization (ILO) of the work-related burden of disease and injury (WHO/ILO Joint Estimates).

In the spirit of the Sustainable Development Goals,1 WHO and ILO produce the WHO/ILO Joint Estimates.2 The organizations have systematically selected pairs of occupational risk factors and health outcomes. For each pair, the existing evidence has been systematically reviewed and synthesized. Databases have been established on exposure to the risk factors and their health effects. For pairs with the required evidence and data, estimates have been produced.

... The attached guidance note details the data sources and methods used.

Prior to publication planned for the second quarter of 2026, WHO would like to share the following WHO/ILO Joint Estimates that were developed and compiled globally: (1) proportion of the population occupationally exposed to welding fumes; (2) number of deaths due to trachea, bronchus, and lung cancer attributable to occupational exposure to welding fumes; and (3) number of disability-adjusted life years due to trachea, bronchus, and lung cancer attributable to occupational exposure to welding fumes.

WHO will share with each Member State a data sheet with the WHO/ILO Joint Estimates for the country on request.

Member States are invited to provide feedback to the finalization of these WHO/ILO Joint Estimates. Focal points designated by the Ministries of Health and/or Labour in 2020 (following C.L.8.2020) may want to comment.

Requests for information on these estimates can be sent to Dr Frank Pega, [email protected], Department of Environment, Climate Change, One Health and Migration, no later than 4 March 2026.

The World Health Organization avails itself of this opportunity to renew to Member States the assurance of its highest consideration.

GENEVA, 21 January 2026

1 70th UNGA (2015). Transforming our world: the 2030 Agenda for Sustainable Development. New York,

NY: UN. 2 WHO, ILO (2021). WHO/ILO joint estimates of the work-related burden of disease and injury, 2000–2016:

global monitoring report. Geneva: WHO, ILO.

1

Guidance note to facilitate country consultation on WHO/ILO Joint Estimates of the burden of trachea, bronchus, and lung cancer attributable to occupational exposure to welding fumes, for the years 2000, 2010, and 2021

December 2025

Department of Environment, Climate Change, One Health and Migration, WHO Headquarters

Background The World Health Organization (WHO) and the International Labour Organization (ILO) produce joint estimates of the work-related burden of disease and injury (WHO/ILO Joint Estimates) (WHO, ILO 2021). To establish the evidence base, WHO and ILO conducted systematic reviews and compiled input data in databases.

Objectives We aimed to estimate the proportion of the population with occupational exposure to welding fumes (OEWF) at the levels of (i) regular exposure and (ii) occasional exposure, and the burden of trachea, bronchus, and lung cancer (TBLC) attributable to such OEWF.

Objectives of the country consultation Through this country consultation WHO invites feedback from countries on its estimates.

Results Feedback is invited on the following WHO/ILO Joint Estimates:

1. Proportion of the population with OEWF (by exposure level); 2. Number of deaths due to TBLC attributable to OEWF; and 3. Number of disability-adjusted life years (DALYs) due to TBLC attributable to OEWF.

These estimates are produced for three years (2000, 2010, 2021), disaggregated by sex (3 categories: both sexes, female, male) and age group (18 categories: ≥15, 15-19, … , 90-94, ≥95 years).

Data sources The estimates were produced using six input data sets described below.

Input Data 1: Cross-sectional data on proportion of survey participants in occupations classified as either regularly or occasionally exposed to welding fumes The WHO/ILO Global Cross-sectional Occupations Database (Pega 2023) comprises 166 million observations on occupation using 4-digit International Classification of Occupation (ISCO) codes (ILO 2012), from 763 Labour Force Surveys collected by statistical offices in 96 countries/areas between 1996 and 2021 (Table 1). Each participant’s exposure was assigned via proxy of occupation (i.e., ISCO code) into three levels of OEWF: (1) regular, (2) occasional or (3) no (or very rare) OEWF. The occupation-exposure matrices are available in Tables 3 and 4 (pages 7–8) of Momen (2025). To protect confidentiality the database is unpublished.

2

Table 1: Coverage of surveys and countries/areas in the WHO/ILO Global Cross-sectional Occupations Database

Region (defined as per WHO classification)

World

Africa Americas South-East Asia Europe Eastern

Mediterranean Western Pacific

Number of countries/areas 50 53 11 60 22 37 234

Surveys (N) 69 168 49 391 41 45 763

Countries/areas with ≥1 survey (N) (% of countries/areas)

18 (36.0%)

15 (28.3%)

8 (72.7%)

33 (55.0%)

9 (40.9%)

13 (35.1%)

96 (41.0%)

Footnote: The programmatic allocation of areas to regions follows the WHO Coronavirus (COVID-19) Dashboard (WHO n.d.).

Input Data 2: Longitudinal data on proportion of survey participants in occupations classified as exposed to welding fumes The WHO/ILO Global Longitudinal Occupations Database (Pega 2023) comprises repeated measures of 4-digit ISCO codes on 289 year-on-year transitions from quarterly Labour Force Surveys collected by national statistical offices in 31 countries within the WHO European Region between 2000 and 2024 and shared by Eurostat. The microdata on occupations were extracted; harmonized into the exposure level categories using the occupation-exposure matrices; weighted; and aggregated by population defined by country, year, sex, and age group. Raw data were not modified. For confidentiality the database is unpublished.

Input Data 3: Estimates of the total number of population Estimates of the total number of population by country/area, year, sex, and age group for the years 1950-2021 were sourced from the United Nations global population estimates (UN 2024).

Input Data 4: Estimates of probability of death Estimates of probability of death by country/area, year, sex, and age group were sourced from the United Nations life tables (UN 2022).

Input Data 5: Estimates of total number of deaths and disability-adjusted life years Estimates of total number of deaths and DALYs for TBLC for the years 2000, 2010 and 2021 were sourced from the WHO Global Health Estimates (WHO 2024).

Input Data 6: Estimate of risk ratios A specifically conducted WHO/ILO systematic review and meta-analysis, with supplementary analysis, reported a risk ratio of 1.39 for incident TBLC among persons with regular OEWF (95% CI 1.15-1.67, “high quality of evidence”) and a risk ratio of 1.16 among persons with occasional OEWF (95% CI 1.06-1.77, “moderate quality of evidence”) compared with those with no (or very rare) OEWF (Momen 2025). It concluded “sufficient evidence of harmfulness” of both regular and occasional OEWF for TBLC.

Methods The estimation comprised modelling the input data (i.e., Input Data 1–6) described above in four models that consecutively built on each other (Models 1–4), as described below.

3

Model 1: Multilevel model to estimate proportion of exposed population at each year For each year between 1950–2021 for each population cohort defined by country/area, sex and age group, we produced estimates of the proportion () for each of the three exposure categories (i). We modelled Input Data 1 using a multilevel model (Model 1), as previously described in Table 3 (pages 6–7) of Pega (2023).

Model 2: Model of transition probabilities between exposure status categories For each population cohort, we, along with Eurostat, estimated the probability () of transitioning between the categories of regular exposure, occasional exposure and unexposed from yeart to yeart+1

(Eurostat 2020). The j denotes one of nine possible transitions from one exposure category in yeart to another in yeart+1.

Using Input Data 2, the survey weights for the target year (yeart+1) were scaled to represent the exposure level by population cohort for the initial year (yeart) and the target year. We modelled Input Data 2 using a multinomial logit regression model (Model 2), as previously described (Table 3, pages 6–7, Pega (2023)).

With Model 2, Eurostat derived and shared with WHO/ILO transition probabilities covering 31 countries based on sub-samples of the European Union Labour Force Surveys. For population cohorts for whom required input data were unavailable, the transition probability was imputed, as described elsewhere (Table 3, pages 6–7), Pega (2023)).

Model 3: Microflow model to estimate exposed population over time window For each population cohort, we estimated the proportion () of the population in each exposure category (k) over the time window of exposure. We defined k as the exposure category i in any year in the time window. The approach assumed a 20-year latency between exposure and occurrence of clinical disease, and a 40-year exposure time window (spaced 30 years before and 10 years after the lag year).

The model, which used Input Data 4 and outputs from Models 1 and 2, has been previously described (Table 3, pages 6–7, Pega (2023)).

Model 4: Burden of disease estimation model Using the Comparative Risk Assessment framework (Ezzati 2002), we estimated the proportional reduction in death or disease that would occur if exposure was reduced to a level with a minimum risk (i.e., no or very rare OEWF), while other conditions remain unchanged. Information on the population distribution of exposure to the risk factor was combined with information on the increased risk of incident disease caused by exposure to the risk factor (Figure 1).

Figure 1: Comparative Risk Assessment method for burden of disease estimation

Risk factor distribution in the population

Effect of the risk factor on the health outcome

Burden of deaths or DALYs from the health outcome

attributable to the risk factor

Population-attributable fraction

Total deaths or DALYs from health outcome

x

4

Using estimates outputted from Model 3 and Input Data 5 and 6, we calculated the population- attributable fraction, the proportion of health outcome from the disease seen in each population that can be attributed to exposure to the specific occupational risk factor, using Model 4. The model has been previously described in Table 3 (pages 6–7) of Pega (2023).

References Eurostat (2020). Labour market flow statistics explained. Luxembourg, Eurostat. https://ec.europa.eu/eurostat/statistics-explained/index.php/Labour_market_flow_statistics_in_the_EU

Ezzati M, et al (2002). Selected major risk factors and global and regional burden of disease. Lancet;360(9343):1347-60.

ILO (2012). ISCO–08: International Standard Classification of Occupations. Geneva, ILO.

Momen, NC, et al. (2025). The effect of occupational exposure to welding fumes on trachea, bronchus, and lung cancer: A supplementary analysis of regular occupational exposure and of occasional occupational exposure based on the systematic review and meta-analysis from the WHO/ILO Joint Estimates of the Work-related Burden of Disease and Injury. Environ Int;196:109216.

Pega F, et al (2023). Global, regional and national burdens of non-melanoma skin cancer attributable to occupational exposure to solar ultraviolet radiation for 183 countries, 2000–2019: A systematic analysis from the WHO/ILO Joint Estimates of the Work-related Burden of Disease and Injury. Environ Int;181:108226.

UN (2022). Mortality Estimates 2022 (Online Edition). New York, UN.

UN (2024). World Population Prospects 2024. New York, UN.

WHO (n.d.). WHO Coronavirus (COVID-19) Dashboard. Geneva, WHO.

WHO (2024). Global Health Estimates 2021. Geneva, WHO.

WHO, ILO (2021). WHO/ILO joint estimates of the work-related burden of disease and injury, 2000–2016: global monitoring report. Geneva, WHO.

20, AVENUE APPIA – CH-1211 GENEVA 27 – SWITZERLAND – TEL CENTRAL +41 22 791 2111 – FAX CENTRAL +41 22 791 3111 –WWW.WHO.INT

Ref.: C.L. 2.2026 2026-2خ.د.

تهدي منظمة الصحةة الاللمية االمنظمة تةيلتهل لل الدل اعضاحل و لتتفحرأ تت تتفحللر ماهل ةل تقديرات لية المفححححححححتر ة لاب اعمراض لالإصححححححححل لت ذات الصحححححححح ة للام اتقديرات منظمة الصححححححححةة الاللمية لمنظمة الام الد

لية المفتر ة . المنظمة لمنظمة الام الد

لية تقديراتهمل المفحححححححححححتر ة. تصححححححححححح 1المسحححححححححححتدامةوأهداأ التنمية لانسححححححححححح لمل م 2در المنظمة لمنظمة الام الد لتتنلل ال يلنلت القللمة المنظمتلت أسحح ل ل منه يل ا ايتيلر أالام مت ضلام الي ر المهنية لالةصححلل الصححةيةو لتت

ليأ المنه ييت. لاد لاححححات الاضد يلنلت ضت التارض لالام ةلليل فححححتت الم مت ت و اعالام لاسححححتاراض لالت نلت لال يلنلت اللاامة. لتلاححححححك المذ رج التل يهية الي ر لأثلرهل الصححححححةيةو لأضدت تقديرات لاالام التا تتلا ر ضنهل ال ي المر قة التفلصي اليلصة مصلدر ال يلنلت ل لعسلليب المستيدمة.

هحذ التقحديرات أت تفححححححححححححححلروو 2026مت ضحل الثحلنا ا الر النفححححححححححححححر المقرر لتلد المنظمحةو ا ح ة ل ملضحد مهنيل ع يرج ال ةل و نسح ة السح لت الذيت يتاراحلت 1: ات لضدادهل لت مياهل ض الصحايد الاللما فحتتالمفحتر ة التا

الذي يااى لل التارض المهنا لالفحُاب الهلالية لالرلةالرُغلم االقصح ة الهلالية ضدد الل يلت النل مة ضت سحر لت 2ا اب الهلالية الرُغلم ضدد سحححنلات الامر المصحححةةة لةتسحححلب مدد الإضلاة النل مة ضت سحححر لت 3ع يرج ال ةل و ا لالفحححُ

.ع يرج ال ةل الذي يااى لل التارض المهنا لالرلة

لة ضاحححل م المنظمة تفحححلرولسححح لية منظمة لمنظمةالمفحححتر ة ل تقديراتال يلنلت تاححح لراة د الام الد المتا قة هلو نل ض هل.

. لاد ترغب المفحتر ة ل منظمتيت تقديرات الصحيةة النهللية لالدل اعضاحل لل الإسحهل تا يقلتهل للاح دضلتُ ارات الصحةة لأ أل الام ا ضل 2020-8. خ. دا ا أضقلب الي لب الدلري 2020مرا ا ااتصحل التا ضينتهل ل

ا الإدا تا يقلتهل.

و رانو يةحل التقحديرات لل الد تلرال يحلنلت اليحلصححححححححححححححة لل حد لأي ما لملت ضت هذ لراةليم ت لرسححححححححححححححل حب و ا ملضد [email protected]و ض ال ريد الإل ترلنا اللاةدج لاله رج الصححححححححححححةةنهج ال يلة لتةير المنلخ ل لدارج

.2026آذارأ ملرس 4ااصل

لتةتن منظمة الصةة الاللمية هذ الفرصة لتارب ل دل اعضال م ددا ضت أسم تال ير ااةترا لالتقدير.

2026الثلناأ ينلير لنلت 21و نيأ

نيليلرو: اعم .2030 تةلي ضللمنل: ي ة التنمية المسححححتدامة لال . 2015ا الدلرج السحححح الت ل ماية الالمة لام المتةدج. 1 المتةدج.

ليةمنظمة الصحححححححةة الاللمية لمنظمة 2 لية تقديراتو 2021ا الام الد المفحححححححتر ة منظمة الصحححححححةة الاللمية لمنظمة الام الد . نيأ: منظمة الصححةة الاللمية لمنظمة تقرير الرصححد الاللما :6120-2000 للام ولت ذات الصحح ة لالإصححل اعمراضلاب

لية .الام الد 1المر ق: ا

...

...

1

منظمة ملصيي ة ملل لمية ومنظمة مللم ملدولية تةديرمتمذكرة توجيهية لتيسييير ملمويي ورة ملة رية و لب ملهوم(ية وملر(ة للبء سييير ملمويييتركة لى ملتلرض إملذي يلزى ملرُغ مى )ملةصييياة ملهوم(يةا وملويييُ

2021و 2010و 2000ت ملمهني لأاخرة ملل م في ملسنوم 2025ديسمبر كانون الأول/

الصحة الواحدة والهجرة، المقر الرئيسي لمنظمة الصحة العالمية )المنظمة(نهج إدارة البيئة وتغير المناخ و

ساسية أمعلومات ذات الأمراض والإصدددددددابات عبء عن تصددددددددر منظمة الصدددددددحة العالمية ومنظمة العمل الدولية تقديرات م دددددددتركة

( )منظمة الصدددددددددحة العالمية الم دددددددددتركة ومنظمة العمل الدولية الصدددددددددحة العالمية منظمة العمل )تقديراتب الصدددددددددلة وتجميع اسدددددددددتعراةدددددددددات منهجية المنظمتان بإجراء قامت، الأدلةقاعدة لإرسددددددددداء و .(٢٠٢١ ومنظمة العمل الدولية

في قواعد بيانات. المُدخلةالبيانات الأهداف

الرُغامى )القصددددددددبة سددددددددر ان بء، وعلأبخرة اللحام تمثل هدفنا في تقدير نسددددددددبة السددددددددكان الذين يتعرةددددددددون مهنيا .لأبخرة اللحام الذي يعزى إلى التعرض المهني الهوائية( والُ عب الهوائية والرئة

لق ريةارة و لم ااف اهد أ .ية ر قُ لاة لم اور اهذه من خلال لمنظمة ات يراتقدن ب ألاء بتعليقاتها دلإالى إن البلدالمنظمة اعو تد لنتائجا

ندعو إلى الإدلاء بالتعليقات ب أن تقدير ات منظمة الصحة العالمية و منظمة العمل الدو لية بخصوص ما يلي: ؛)حسب مستوى التعرّض( لأبخرة اللحام مهنيا الذين يتعرةوننسبة السكان -١

الذي يعزى إلى الرُغامى )القصبة الهوائية( والُ عب الهوائية والرئةعدد الوفيات الناجمة عن سر ان ٢- ؛لأبخرة اللحام ض المهني رُ التع

الرُغامى )القصبة الهوائية( عدد سنوات العمر المصححة باحتساب مدد الإعاقة الناجمة عن سر ان ٣- الذي يعزى إلى التعرض المهني لأبخرة اللحام . والُ عب الهوائية والرئة

فئدات: 3س )ن( وتصددددددددددددددنف حسددددددددددددددب الج2021و 2010و 2000وتحسددددددددددددددب هدذه التقدديرات لثلا سددددددددددددددنوات ) أو أكثر، عدامدا 15 فئدة: 18)كدل على حددة(، وحسددددددددددددددب ال ئدة العمريدة ،والدذكور ،والإندا ،والدذكور معدا الإندا

عاما أو أكثر(. 95 ،عاما 94-90 ،...، عاما 15-19 مصادر البيانات

حُ سبت هذه التقديرات باستخدام مجموعات البيانات المُدخلة الست الموةحة أدناه.

البيانات المُدخلة ١: البيانات المق عية لنسدبة الم داركين في المسدول الم دتغلين بالمهن المصدن ة بوصد ها مهنا معرةة لأبخرة اللحام

أن دددددأت المنظمة ومنظمة العمل الدولية قاعدة م دددددتركة للبيانات المهنية المق عية العالمية )Pega 2023( تتألف من 166 مليون ملاحظة ب ددددددددددأن المهن باسددددددددددتخدام رموز التصددددددددددنيف الدولي الموحد للمهن المكونة من ٤ أرقام )منظمة العمل الدولية ٢٠١٢(. واسدددددددددددتُمدت هذه الملاحظات من ٧٦3 مسدددددددددددحا للقوى العاملة، جمعتها المكاتب ددت حدالدة الإحصدددددددددددددددائيدة في ٩٦ بلددا / من قدة في ال ترة الواقعدة بين عدامي 1996 و2021 )الجددول ١(. و حدُ التعر ض لكل م ددداري في المسدددخ باسدددتخدام المهنة كمؤ دددر بديل )أي رمز التصدددنيف الدولي المو حد للمهن( على

2

ثلاثدددة مسددددددددددددددتويدددات على النحو التدددالي: )1( التعرض المنتظم ، )2( التعرض العرةددددددددددددددي، )3( وعددددم التعرض الجددددددولين 3 و4 )الصدددددددددددددد حتدددددان 7 و8( من مصدددددددددددددد وفدددددات التعرض في جددددددا (. وترد الندددددادر )أو التعرض

سرية.القاعدة البيانات لحماية تنُ ر . ولا )بالإنكليزية( (Momen 2025)مؤلف ية ملمويييييييييتركية اي منظمية ية مللي لم ي ني ت ملمهن ية ملمسيييييييييو وملاليدم / ملمني في اي ةيدة ملا ملجيدو 1: تغ

ملص ة ملل لمية ومنظمة مللم ملدولية

)معرّفا وفقا لتصنيف منظمة الصحة العالمية( ملإاليم جنوب ملأمريكت أفريةي ملل لم

ور أوروا ور آسي ملمتوس

غرب ملم ي مله دئ

234 37 22 60 11 53 50 البلدان/ المنا قعدد 763 45 41 391 49 168 69 المسول )العدد(

البلدددان/ المنددا ق التي لددديهددا مسخ واحد أو أكثر )العدد(

النسدددددددددددددبدددة المئويدددة للبلددددان/ ) المنا ق(

18 (36 )٪

15 (28.3 )٪

8 (72.7 )٪

33 (55.0 )٪

9 (40.9 )٪

13 (35.1 )٪

96 (41.0 )٪

منظمة الصدددددددحة العالمية، دون ) الحا ددددددددية: تنُ سددددددددب المنا ق إلى الأقاليم وفقا للوحة متابعة المنظمة ل يروس كورونا )كوفيد- 19( تاريخ(.

البيانات المُ دخلة 2: البيانات ال ولانية لنسدبة الم داركين في المسدول الم دتغلين بالمهن المصدنّ ة بوصد ها مهنا معرةة لأبخرة اللحام

.)Pega 2023( أن ددددأت المنظمة ومنظمة العمل الدولية أيةددددا قاعدة م ددددتركة للبيانات المهنية ال ولانية العالمية وت مل قياسات متكررة لرموز التصنيف الدولي المو حد للمهن لددددددددددددد 289 انتقال يحد من سنة إلى سنة، مستمدة من المسددددول ال صددددلية للقوى العاملة التي جمعتها المكاتب الإحصددددائية الو نية في 31 بلدا ةددددمن إقليم المنظمة الأوروبي في ال ترة بين عدددامي 2000 و2024 وجرى تبدددادلهدددا مع المكتدددب الإحصددددددددددددددددائي للاتحددداد الأوروبي. اسدددتخلصدددت البيانات الجزئية عن المهن، ونُسدددّ قت في فئتين لحالة التعرّ ض باسدددتخدام مصددد وفة التعرّ ض والمهن، وجمعت حسدب المجموعة السدكانية المحددة حسدب البلد والسدنة والجنس وال ئة العمرية. ولم تخةدع البيانات الخام

لأي تعديل. ولم تن ر قاعدة البيانات لحماية السرية.

البيانات المُ دخلة 3: تقديرات العدد الإجمالي للمجموعة السكانية المن قة والسدددددددددددنة والجنس وال ئة العمرية /ب البلدسددددددددددد اسدددددددددددتمدت تقديرات العدد الإجمالي للمجموعة السدددددددددددكانية ح

(.2024 المتحدة التقديرات السكانية العالمية للأمم المتحدة )الأمم جداولمن 2021-١٩٥٠ للسنوات

البيانات المُ دخلة 4: تقديرات احتمال الوفاة

اسدددددتمدت تقديرات احتمال الو فاة حسدددددب البلد/ المن قة و السدددددنة و الجنس و ال ئة العمرية من جداو ل الحياة الصدددددادر ة عن الأمم المتحدة )الأمم المتحدة 2022(.

البيانات المُ دخلة 5: تقديرات العدد الإجمالي للوفيات وسنوات العمر المصححة باحتساب مدد الإعاقة

اسددتمدت تقديرات العدد الإجمالي للوفيات وسددنوات العمر المصددححة باحتسدداب مدد الإعاقة الناجمة عن سددر ان عب الهوائية والرئة في السددنوات 2000 و2010 و2021 من التقديرات الصددحية الرُغامى )القصددبة الهوائية( وال ددُ

العالمية للمنظمة )منظمة الصحة العالمية 2024(.

3

البيانات المُ دخلة 6: تقدير نسبة المخا ر

أفاد استعراض منهجي وتحليل تلوي أجرته منظمة الصحة العالمية ومنظمة العمل الدولية خصيصا لهذا الغرض، عب إلى جانب تحليل تكميلي، بأن نسددددبة المخا ر المجمعة للإصددددابة بسددددر ان الرُغامى )القصددددبة الهوائية( وال ددددُ الهوائية والرئة تبلغ 1,39 بين الأ ددخاص الذين يتعرةددون مهنيا لأبخرة البخار ب ددكل منتظم )فاصددل الثقة ٪95 1,15-1,67، "جودة عالية من البيّنات"( و1,16 بين الأ دددددد خاص الذين يتعرةددددددون لها مهنيا ب ددددددكل عرةددددددي )فاصدددل الثقة 95٪ 1,06-1.77( مقارنة بالأ دددخاص الذين لا يتعرةدددون لها مهنيا )أو يتعرةدددون ب دددكل نادر جدا ( )Momen 2025(. وخلص الاسددددددددددددددتعراض إلى وجود "بينات كافيدة تدل على الةددددددددددددددرر" النداتج عن التعرض

المهني المنتظم والعرةي لأبخرة اللحام فيما يتعلق بسر ان الرُغامى )القصبة الهوائية( والُ عب الهوائية والرئة.

الأساليب تةددددمنت اسددددتر اتيجية التقدير نمذجة البيانات المُ دخلة )أي البيانات المُ دخلة 1-6( باسددددتخدام أر بعة نماذج يسدددد تند

كل منها إلى الأخر على نحو متتالي )النماذج 4-1(.

النموذج 1: نموذج متعدد المستويات لتقدير نسبة المجموعة السكانية المعرّ ةة في كل سنة من السنوات

لكل سدددنة بين 1950 و2021 وةدددعنا تقديرات لنسدددبة المجموعة السدددكانية الواقعة في كل فئة من فئات التعرض (. وأجرينا نمذجة للبيانات iPالمن قة والجنس وال ئة العمرية ) /محدد حسدددددددب البلد ةسدددددددكاني دددددددريحة، لكل الثلا

المُدخلة 1 باسدددددددتخدام النموذج المتعدد المسدددددددتويات التالي )النموذج 1(، كما سدددددددبق توةددددددديخ ذلي في الجدول 3 :Pega (2023) الص حتان 6 و7 من النص الإنكليزي( من مؤلف( النموذج 2: نموذج احتمالات الانتقال بين فئات حالة التعرض

)Probability( لكل ددددددريحة سددددددكانية، قمنا، إلى جانب المكتب الإحصددددددائي للاتحاد الأوروبي، بتقدير احتمالات (jT ) السددددددددنة ال ترة من في والتعرض العرةددددددددي وعدم التعرض المنتظم التعرضفئات كل من بين الانتقالteary

انتقالات تسدددددددعةإلى واحدة من jوت دددددددير . (2020)المكتب الإحصدددددددائي للاتحاد الأوروبي، t+1earyإلى السدددددددنة .t+1eary إلى ال ئة الأخرى في السنة tearyفي السنة الواحدة التعرض فئة محتملة من

( لتمثيل حالة t+1Yearالمسدددددددددتهدفة )لت معاملات الترجيخ للمسدددددددددخ للسدددددددددنة د، عُ 2 مُدخلةوباسدددددددددتخدام البيانات ال ( والسدددددددنة المسدددددددتهدفة. وأجرينا نمذجة البيانات tearyفي السدددددددنة المبدئية ) ةالسدددددددكاني ال دددددددريحةض حسدددددددب رّ التع

دخلدة 2 بداسددددددددددددددتخددام نموذج لوغداريتم معداملات الترجيخ التحوّ في )النموذج 2(، كمدا سددددددددددددددبق توةدددددددددددددديخ ذلدي المدُ .)Pega (2023) الجدول 3، الص حتان 6 و7، من مؤلف(

وباسدددتخدام النموذج 2 اسدددتخلص المكتب الإحصدددائي للاتحاد الأوروبي احتمالات الانتقال بنمذجة مسددد ول الاتحاد الأوروبي ال صدددددددددلية للقوى العاملة التي تغ ي 31 بلدا اسدددددددددتنادا إلى نماذج فرعية لمسدددددددددول القوى العاملة للاتحاد الأوروبي، وأ لع منظمدة الصددددددددددددددحدة العدالميدة ومنظمدة العمدل الددوليدة على احتمدالات probability الانتقدال هدذه. ولل ددددددددرائخ السددددددددكانية التي لا تتوافر لها البيانات ال ولانية اللازمة، قُدّر الاحتمال، كما هو مبيّن في أماكن أخرى

.)Pega (2023)الجدول 3، الص حتان 6 و7، و(

النموذج 3: نموذج التدفق الجزئي لتقدير المجموعة السكانية المعرّ ةة خلال فترة زمنية محددة

التعرض على مدى ال ترة الزمنية فئات المجموعة السدكانية في كل فئة من ( kP)، قدرنا نسدبة ةسدكاني دريحةلكل للتعرض. وعرّ فنا k بأنها فئة التعرض i في أي سدد نة من السددنوات في هذه ال ترة الزمنية. و افترض هذا النهج مهلة زمنية تمتد 20 سددددنة بين التعرض وحدو المرض السددددرير ي، وفترة زمنية للتعرض تمتد 40 سددددنة )ت صددددل بينها

وبين سنة المهلة 30 سنة قبلها و10 سنوات بعدها(.

، 3)الجدول 2و 1والمخرجات من النموذجين 4 دخلةالبيانات المُ وقد سددددددددددددبق وصددددددددددددف النموذج الذي اسددددددددددددتخدم .(Pega (2023)مؤلف ، و 7و 6الصح تان

4

النموذج 4: نموذج تقدير عبء المرض

باسددتخدام إ ار التقدير المقارن للمخا ر )Ezzati 2002(، وةددعنا تقديرا للتراجع النسددبي في الوفيات أو المرض الذي يحد في حال الحد من التعرض إلى مسدددددددددددد توى ين وي على القدر الأدنى من المخا ر )أي عدم التعرض المهني أو التعرض المهني النادر جدا لأبخرة اللحام (، مع بقاء سدددددددددددائر الظروف على حالها. وجمعت المعلومات عن توزيع التعرض لعوامل الخ ر على المجموعة السددددكانية مع المعلومات عن زيادة مخا ر الإصددددابة بالمرض

الناتج عن التعرض لعامل الخ ر )ال كل 1(.

ملوك 1: أسلوب ملتةدير ملمة ر للمخ ر لتةدير ةبء ملمرض

وباسدددددددتخدام التقديرات المُ خرجة من النموذج 3 والبيانات المُدخلة 5 و6، حسدددددددبنا الجزء المنسدددددددوب من المجموعة السددكانية، ونسددبة الخسددائر الصددحية الناجمة عن المرض التي تتكبدها كل مجموعة سددكانية والتي يمكن أن تعزى إلى التعرض لعدامدل الخ ر المهني المحد دّ د، بت بيق النموذج 4. وقدد سددددددددددددددبق وصددددددددددددددف النموذج في الجددول 3

.Pega (2023) الص حتان 6 و7( من مؤلف(

المراجع

Eurostat (2020). Labour market flow statistics explained. Luxembourg, Eurostat. https://ec.europa.eu/eurostat/statistics- explained/index.php/Labour_market_flow_statistics_in_the_EU

Ezzati M, et al (2002). Selected major risk factors and global and regional burden of disease. Lancet;360(9343):1347‐60.

ILO (2012). ISCO–08: International Standard Classification of Occupations. Geneva, ILO.

Momen, NC, et al. (2025). The effect of occupational exposure to welding fumes on trachea, bronchus, and lung cancer: A supplementary analysis of regular occupational exposure and of occasional occupational exposure based on the systematic review and meta-analysis from the WHO/ILO Joint Estimates of the Work-related Burden of Disease and Injury. Environ Int;196:109216.

5

Pega F, et al (2023). Global, regional and national burdens of non-melanoma skin cancer attributable to occupational exposure to solar ultraviolet radiation for 183 countries, 2000–2019: A systematic analysis from the WHO/ILO Joint Estimates of the Work-related Burden of Disease and Injury. Environ Int;181:108226.

)ال بعة الإلكترونية(. نيويوري، الأمم المتحدة. 2022تقديرات الوفيات لعام (. 2022الأمم المتحدة ) . نيويوري، الأمم المتحدة.2024لعام التوقعات السكانية في العالم (. 2024الأمم المتحدة )

(. جنيف، منظمة الصدددحة 19-منظمة الصدددحة العالمية )دون تاريخ( لوحة المنظمة لمتابعة فيروس كورونا )كوفيد .العالمية

منظمة الصحة العالمية )2024(. التقديرات الصحية العالمية، 2021. جنيف، منظمة الصحة العالمية. منظمة الصدحة العالمية ومنظمة العمل الدولية )2021(. تقديرات منظمة الصدحة العالمية ومنظمة العمل الدولية الم ددتركة لعبء الأمراض والإصددابات ذات الصددلة بالعمل، 2000-2016: تقرير الرصددد العالمي )بالإنكليزية(.

جنيف، منظمة الصحة العالمية.

20, AVENUE APPIA – CH-1211 GENEVA 27 – SWITZERLAND – TEL CENTRAL +41 22 791 2111 – FAX CENTRAL +41 22 791 3111 – WWW.WHO.INT

… 内附：(1)

World Health Organization

Ref.: C.L.2.2026

世界卫生组织（世卫组织）向会员国致意，并谨就世卫组织和国际劳工组织（劳工

组织）与工作有关的疾病和伤害负担的联合估算（世卫组织/劳工组织联合估算）征求会

员国的意见。

本着可持续发展目标1之精神，世卫组织和劳工组织编写了世卫组织/劳工组织联合估

算报告2。两组织系统性选择了具有成对性质的职业风险因素和健康结果，并对每一对风

险因素和健康结果的现有证据进行了系统性审查和综合。建立了关于风险因素暴露及其

健康影响的数据库。对已经拥有所需证据和数据的风险因素与健康结果配对进行了估

算。随附指导说明详细介绍了数据来源和采用的估算方法。

在计划于 2026 年第二季度发布之前，世卫组织希望分享以下在全球范围内编写和汇

编的世卫组织/劳工组织联合估算数据：(1)存在焊接烟雾职业暴露的人口比例；(2)因焊接

烟雾职业暴露而引起的气管、支气管和肺癌死亡人数；以及(3)因焊接烟雾职业暴露引起

的气管、支气管和肺癌而导致的伤残调整生命年数。

世卫组织将应会员国要求为其提供一份载有世卫组织/劳工组织针对该国的联合估算

的数据表。

请会员国提供反馈意见，以便最终确定这些世卫组织/劳工组织联合估算数据。请各

国卫生部和/或劳动部在 2020 年指定的国家联络人（参阅 C.L.8.2020）发表意见。

如果希望提供与这些估算数据有关的资料，最迟可在 2026 年 3 月 4 日之前将索取资

料书发给环境、气候变化、同一健康和移民司的 Frank Pega 博士，电子邮件地址：

[email protected]。

世界卫生组织借此机会再次向会员国致以最崇高的敬意。

2026 年 1 月 21 日于日内瓦

1 第七十届联合国大会（2015 年）。《变革我们的世界：2030 年可持续发展议程》。纽约州，纽约市：

联合国。

2 世卫组织、劳工组织（2021 年）。《2000-2016 年世卫组织/劳工组织与工作有关的疾病和伤害负担的

联合估算：全球监测报告》。日内瓦：世卫组织、劳工组织。

…

1

促进就世界卫生组织/国际劳工组织 2000 年、2010 年和 2021 年焊接烟雾职业

暴露引起的气管、支气管和肺癌负担联合估算进行国家磋商的指导说明

2025 年 12 月

世卫组织总部环境、气候变化、同一健康和移民司

背景

世界卫生组织（世卫组织）和国际劳工组织（劳工组织）编写了《与工作有关的

疾病和伤害负担联合估算报告》（世卫组织/劳工组织联合估算）（世卫组织、劳工组

织，2021 年）。为了确立证据基础，世卫组织和劳工组织进行了系统评价，并在数据

库中对输入数据进行了汇编。

目的

我们的目的是估算存在焊接烟雾职业暴露的人口比例：(i)经常暴露和(ii)偶尔暴

露，以及因焊接烟雾职业暴露引起的气管、支气管和肺癌负担。

本次国家磋商的目的

通过本次国家磋商，世卫组织请各国就本组织为其提供的估算数据提供反馈意见。

结果

请就以下世卫组织/劳工组织联合估算数据提供反馈意见：

1. 存在焊接烟雾职业暴露的人口比例（按暴露等级分类）；

2. 因焊接烟雾职业暴露引起的气管、支气管和肺癌死亡人数；以及

3. 因焊接烟雾职业暴露引起的气管、支气管和肺癌而导致的伤残调整生命年数。

这些估算数据是针对三个年份（2000 年、2010 年、2021 年）编制的，并按性别

（3 类：男女之和、女性、男性）和年龄组（18 个分组：≥15、15-19、......、90-94、

≥95 岁）分列。

数据来源

估算数据是使用以下六组输入数据得出的。

输入数据 1：属于存在经常或偶尔焊接烟雾暴露职业的调查参与者所占比例的横断面

数据

世卫组织/劳工组织全球横断面职业数据库（Pega，2023 年）包含了 1.66 亿个用 4

位数国际标准职业分类（职业分类）代码（劳工组织，2012 年）代表的职业观察结

果，而这些观察结果是从 96 个国家/地区的统计部门在 1996 年至 2021 年期间收集的

2

763 项劳动力调查（表 1）中获得的。每个调查参与者的暴露状态按职业指标（即国际

职业分类编码）分为三个等级的焊接烟雾职业暴露：(1)经常存在焊接烟雾职业暴露，

(2)偶尔存在焊接烟雾职业暴露或(3)没有（或非常罕见）焊接烟雾职业暴露。职业暴露

矩阵见 Momen（2025 年）的表 3 和表 4（第 7-8 页）。为了保密，该数据库不公开。

表 1：世卫组织/劳工组织全球横断面职业数据库的调查覆盖范围和参与调查的国家/

地区

区域（根据世卫组织分类定义）

世界

非洲 美洲 东南亚 欧洲 东地中海 西太平洋

国家/地区数量 50 53 11 60 22 37 234

调查次数 69 168 49 391 41 45 763

参加过一次或一次

以上调查的国家/

地区数量（占比）

18 (36.0%)

15 (28.3%)

8 (72.7%)

33 (55.0%)

9 (40.9%)

13 (35.1%)

96 (41.0%)

脚注：各区域内的地区规划预算分配见世卫组织冠状病毒（COVID-19）看板（世卫组织，未注明日期）。

输入数据 2：属于存在焊接烟雾暴露职业的调查参与者所占比例的纵向数据

世卫组织/劳工组织全球纵向职业数据库（Pega，2023 年）包括世卫组织欧洲区域

内 31 个国家的国家统计局在 2000 年至 2024 年期间收集并由欧盟统计局共享的季度劳

动力调查中用 4 位数国际职业分类编码代表的 289 次同比转换重复计量单位。这些调

查提取了与职业有关的微观数据；使用职业暴露矩阵统一到不同暴露等级类别；进行

加权处理；并按国家、年份、性别和年龄组定义的人群进行汇总。未对原始数据进行

修改。为了保密，该数据库不公开。

输入数据 3：人群总数估计数

1950-2021 年按国家/地区、年份、性别和年龄组划分的人群总数估计数来自联合

国全球人口估计（联合国，2024 年）。

输入数据 4：死亡概率估计数

按国家/地区、年份、性别和年龄组列出的死亡概率估计数来自联合国生命表（联

合国，2022 年）。

输入数据 5：死亡总数和伤残调整生命年估计数

2000 年、2010 年和 2021 年的气管、支气管和肺癌死亡总数和伤残调整生命年估

计数来自世卫组织全球卫生估计（世卫组织，2024 年）。

3

输入数据 6：风险比估计数

世卫组织/劳工组织专门进行了一项系统评价和荟萃分析，并进行了补充分析，结

果表明，与没有（或非常罕见）焊接烟雾职业暴露的人员相比，存在经常焊接烟雾职

业暴露的人员发生气管、支气管和肺癌的风险比为1.39（95%置信区间1.15-1.67，“高

质量证据”），存在偶尔焊接烟雾职业暴露的人员的风险比为 1.16（95%置信区间

1.06-1.77，“中等证据质量”）（Momen，2025 年）。得出的结论是，存在经常和偶

尔焊接烟雾职业暴露对气管、支气管和肺癌有“足够的危害性证据”。

方法

估算方法包括在四个连续相互构建的模型（模型 1-4）中对上述输入数据（即输入

数据 1-6）进行建模。

模型 1：用一个多等级模型估算每年暴露人群的比例

针对 1950 年至 2021 年期间的每一年，按照国家/地区、性别和年龄组定义的每个

人群队列，我们对三类暴露(i)中的每一类所占的比例（Pi）进行了估算。我们按照前文

Pega（2023 年）中表 3（第 6-7 页）所述方法，使用一个多等级模型（模型 1）对输入

数据 1 进行建模。

模型 2：两个暴露状态类别之间的过渡概率模型

针对每个人群队列，我们与欧盟统计局一起对从年份 t 到年份 t+1 的经常暴露、偶

尔暴露和未暴露类别之间的过渡概率（Tj）进行了估算（欧盟统计局，2020 年）。j 表

示从年份 t 的一个暴露类别到年份 t+1 的另一个暴露类别的 9 种可能的过渡之一。

使用输入数据 2，对目标年份（年份 t+1）的调查权重进行缩放，以代表初始年份

（年份 t）和目标年份按人群队列列出的暴露等级。我们按照前面所述方法（Pega

（2023 年）表 3，第 6-7 页），使用一个多项式分对数回归模型（模型 2）对输入数据

2 进行建模。

在模型 2 中，欧盟统计局以欧盟劳动力调查的子样本为基础推导并与世卫组织/劳

工组织共享了涵盖 31 个国家的过渡概率。对于无法获得所需输入数据的人群队列，请

按照 Pega（2023 年）所述的其他方法（表 3，第 6-7 页），输入过渡概率。

模型 3：估计暴露人群随时间窗口变化的微流模型

对于每个人群队列，我们估算了暴露时间窗口内每个暴露类别（k）的人群所占的

比例（Pk）。我们将 k 定义为时间窗口内任何年份的暴露类别 i。这种方法假设在暴露

和发生临床疾病发生之间的潜伏期为 20 年，暴露时间窗口为 40 年（滞后年份前间隔

30 年，滞后年份后间隔 10 年）。

4

该模型使用输入数据 4 以及模型 1 和 2 的输出，先前已对此进行过说明（表 3，第

6-7 页，Pega（2023 年））。

模型 4：疾病负担估计模型

我们使用比较风险评估框架（Ezzati，2002 年），对在暴露减少到最低风险水平

（即没有或非常罕见的焊接烟雾暴露）而其他条件保持不变的情况下死亡或疾病减少

的比例进行了估算。将有关风险因素暴露人群分布信息与有关风险因素暴露引起的疾

病风险增加信息结合起来（图 1）。

图 1：疾病负担估计的比较风险评估方法

使用模型 3 及输入数据 5 和 6 输出的估计值，我们使用模型 4 计算了人群归因分

数，即每个人群中可能因特定职业风险因素暴露导致的疾病造成的健康结果的比例。

该模型先前已在 Pega（2023 年）的表 3（第 6-7 页）中进行过描述。

参考文献

Eurostat (2020). Labour market flow statistics explained. Luxembourg, Eurostat.

https://ec.europa.eu/eurostat/statistics-

explained/index.php/Labour_market_flow_statistics_in_the_EU

Ezzati M, et al (2002). Selected major risk factors and global and regional burden of disease.

Lancet;360(9343):1347‐60.

ILO (2012). ISCO–08: International Standard Classification of Occupations. Geneva, ILO.

Momen, NC, et al. (2025). The effect of occupational exposure to welding fumes on trachea,

bronchus, and lung cancer: A supplementary analysis of regular occupational exposure and

of occasional occupational exposure based on the systematic review and meta-analysis from

the WHO/ILO Joint Estimates of the Work-related Burden of Disease and Injury. Environ

Int;196:109216.

人群中风险因素分布 风险因素对健康结果的影响

因风险因素引起的健康结果

而导致的死亡或伤残调整

生命年负担

人群归因分数 因健康结果而导致的死亡

或伤残调整生命年总数 x

5

Pega F, et al (2023). Global, regional and national burdens of non-melanoma skin cancer

attributable to occupational exposure to solar ultraviolet radiation for 183 countries, 2000–

2019: A systematic analysis from the WHO/ILO Joint Estimates of the Work-related Burden

of Disease and Injury. Environ Int;181:108226.

联合国（2022 年）。2022 年死亡率估计（在线版）。纽约，联合国。

联合国（2024 年）。《2024 年世界人口展望》。纽约，联合国。

世卫组织（未注明日期）。世卫组织冠状病毒（COVID-19）看板。日内瓦，世卫组织。

世卫组织（2024 年）。《2021 年全球卫生估计》。日内瓦，世卫组织。

世卫组织、劳工组织（2021 年）。《世卫组织/劳工组织 2000-2016 年与工作有关的疾

病和伤害负担的联合估算：全球监测报告》。日内瓦，世卫组织。

20, AVENUE APPIA – CH-1211 GENEVA 27 – SWITZERLAND – TEL CENTRAL +41 22 791 2111 – FAX CENTRAL +41 22 791 3111 – WWW.WHO.INT

... ENCL.: (1)

Ref.: C.L.2.2026

The World Health Organization (WHO) presents its compliments to Member States and has the honour to consult them on joint estimates of WHO and the International Labour Organization (ILO) of the work-related burden of disease and injury (WHO/ILO Joint Estimates).

In the spirit of the Sustainable Development Goals,1 WHO and ILO produce the WHO/ILO Joint Estimates.2 The organizations have systematically selected pairs of occupational risk factors and health outcomes. For each pair, the existing evidence has been systematically reviewed and synthesized. Databases have been established on exposure to the risk factors and their health effects. For pairs with the required evidence and data, estimates have been produced.

... The attached guidance note details the data sources and methods used.

Prior to publication planned for the second quarter of 2026, WHO would like to share the following WHO/ILO Joint Estimates that were developed and compiled globally: (1) proportion of the population occupationally exposed to welding fumes; (2) number of deaths due to trachea, bronchus, and lung cancer attributable to occupational exposure to welding fumes; and (3) number of disability-adjusted life years due to trachea, bronchus, and lung cancer attributable to occupational exposure to welding fumes.

WHO will share with each Member State a data sheet with the WHO/ILO Joint Estimates for the country on request.

Member States are invited to provide feedback to the finalization of these WHO/ILO Joint Estimates. Focal points designated by the Ministries of Health and/or Labour in 2020 (following C.L.8.2020) may want to comment.

Requests for information on these estimates can be sent to Dr Frank Pega, [email protected], Department of Environment, Climate Change, One Health and Migration, no later than 4 March 2026.

The World Health Organization avails itself of this opportunity to renew to Member States the assurance of its highest consideration.

GENEVA, 21 January 2026

1 70th UNGA (2015). Transforming our world: the 2030 Agenda for Sustainable Development. New York,

NY: UN. 2 WHO, ILO (2021). WHO/ILO joint estimates of the work-related burden of disease and injury, 2000–2016:

global monitoring report. Geneva: WHO, ILO.

1

Guidance note to facilitate country consultation on WHO/ILO Joint Estimates of the burden of trachea, bronchus, and lung cancer attributable to occupational exposure to welding fumes, for the years 2000, 2010, and 2021

December 2025

Department of Environment, Climate Change, One Health and Migration, WHO Headquarters

Background The World Health Organization (WHO) and the International Labour Organization (ILO) produce joint estimates of the work-related burden of disease and injury (WHO/ILO Joint Estimates) (WHO, ILO 2021). To establish the evidence base, WHO and ILO conducted systematic reviews and compiled input data in databases.

Objectives We aimed to estimate the proportion of the population with occupational exposure to welding fumes (OEWF) at the levels of (i) regular exposure and (ii) occasional exposure, and the burden of trachea, bronchus, and lung cancer (TBLC) attributable to such OEWF.

Objectives of the country consultation Through this country consultation WHO invites feedback from countries on its estimates.

Results Feedback is invited on the following WHO/ILO Joint Estimates:

1. Proportion of the population with OEWF (by exposure level); 2. Number of deaths due to TBLC attributable to OEWF; and 3. Number of disability-adjusted life years (DALYs) due to TBLC attributable to OEWF.

These estimates are produced for three years (2000, 2010, 2021), disaggregated by sex (3 categories: both sexes, female, male) and age group (18 categories: ≥15, 15-19, … , 90-94, ≥95 years).

Data sources The estimates were produced using six input data sets described below.

Input Data 1: Cross-sectional data on proportion of survey participants in occupations classified as either regularly or occasionally exposed to welding fumes The WHO/ILO Global Cross-sectional Occupations Database (Pega 2023) comprises 166 million observations on occupation using 4-digit International Classification of Occupation (ISCO) codes (ILO 2012), from 763 Labour Force Surveys collected by statistical offices in 96 countries/areas between 1996 and 2021 (Table 1). Each participant’s exposure was assigned via proxy of occupation (i.e., ISCO code) into three levels of OEWF: (1) regular, (2) occasional or (3) no (or very rare) OEWF. The occupation-exposure matrices are available in Tables 3 and 4 (pages 7–8) of Momen (2025). To protect confidentiality the database is unpublished.

2

Table 1: Coverage of surveys and countries/areas in the WHO/ILO Global Cross-sectional Occupations Database

Region (defined as per WHO classification)

World

Africa Americas South-East Asia Europe Eastern

Mediterranean Western Pacific

Number of countries/areas 50 53 11 60 22 37 234

Surveys (N) 69 168 49 391 41 45 763

Countries/areas with ≥1 survey (N) (% of countries/areas)

18 (36.0%)

15 (28.3%)

8 (72.7%)

33 (55.0%)

9 (40.9%)

13 (35.1%)

96 (41.0%)

Footnote: The programmatic allocation of areas to regions follows the WHO Coronavirus (COVID-19) Dashboard (WHO n.d.).

Input Data 2: Longitudinal data on proportion of survey participants in occupations classified as exposed to welding fumes The WHO/ILO Global Longitudinal Occupations Database (Pega 2023) comprises repeated measures of 4-digit ISCO codes on 289 year-on-year transitions from quarterly Labour Force Surveys collected by national statistical offices in 31 countries within the WHO European Region between 2000 and 2024 and shared by Eurostat. The microdata on occupations were extracted; harmonized into the exposure level categories using the occupation-exposure matrices; weighted; and aggregated by population defined by country, year, sex, and age group. Raw data were not modified. For confidentiality the database is unpublished.

Input Data 3: Estimates of the total number of population Estimates of the total number of population by country/area, year, sex, and age group for the years 1950-2021 were sourced from the United Nations global population estimates (UN 2024).

Input Data 4: Estimates of probability of death Estimates of probability of death by country/area, year, sex, and age group were sourced from the United Nations life tables (UN 2022).

Input Data 5: Estimates of total number of deaths and disability-adjusted life years Estimates of total number of deaths and DALYs for TBLC for the years 2000, 2010 and 2021 were sourced from the WHO Global Health Estimates (WHO 2024).

Input Data 6: Estimate of risk ratios A specifically conducted WHO/ILO systematic review and meta-analysis, with supplementary analysis, reported a risk ratio of 1.39 for incident TBLC among persons with regular OEWF (95% CI 1.15-1.67, “high quality of evidence”) and a risk ratio of 1.16 among persons with occasional OEWF (95% CI 1.06-1.77, “moderate quality of evidence”) compared with those with no (or very rare) OEWF (Momen 2025). It concluded “sufficient evidence of harmfulness” of both regular and occasional OEWF for TBLC.

Methods The estimation comprised modelling the input data (i.e., Input Data 1–6) described above in four models that consecutively built on each other (Models 1–4), as described below.

3

Model 1: Multilevel model to estimate proportion of exposed population at each year For each year between 1950–2021 for each population cohort defined by country/area, sex and age group, we produced estimates of the proportion () for each of the three exposure categories (i). We modelled Input Data 1 using a multilevel model (Model 1), as previously described in Table 3 (pages 6–7) of Pega (2023).

Model 2: Model of transition probabilities between exposure status categories For each population cohort, we, along with Eurostat, estimated the probability () of transitioning between the categories of regular exposure, occasional exposure and unexposed from yeart to yeart+1

(Eurostat 2020). The j denotes one of nine possible transitions from one exposure category in yeart to another in yeart+1.

Using Input Data 2, the survey weights for the target year (yeart+1) were scaled to represent the exposure level by population cohort for the initial year (yeart) and the target year. We modelled Input Data 2 using a multinomial logit regression model (Model 2), as previously described (Table 3, pages 6–7, Pega (2023)).

With Model 2, Eurostat derived and shared with WHO/ILO transition probabilities covering 31 countries based on sub-samples of the European Union Labour Force Surveys. For population cohorts for whom required input data were unavailable, the transition probability was imputed, as described elsewhere (Table 3, pages 6–7), Pega (2023)).

Model 3: Microflow model to estimate exposed population over time window For each population cohort, we estimated the proportion () of the population in each exposure category (k) over the time window of exposure. We defined k as the exposure category i in any year in the time window. The approach assumed a 20-year latency between exposure and occurrence of clinical disease, and a 40-year exposure time window (spaced 30 years before and 10 years after the lag year).

The model, which used Input Data 4 and outputs from Models 1 and 2, has been previously described (Table 3, pages 6–7, Pega (2023)).

Model 4: Burden of disease estimation model Using the Comparative Risk Assessment framework (Ezzati 2002), we estimated the proportional reduction in death or disease that would occur if exposure was reduced to a level with a minimum risk (i.e., no or very rare OEWF), while other conditions remain unchanged. Information on the population distribution of exposure to the risk factor was combined with information on the increased risk of incident disease caused by exposure to the risk factor (Figure 1).

Figure 1: Comparative Risk Assessment method for burden of disease estimation

Risk factor distribution in the population

Effect of the risk factor on the health outcome

Burden of deaths or DALYs from the health outcome

attributable to the risk factor

Population-attributable fraction

Total deaths or DALYs from health outcome

x

4

Using estimates outputted from Model 3 and Input Data 5 and 6, we calculated the population- attributable fraction, the proportion of health outcome from the disease seen in each population that can be attributed to exposure to the specific occupational risk factor, using Model 4. The model has been previously described in Table 3 (pages 6–7) of Pega (2023).

References Eurostat (2020). Labour market flow statistics explained. Luxembourg, Eurostat. https://ec.europa.eu/eurostat/statistics-explained/index.php/Labour_market_flow_statistics_in_the_EU

Ezzati M, et al (2002). Selected major risk factors and global and regional burden of disease. Lancet;360(9343):1347-60.

ILO (2012). ISCO–08: International Standard Classification of Occupations. Geneva, ILO.

Momen, NC, et al. (2025). The effect of occupational exposure to welding fumes on trachea, bronchus, and lung cancer: A supplementary analysis of regular occupational exposure and of occasional occupational exposure based on the systematic review and meta-analysis from the WHO/ILO Joint Estimates of the Work-related Burden of Disease and Injury. Environ Int;196:109216.

Pega F, et al (2023). Global, regional and national burdens of non-melanoma skin cancer attributable to occupational exposure to solar ultraviolet radiation for 183 countries, 2000–2019: A systematic analysis from the WHO/ILO Joint Estimates of the Work-related Burden of Disease and Injury. Environ Int;181:108226.

UN (2022). Mortality Estimates 2022 (Online Edition). New York, UN.

UN (2024). World Population Prospects 2024. New York, UN.

WHO (n.d.). WHO Coronavirus (COVID-19) Dashboard. Geneva, WHO.

WHO (2024). Global Health Estimates 2021. Geneva, WHO.

WHO, ILO (2021). WHO/ILO joint estimates of the work-related burden of disease and injury, 2000–2016: global monitoring report. Geneva, WHO.

20, AVENUE APPIA – CH-1211 GENÈVE 27 – SUISSE – TÉL. CENTRAL +41 22 791 2111 – FAX CENTRAL +41 22 791 3111 – WWW.WHO.INT

… PIÈCE JOINTE (1)

Réf. : C.L.2.2026

L’Organisation mondiale de la Santé (OMS) présente ses compliments aux États Membres et a l’honneur de les consulter au sujet des estimations de la charge de morbidité et des traumatismes liés au travail établies conjointement par l’OMS et l’Organisation internationale du travail (OIT) (estimations conjointes OMS/OIT).

Dans l’esprit des objectifs de développement durable,1 l’OMS et l’OIT sont convenues de produire des estimations conjointes OMS/OIT.2 Les deux organisations ont procédé de manière systématique à la sélection de paires de paramètres, reliant d’une part les facteurs de risque professionnels et d’autre part les résultats sanitaires. Pour chaque paire, une revue systématique des données existantes a été effectuée et les résultats ont été synthétisés. Des bases de données ont été constituées, regroupant les données sur l’exposition aux facteurs de risque et leurs effets sur la santé. Lorsque, pour une paire donnée, les éléments de preuve et les données nécessaires

… étaient disponibles, des estimations ont été établies. La note d’orientation ci-jointe présente les sources de données et les méthodes utilisées.

Avant leur publication, prévue pour le deuxième trimestre de 2026, l’OMS souhaite communiquer à l’échelle mondiale les estimations conjointes OMS/OIT qui ont été élaborées et compilées concernant : 1) la part de la population exposée aux fumées de soudage dans le cadre professionnel ; 2) le nombre de décès dus aux cancers de la trachée, des bronches et du poumon imputables à l’exposition professionnelle aux fumées de soudage ; et 3) le nombre d’années de vie ajustées sur l’incapacité (DALY) dues aux cancers de la trachée, des bronches et du poumon imputables à l’exposition professionnelle aux fumées de soudage.

L’OMS transmettra à chaque État Membre qui en fera la demande une fiche de données contenant les estimations conjointes OMS/OIT pour le pays.

Les États Membres sont invités à faire part de leurs commentaires en vue de la finalisation des estimations conjointes OMS/OIT. Les points focaux désignés par les ministères de la santé et/ou du travail en 2020 (pour donner suite à la C.L.8.2020) peuvent souhaiter émettre des observations.

Pour toute demande d’information sur ces estimations, il convient de s’adresser au Dr Frank Pega, [email protected], Département Environnement, changements climatiques, approche « Une seule santé » et migrations, au plus tard le 4 mars 2026.

L’Organisation mondiale de la Santé saisit cette occasion pour renouveler aux États Membres l’assurance de sa très haute considération.

Genève, le 21 janvier 2026

1 Soixante-dixième session de l’Assemblée générale des Nations Unies (2015). Transforming our World:

The 2030 Agenda for Sustainable Development. New York, ONU. 2 OMS, OIT (2021). WHO/ILO joint estimates of the work-related burden of disease and injury, 2000-2016:

global monitoring report. Genève, OMS, OIT.

1

Note d’orientation pour faciliter la consultation des pays sur les estimations conjointes OMS/OIT de la charge des cancers de la trachée, des bronches et du poumon imputables à l’exposition professionnelle aux fumées de soudage, pour les années 2000, 2010 et 2021

Décembre 2025

Département Environnement, changements climatiques, approche « Une seule santé » et migrations, Siège de l’OMS

Contexte général L’Organisation mondiale de la Santé (OMS) et l’Organisation internationale du travail (OIT) produisent des estimations conjointes de la charge des maladies et des traumatismes liés au travail (les estimations conjointes OMS/OIT) (OMS, OIT 2021). En vue de recueillir des données, l’OMS et l’OIT ont réalisé des examens systématiques et compilé un ensemble de données d’entrée issues de différentes bases de données.

Objectifs Il s’agissait d’estimer la part de la population exposée aux fumées de soudage dans le cadre professionnel i) régulièrement ou ii) occasionnellement, et la charge des cancers de la trachée, des bronches et du poumon imputables à cette exposition.

Objectifs de la consultation des pays Par cette consultation, l’OMS invite les pays à faire connaître leurs observations sur ses estimations.

Résultats Les pays sont invités à formuler des observations sur les estimations conjointes OMS/OIT suivantes :

1. part de la population exposée aux fumées de soudage dans le cadre professionnel (par niveau d’exposition) ; 2. nombre de décès dus aux cancers de la trachée, des bronches et du poumon imputables à l’exposition professionnelle aux fumées de soudage ; et 3. Nombre d’années de vie ajustées sur l’incapacité (DALY) dues aux cancers de la trachée, des broches et du poumon imputables à l’exposition professionnelle aux fumées de soudage.

Ces estimations sont produites pour trois années (2000, 2010, 2021) et ventilées par sexe (dans trois catégories : ensemble des deux sexes, femmes, hommes) et par tranche d’âge (dans 18 catégories : ≥15 ans, 15-19 ans ... 90-94 ans, ≥95 ans).

Sources de données Les estimations ont été établies à partir de six ensembles de données d’entrée présentés ci-dessous.

Données d’entrée 1 : données transversales sur la part de participants aux enquêtes appartenant à des professions classées comme exposées régulièrement ou occasionnellement aux fumées de soudage La base de données transversale mondiale OMS/OIT sur les professions (Pega, 2023) comprend 166 millions d’observations concernant les professions à l’aide des codes à quatre chiffres de la Classification internationale type des professions (CITP) (OIT, 2012), issues de 763 enquêtes sur la population active collectées par les organismes de statistique de 96 pays/zones entre 1996 et 2021 (Tableau 1). Un statut d’exposition a été attribué à chaque participant à l’enquête en fonction de la profession à laquelle il se rattache (code CITP), en utilisant trois niveaux d’exposition professionnelle aux fumées de soudage : 1) exposition régulière ; 2) exposition occasionnelle ; ou 3) exposition nulle (ou très rare). Les grilles profession-exposition sont disponibles aux Tableaux 3 et 4 (p. 7-8) de Momen (2025). Dans un souci de confidentialité, la base de données n’est pas publiée.

2

Tableau 1. Couverture des enquêtes selon les pays/zones de la base de données transversale mondiale OMS/OIT sur les professions

Région (au sens de la classification de l’OMS) Monde entier Afrique Amériques Asie du

Sud-Est Europe Méditerranée orientale

Pacifique occidental

Nombre de pays/zones 50 53 11 60 22 37 234

Enquêtes (N) 69 168 49 391 41 45 763 Pays/zones avec ≥1 enquête (N) (% de pays/zones)

18 (36,0 %)

15 (28,3 %)

8 (72,7 %)

33 (55,0 %)

9 (40,9 %)

13 (35,1 %)

96 (41,0 %)

Note de bas de page : La répartition programmatique des zones suit le modèle utilisé dans le tableau de bord OMS de la maladie à coronavirus 2019 (COVID-19) (OMS, non daté).

Données d’entrée 2 : données longitudinales sur la part de participants aux enquêtes appartenant à des professions classées comme exposées aux fumées de soudage La base de données longitudinale mondiale OMS/OIT sur les professions (Pega, 2023) contient des mesures répétées des codes CITP à quatre chiffres, couvrant 289 transitions interannuelles, réalisées à partir d’enquêtes trimestrielles sur la population active menées par les organismes nationaux de statistique de 31 pays de la Région européenne de l’OMS entre 2000 et 2024, et communiquées par Eurostat. Les microdonnées sur les professions ont été extraites, harmonisées et classées selon le niveau d’exposition à l’aide des grilles profession-exposition, pondérées puis agrégées par population (définie par pays, année, sexe et tranche d’âge). Les données brutes n’ont pas été modifiées. Dans un souci de confidentialité, la base de données n’est pas publiée.

Données d’entrée 3 : estimations de la population totale Les estimations de la population totale par pays/zone, année, sexe et tranche d’âge pour les années 1950-2021 proviennent des estimations démographiques mondiales de l’Organisation des Nations Unies (ONU, 2024).

Données d’entrée 4 : estimations de la probabilité de décès Les estimations de la probabilité de décès par pays/zone, année, sexe et tranche d’âge proviennent des tables de mortalité de l’ONU (ONU, 2022).

Données d’entrée 5 : estimations du nombre total de décès et d’années de vie ajustées sur l’incapacité Les estimations du nombre total de décès et de DALY dus aux cancers de la trachée, des bronches et du poumon pour les années 2000, 2010 et 2021 proviennent des estimations sanitaires mondiales de l’OMS (OMS, 2024).

Données d’entrée 6 : estimation du rapport de risque (RR) Une revue systématique et une méta-analyse spécialement menées par l’OMS et l’OIT, ainsi qu’une analyse supplémentaire, ont fait état d’un rapport de risque de 1,39 pour les cancers de la trachée, des bronches et du poumon incidents chez les personnes régulièrement exposées aux fumées de soudage dans le cadre professionnel (IC à 95 % 1,15-1,67, « preuves de qualité élevée ») et d’un rapport de risque de 1,16 chez les personnes occasionnellement exposées aux fumées de soudage dans le cadre professionnel (IC à 95 % 1,06-1,77, « preuves de qualité modérée »), par comparaison avec celles qui ne sont jamais (ou qui sont très rarement) exposées à ces fumées (Momen 2025). La conclusion est qu’il existe, pour les cancers de la trachée, des bronches et du poumon, des « preuves suffisantes des effets néfastes » de l’exposition régulière et de l’exposition occasionnelle aux fumées de soudage.

3

Méthodes Les estimations reposaient sur une modélisation des données d’entrée (1 à 6), décrites ci-dessus, dans quatre modèles qui se sont successivement appuyés les uns sur les autres (modèles 1 à 4, exposés ci- dessous).

Modèle 1 : modèle à plusieurs niveaux pour estimer la part de la population exposée chaque année Pour chaque année de la période 1950-2021, pour chaque cohorte de population définie par pays/zone, sexe et tranche d’âge, nous avons produit des estimations de la proportion () pour chacune des trois catégories d’exposition (i). Nous avons modélisé les données d’entrée 1 à l’aide du modèle à plusieurs niveaux (modèle 1), déjà décrit (Tableau 3 (p. 6-7), Pega (2023)).

Modèle 2 : modèle des probabilités de transition entre les catégories de statut d’exposition Pour chaque cohorte de population, nous avons estimé, avec Eurostat, la probabilité () de transition entre la catégorie d’exposition régulière, la catégorie d’exposition occasionnelle et la catégorie d’exposition nulle de l’annéet à l’annéet+1 (Eurostat, 2020). Le j désigne l’une des neuf transitions possibles entre une catégorie d’exposition et une autre, de l’annéet à l’annéet+1.

À l’aide des données d’entrée 2, les pondérations de l’enquête pour l’année cible (annéet+1) ont été mises à l’échelle pour représenter le niveau d’exposition par cohorte de population pour l’année initiale (annéet) et l’année cible. Nous avons modélisé les données d’entrée 2 à l’aide d’un modèle de régression logit multinomial suivant (modèle 2), déjà décrit (Tableau 3 (p. 6-7), Pega (2023)).

Avec le modèle 2, Eurostat a établi et communiqué à l’OMS et à l’OIT des probabilités de transition couvrant 31 pays, sur la base de sous-échantillons des enquêtes de l’Union européenne sur la population active. S’agissant des cohortes de population pour lesquelles les données d’entrée requises n’étaient pas disponibles, la probabilité de transition a été imputée comme déjà décrit (Tableau 3 (p. 6-7), Pega (2023)).

Modèle 3 : modèle de microflux pour estimer la population exposée au cours de la période concernée Pour chaque cohorte de population, nous avons estimé la part () de la population dans chaque catégorie d’exposition (k) au cours de la période d’exposition. Nous avons défini k comme étant la catégorie d’exposition i pour n’importe quelle année de la période concernée. L’hypothèse retenue était un délai de 20 ans entre l’exposition et l’apparition de la maladie clinique, et une durée d’exposition de 40 ans (30 ans avant et 10 ans après l’année d’exposition).

Le modèle, qui s’appuie sur les données d’entrée 4 et les résultats des modèles 1 et 2, a déjà été décrit (Tableau 3, p. 6-7, Pega (2023)).

Modèle 4 : Modèle d’estimation de la charge de morbidité À l’aide du cadre d’évaluation comparative des risques (Ezzati, 2002), nous avons estimé la réduction proportionnelle de la mortalité ou de la maladie qui se produirait si l’exposition était réduite à un niveau présentant un risque minimal (une exposition professionnelle nulle ou très rare aux fumées de soudage), tandis que les autres conditions demeurent inchangées. Les informations sur la distribution de l’exposition au facteur de risque au sein de la population ont été combinées à des informations sur le risque majoré de maladie incidente causée par l’exposition au facteur de risque (Figure 1).

4

Figure 1. Méthode d’évaluation comparative des risques pour l’estimation de la charge de morbidité

À l’aide d’estimations tirées du modèle 3 et des données d’entrée 5 et 6, nous avons calculé la fraction attribuable à la population, c’est-à-dire la proportion du résultat sanitaire dû à la maladie observée dans chaque population qui peut être attribuée à l’exposition au facteur de risque professionnel spécifique, en utilisant le modèle 4. Ce modèle a déjà été décrit (Tableau 3 (p. 6-7), Pega 2023)).

Références bibliographiques

Eurostat (2020). Labour market flow statistics explained. Luxembourg, Eurostat. https://ec.europa.eu/eurostat/statistics-explained/index.php/Labour_market_flow_statistics_in_the_EU

Ezzati M. et al. (2002). Lancet;360(9343):1347-60.

OIT (2012). ISCO–08: International Standard Classification of Occupations. Genève, OIT.

Momen, NC, et al. (2025). The effect of occupational exposure to welding fumes on trachea, bronchus, and lung cancer: A supplementary analysis of regular occupational exposure and of occasional occupational exposure based on the systematic review and meta-analysis from the WHO/ILO Joint Estimates of the Work-related Burden of Disease and Injury. Environ Int;196:109216.

Pega F, et al (2023). Global, regional and national burdens of non-melanoma skin cancer attributable to occupational exposure to solar ultraviolet radiation for 183 countries, 2000–2019: A systematic analysis from the WHO/ILO Joint Estimates of the Work-related Burden of Disease and Injury. Environ Int;181:108226.

ONU (2022). Mortality Estimates 2022 (Online Edition). New York, ONU.

ONU (2024). World Population Prospects 2024. New York, ONU.

OMS (non daté). WHO Coronavirus (COVID-19) Dashboard. Genève, OMS.

OMS (2024). Global Health Estimates 2021. Genève, OMS.

OMS, OIT (2021). WHO/ILO joint estimates of the work-related burden of disease and injury, 2000- 2016: global monitoring report. Genève, OMS.

Distribution des facteurs de risque dans la population

Effet du facteur de risque sur le résultat sanitaire

Charge des décès ou des DALY dus au résultat sanitaire imputable

au facteur de risque

Fraction attribuable à la population Nombre total de décès ou de DALY dus au résultat sanitaire x

20, AVENUE APPIA – CH-1211 GENEVA 27 – SWITZERLAND – TEL CENTRAL +41 22 791 2111 – FAX CENTRAL +41 22 791 3111 – WWW.WHO.INT

... ПРИЛ.: (1)

Всемирная организация здравоохранения

Organisation mondiale de la Santé • World Health Organization • Organización Mundial de la Salud

Ref.: C.L.2.2026

Всемирная организация здравоохранения (ВОЗ) свидетельствует свое уважение государствам-членам и имеет честь обратиться к ним для проведения консультаций по совместным оценкам ВОЗ и Международной организации труда (МОТ) в отношении бремени профессиональной заболеваемости и травматизма (совместных оценок ВОЗ/МОТ).

ВОЗ и МОТ составляют совместные оценки ВОЗ/МОТ1 в свете целей в области устойчивого развития2. Организации регулярно проводят попарные сопоставления факторов профессионального риска и их последствий для здоровья. По каждой паре проводится систематический обзор и синтез имеющихся фактических данных. Сведения о воздействии факторов риска и последствиях для здоровья сводятся в базы данных. На основе пар, по которым имеются необходимые фактические данные и информация, составляются соответствующие оценки. Подробная информация по источникам данных и

… использованной методологии содержится в прилагаемой пояснительной записке.

Перед запланированной на второй квартал 2026 г. публикацией ВОЗ хотела бы представить следующие совместные оценки ВОЗ/МОТ, подготовленные и составленные на глобальном уровне: (1) доля населения, подвергающегося воздействию сварочных аэрозолей на рабочем месте; (2) число случаев смерти от рака трахеи, бронхов и легкого, обусловленного воздействием сварочных аэрозолей на рабочем месте; и (3) число лет жизни, скорректированных на инвалидность, вследствие рака трахеи, бронхов и легкого, обусловленного воздействием сварочных аэрозолей на рабочем месте.

По запросу ВОЗ может предоставить каждому государству-члену формуляр данных с совместными оценками ВОЗ/МОТ по соответствующей стране.

Государствам-членам предлагается представить свои замечания и предложения по данным совместным оценкам ВОЗ/МОТ в целях их окончательной доработки. Свои комментарии могут пожелать направить координаторы, назначенные министерствами здравоохранения и/или труда в 2020 г. (в соответствии с циркулярным письмом C.L.8.2020).

1 WHO, ILO (2021). WHO/ILO joint estimates of the work-related burden of disease and injury, 2000-2016:

global monitoring report. Geneva: WHO, ILO. 2 70-я сессия ГА ООН (2015 г.). Преобразование нашего мира: Повестка дня в области устойчивого

развития на период до 2030 г. Нью-Йорк, штат Нью-Йорк: ООН.

C.L.2.2026 стр. 2

Запросы на информацию о данных оценках можно направить не позднее 4 марта 2026 г. специалисту Департамента по вопросам экологии, изменения климата, концепции «Единое здоровье» и миграции д-ру Франку Пега (Frank Pega) на адрес электронной почты [email protected].

Всемирная организация здравоохранения пользуется настоящей возможностью, чтобы вновь заверить государства-члены в своем глубоком уважении.

ЖЕНЕВА, 21 января 2026 г.

1

Пояснительная записка для проведения консультаций со странами по совместным оценкам ВОЗ/МОТ бремени рака трахеи, бронхов и легкого, обусловленного воздействием сварочных аэрозолей на рабочем месте, за 2000, 2010 и 2021 гг.

Декабрь 2025 г.

Департамент штаб-квартиры ВОЗ по вопросам экологии, изменения климата, концепции «Единое здоровье» и миграции

Справочная информация Всемирная организация здравоохранения (ВОЗ) и Международная организация труда (МОТ) составляют совместные оценки бремени профессиональной заболеваемости и травматизма (совместные оценки ВОЗ/МОТ) (WHO, ILO 2021). Для построения доказательной основы таких оценок ВОЗ и МОТ проводят систематические обзоры и формируют базы исходных данных.

Цели Наша цель заключалась в том, чтобы оценить долю населения, подвергающегося воздействию сварочных аэрозолей на рабочем месте (ВСАРМ) при (i) регулярном воздействии и (ii) эпизодическом воздействии, а также бремя обусловленного ВСАРМ рака трахеи, бронхов и легкого (РТБЛ).

Задачи консультаций со странами В ходе данных консультаций ВОЗ стремится получить замечания и предложения стран в отношении оценок.

Результаты Предлагается представить замечания и предложения по следующим совместным оценкам ВОЗ/МОТ:

1. доля населения, подвергающегося ВСАРМ (в разбивке по уровням воздействия); 2. число случаев смерти от РТБЛ, обусловленного ВСАРМ; и 3. число лет жизни, скорректированных на инвалидность (DALY) вследствие РТБЛ,

обусловленного ВСАРМ.

Данные оценки составлены за три года (2000, 2010 и 2021 гг.) в разбивке по полу (три категории: мужчины и женщины, только женщины, только мужчины) и возрастным группам (18 категорий: ≥15, 15–19, … , 90–94, ≥95 лет).

Источники данных Оценки были составлены с использованием указанных ниже шести категорий исходных данных.

Исходные данные 1. Статические данные о доле участников обследований, занимающихся трудовой деятельностью, классифицируемой в качестве связанной с регулярным или эпизодическим воздействием сварочных аэрозолей Глобальная база статических данных ВОЗ/МОТ о профессиональных занятиях (Pega 2023) включает 166 млн индивидуальных случаев, распределенных по видам трудовой деятельности при помощи 4-значных кодов Международной стандартной классификации занятий (МСКЗ) (ILO 2012), данные о которых были получены статистическими ведомствами 96 стран/районов в период с 1996 по 2021 г. в рамках 763 обследований рабочей силы (таблица 1). Каждому участнику обследований был присвоен один из трех уровней ВСАРМ с

2

использованием подстановочных значений рода занятий (т.е. кодов МСКЗ): (1) регулярное ВСАРМ, (2) эпизодическое ВСАРМ или (3) ВСАРМ отсутствует (или возникает крайне редко). Матрицы «род занятий – воздействие» представлены в таблицах 3 и 4 Momen (2025) (стр. 7–8 английского текста). В целях защиты конфиденциальных сведений материалы базы данных не публикуются.

Таблица 1. Охват обследований и стран/районов в Глобальной базе статических данных ВОЗ/МОТ о профессиональных занятиях

Регион (определяется по классификации ВОЗ)

Весь мир Африка Страны

Америки

Юго- Восточной

Азии Европа

Восточное Средизем- номорье

Западная часть

Тихого океана

Количество стран/районов 50 53 11 60 22 37 234

Количество обследований (N) 69 168 49 391 41 45 763

Страны/районы с количеством обследований ≥1 (N) (% стран/ районов)

18 (36,0%)

15 (28,3%)

8 (72,7%)

33 (55,0%)

9 (40,9%)

13 (35,1%)

96 (41,0%)

Примечание. Для целей статистики районы распределяются по регионам в соответствии с информационной панелью ВОЗ по коронавирусной инфекции (COVID-19) (WHO n.d.).

Исходные данные 2. Динамические данные о доле участников обследований, занимающихся трудовой деятельностью, классифицированной в качестве связанной с воздействием сварочных аэрозолей Глобальная база динамических данных ВОЗ/МОТ о профессиональных занятиях (Pega 2023) включает повторяющиеся замеры с использованием 4-значных кодов МСКЗ и охватывает 289 пар наблюдений с интервалом в один год согласно предоставленным Евростатом данным ежеквартальных обследований рабочей силы, проводившихся национальными статистическими ведомствами 31 страны Европейского региона ВОЗ. Извлеченные микроданные по родам занятий были сопоставлены с уровнями воздействия при помощи матриц «род занятий – воздействие», скорректированы по весовым коэффициентам и агрегированы по группам населения в разбивке по странам, годам, полу и возрастным группам. Первичные данные не модифицировались. В целях конфиденциальных сведений материалы базы данных не публикуются.

Исходные данные 3. Оценки общей численности населения Оценки общей численности населения в разбивке по странам/районам, годам, полу и возрастным группам за 1950–2021 гг. были получены из последних глобальных демографических оценок Организации Объединенных Наций (UN 2024).

Исходные данные 4. Оценки вероятности смерти Оценки вероятности смерти по странам/районам, годам, полу и возрастным группам были получены из выпускаемых Организацией Объединенных Наций таблиц продолжительности жизни (UN 2022).

3

Исходные данные 5. Оценки общего числа случаев смерти и числа лет жизни, скорректированных на инвалидность Оценки общего числа случаев смерти и DALY вследствие РТБЛ за 2000, 2010 и 2021 гг. были получены на основе публикуемых ВОЗ глобальных оценок состояния здоровья в мире (WHO 2024).

Исходные данные 6. Оценки относительных рисков По данным отдельно проведенного ВОЗ/МОТ систематического обзора и метаанализа с дополнительными расчетами, относительный риск развития РТБЛ у лиц, регулярно подвергающихся ВСАРМ, по сравнению с лицами, у которых ВСАРМ отсутствует (или имеет место очень редко), составляет 1,39 (95%, ДИ: 1,15–1,67, «высокое качество доказательств»), а у лиц, эпизодически подвергающихся ВСАРМ, – 1,16 (95%, ДИ: 1,06–1,77, «умеренное качество доказательств») (Momen 2025). Был сделан вывод о «достаточности доказательств риска» РТБЛ как при регулярном, так и при эпизодическом ВСАРМ.

Методы Методология оценки включала анализ вышеуказанных исходных данных (т. е. исходных данных 1–6) при помощи описанных ниже четырех моделей, каждая из которых логически продолжает предыдущую модель (модели 1–4).

Модель 1. Многоуровневая модель оценки доли подвергающегося воздействию населения за каждый год За каждый год периода 1950–2021 гг. нами были выведены оценки распределения долей () каждой когорты населения, определяемой на основании страны/района, пола и возрастной группы, по каждой из трех категорий подверженности воздействию (i). Исходные данные 1 анализировались нами при помощи многоуровневой модели (модель 1), ранее представленной в таблице 3 Pega (2023) (стр. 6–7 английского текста).

Модель 2. Модель вероятности перехода между категориями подверженности воздействию Для каждой когорты населения мы совместно с Евростатом выполнили оценку вероятности () перехода между категориями регулярного воздействия, эпизодического воздействия и отсутствия воздействия в годt+1 по сравнению с годомt (Eurostat 2020). Параметр j означает один из девяти возможных переходов из одной категории подверженности воздействию в годt в другую категорию в годt+1.

Взяв за основу исходные данные 2, мы масштабировали полученные в ходе обследований весовые значения за целевой год (yeart+1), с тем чтобы репрезентативно представить уровень подверженности воздействию в разбивке по когортам населения в начальный год (годt) и целевой год. Исходные данные 2 были проанализированы нами при помощи модели мультиномиальной логистической регрессии (модель 2), которая описывалась раньше (таблица 3 Pega (2023), стр. 6 ֪–7 английского текста).

Применив модель 2 к подвыборкам обследований рабочей силы в Европейском союзе, Евростат вывел и предоставил ВОЗ/МОТ значения вероятности перехода для 31 страны. В случае когорт населения, по которым необходимые исходные данные отсутствовали, вероятность перехода выводилась методом заполнения пропусков, описанным в другой публикации (таблица 3, Pega (2023), стр. 6–7 английского текста).

4

Модель 3. Модель динамического анализа микроданных для оценки доли населения, подвергающегося воздействию в течение временного периода По каждой когорте населения нами была произведена оценка доли () населения в каждой категории подверженности воздействию (k) в пределах временного периода воздействия. Мы определили k как категорию подверженности воздействию i в любой год временного периода. В соответствии с данным подходом предполагается, что латентный период между воздействием и клиническим проявлением заболевания составляет 20 лет, а в качестве временного окна экспозиции принимается период в 40 лет (30 лет до и 10 после года, полученного с обратным сдвигом на 20 лет).

Модель, в которой использовались исходные данные 4 и результаты, полученные с помощью моделей 1 и 2, уже описывалась ранее (таблица 3, Pega (2023), стр. 6–7 английского текста).

Модель 4. Модель оценки бремени болезни Используя сопоставительную модель оценки рисков (Ezzati 2002), мы оценили пропорциональное сокращение смертности или заболеваемости в случае уменьшения воздействия до уровня минимального риска (т. е. ВСАРМ отсутствует или возникает крайне редко) при сохранении неизменными всех остальных условий. Информация о популяционном распределении воздействия фактора риска анализировалась в сочетании с информацией об увеличении риска развития заболеваний под воздействием фактора риска (рисунок 1).

Рисунок 1. Применение сопоставительного метода оценки рисков для расчета бремени заболеваний

На основе оценок, полученных при помощи модели 3, и исходных данных 5 и 6 мы при помощи модели 4 рассчитали добавочную долю популяционного риска – долю наблюдаемых в популяции исходов заболевания, которая может объясняться воздействием конкретного фактора риска на рабочем месте. Модель 4 уже была представлена в таблице 3 Pega (2023) (стр. 6–7 английского текста).

Популяционное распределение воздействия

фактора риска

Влияние фактора риска на показатели состояния

здоровья

Бремя смертности или DALY, обусловленные влиянием

фактора риска на показатели состояния здоровья

Добавочная доля популяционного риска

Общее число случаев смерти или DALY в результате влияния

на показатели состояния здоровья

x

5

Библиография Eurostat (2020). Labour market flow statistics explained. Luxembourg, Eurostat. https://ec.europa.eu/eurostat/statistics- explained/index.php/Labour_market_flow_statistics_in_the_EU

Ezzati M, et al (2002). Selected major risk factors and global and regional burden of disease. Lancet;360(9343):1347‐60.

ILO (2012). ISCO–08: International Standard Classification of Occupations. Geneva, ILO.

Momen, NC, et al. (2025). The effect of occupational exposure to welding fumes on trachea, bronchus, and lung cancer: A supplementary analysis of regular occupational exposure and of occasional occupational exposure based on the systematic review and meta-analysis from the WHO/ILO Joint Estimates of the Work-related Burden of Disease and Injury. Environ Int;196:109216.

Pega F, et al (2023). Global, regional and national burdens of non-melanoma skin cancer attributable to occupational exposure to solar ultraviolet radiation for 183 countries, 2000–2019: A systematic analysis from the WHO/ILO Joint Estimates of the Work-related Burden of Disease and Injury. Environ Int;181:108226.

UN (2022). Mortality Estimates 2022 (Online Edition). New York, UN.

UN (2024). World Population Prospects 2024. New York, UN.

WHO (n.d.). WHO Coronavirus (COVID-19) Dashboard. Geneva, WHO.

WHO (2024). Global Health Estimates 2021. Geneva, WHO.

WHO, ILO (2021). WHO/ILO joint estimates of the work-related burden of disease and injury, 2000- 2016: global monitoring report. Geneva, WHO.

20, AVENUE APPIA – CH-1211 GINEBRA 27 – SUIZA – TEL. CENTRALITA +41 22 791 2111 – FAX CENTRAL +41 22 791 3111 – WWW.WHO.INT/ES

… ANEXO

Ref.: C.L.2.2026

La Organización Mundial de la Salud (OMS) presenta sus respetos a los Estados Miembros y tiene el honor de consultarles sobre las estimaciones conjuntas de la OMS y la Organización Internacional del Trabajo (OIT) de la carga de enfermedades y lesiones laborales (Estimaciones conjuntas OMS/OIT).

En consonancia con el espíritu de los Objetivos de Desarrollo Sostenible,1 la OMS y la OIT elaboran las Estimaciones conjuntas OMS/OIT.2 Las organizaciones han seleccionado sistemáticamente pares de factores de riesgo ocupacional y resultados sanitarios. Para cada par, se ha revisado y sintetizado sistemáticamente la información existente. Se han creado bases de datos sobre la exposición a factores de riesgo y sus efectos sobre la salud. Se han elaborado estimaciones para los pares sobre los cuales se poseía la información y los datos requeridos.

... En la nota de orientación adjunta se detallan las fuentes de datos y los métodos utilizados.

Antes de la publicación prevista para el segundo trimestre de 2026, la OMS desea dar a conocer las siguientes estimaciones conjuntas OMS/OIT elaboradas y recopiladas a nivel mundial: 1) la proporción de la población expuesta ocupacionalmente a los humos de soldadura; 2) el número de muertes por cáncer de tráquea, bronquios y pulmón atribuibles a esa exposición ; y 3) el número de años de vida perdidos, ajustados en función de la discapacidad debidos al cáncer de tráquea, bronquios y pulmón atribuibles a esa exposición.

La OMS presentará a cada Estado Miembro que lo solicite una hoja de información con las Estimaciones conjuntas OMS/OIT correspondientes a su país.

Se invita a los Estados Miembros a que proporcionen información para poder ultimar estas Estimaciones conjuntas OMS/OIT. Es posible que los puntos focales designados por los Ministerios de Salud y/o Trabajo en 2020 (tras la carta circular C.L.8.2020) deseen formular observaciones.

Las solicitudes de hojas de información con las estimaciones para el país y otra información sobre estas estimaciones pueden enviarse al Dr. Frank Pega, [email protected], del Departamento de Medio Ambiente, Cambio Climático, Una Sola Salud y Migraciones, a más tardar el 4 de marzo de 2026.

La Organización Mundial de la Salud aprovecha la ocasión para reiterar a los Estados Miembros el testimonio de su más alta consideración.

GINEBRA, 21 de enero de 2026

1 Septuagésimo periodo de sesiones de la Asamblea General de las Naciones Unidas (2015). Transformar nuestro mundo: la Agenda 2030 para el Desarrollo Sostenible. Nueva York, NY: Naciones Unidas.

2 WHO, ILO (2021). WHO/ILO joint estimates of the work-related burden of disease and injury, 2000-2016: global monitoring report. Geneva: WHO, ILO.

1

Nota orientativa para facilitar las consultas con los países acerca de las estimaciones conjuntas OMS/OIT de la carga de cáncer de tráquea, bronquios y pulmón atribuible a la exposición ocupacional a humos de soldadura correspondientes a los años 2000, 2010 y 2021

Diciembre de 2025

Departamento de Medio Ambiente, Cambio Climático, Una sola Salud y Migraciones, Sede de la Organización Mundial de la Salud (OMS)

Antecedentes La Organización Mundial de la Salud (OMS) y la Organización Internacional del Trabajo (OIT) elaboran conjuntamente estimaciones de la carga de enfermedades y lesiones laborales, que se denominan estimaciones conjuntas OMS/OIT (OMS, OIT, 2021). Para fundamentar estas estimaciones sobre una base empírica sólida, ambas organizaciones llevaron a cabo revisiones sistemáticas y recopilaron los datos de partida en bases de datos.

Objetivos Nos propusimos estimar, por un lado, la proporción de la población expuesta ocupacionalmente a humos de soldadura, distinguiendo entre dos niveles de exposición —habitual y ocasional— y, por otro, la carga de cáncer de tráquea, bronquios y pulmón atribuible a dicha exposición.

Objetivos de las consultas con los países A través de estas consultas, la OMS invita a los países a que presenten información sobre las estimaciones.

Resultados Se invita a presentar información relativa a las siguientes estimaciones conjuntas OMS/OIT:

1. la proporción de la población expuesta ocupacionalmente a los humos de soldadura, desglosada por nivel de exposición;

2. el número de muertes por cáncer de tráquea, bronquios y pulmón atribuibles a dicha exposición; y

3. el número de años de vida saludable perdidos, ajustados en función de la discapacidad, debidos al cáncer de tráquea, bronquios y pulmón atribuible a esa exposición.

Estas estimaciones se calcularon para tres años (2000, 2010, 2021) y se desglosaron por sexo (en tres categorías: ambos sexos, mujeres, hombres) y por grupo de edad (en 18 categorías: ≥ 15, 15-19, etc., 90-94, ≥ 95 años).

Fuentes de los datos Para elaborar las estimaciones se emplearon los seis conjuntos de datos de partida que se describen a continuación.

Datos de partida 1. Datos transversales sobre la proporción de participantes en encuestas que desempeñan ocupaciones clasificadas como de exposición habitual u ocasional a humos de soldadura La base mundial de datos transversales OMS/OIT sobre ocupaciones (Pega, 2023) reúne 166 millones de observaciones relativas a ocupaciones, codificadas a cuatro dígitos conforme a la Clasificación Internacional Uniforme de Ocupaciones (CIUO) (OIT, 2012). Estas observaciones proceden de

2

763 encuestas de población activa realizadas por oficinas de estadística de 96 países o zonas entre 1996 y 2021 (cuadro 1). A cada participante en las encuestas se le asignó un nivel de exposición mediante un indicador indirecto basado en su ocupación, es decir, en el código CIUO correspondiente. Este procedimiento permitió clasificar a los participantes en uno de los tres niveles siguientes de exposición ocupacional a los humos de soldadura: exposición habitual, exposición ocasional o ausencia de exposición o exposición muy infrecuente. Las matrices de ocupación-exposición empleadas pueden consultarse en los cuadros 3 y 4 (págs. 7 y 8) de Momen, 2025. La base de datos no es de acceso público, con el fin de proteger la confidencialidad de la información.

Cuadro 1. Cobertura de las encuestas y de los países o zonas incluidas en la base mundial de datos transversales OMS/OIT sobre ocupaciones.

Región (definida según la clasificación de la OMS)

Mundo

África Las

Américas Asia

Sudoriental Europa

Mediterráneo Oriental

Pacífico Occidental

Número de países/zonas

50 53 11 60 22 37 234

Encuestas (n) 69 168 49 391 41 45 763 Países/zonas en los que se realizó al menos una encuesta (n) (porcentaje de países/zonas)

18 (36,0 %)

15 (28,3 %)

8 (72,7 %)

33 (55,0 %)

9 (40,9 %)

13 (35,1 %)

96 (41,0 %)

Nota: las zonas se asignan a las regiones de acuerdo con el panel informativo de la OMS sobre la COVID-19 (OMS, sin fecha).

Datos de partida 2: datos longitudinales sobre la proporción de participantes en encuestas que desempeñan ocupaciones en las que se considera que hay exposición a humos de soldadura La base mundial de datos longitudinales OMS/OIT sobre ocupaciones (Pega, 2023) incluye mediciones repetidas de códigos CIUO a cuatro dígitos correspondientes a 289 transiciones interanuales, obtenidas a partir de encuestas trimestrales de población activa recopiladas por las oficinas nacionales de estadística de 31 países de la Región de Europa de la OMS entre 2000 y 2024 y facilitadas por la Eurostat. Los microdatos sobre ocupaciones se extrajeron, se armonizaron en categorías de nivel de exposición mediante matrices de ocupación-exposición, se ponderaron y se agruparon por población según país, año, sexo y grupo de edad. Los datos originales no se modificaron. Por razones de confidencialidad, la base de datos no se ha hecho pública.

Datos de partida 3: estimaciones de la población total Las estimaciones de la población total por país o zona, año, sexo y grupo de edad correspondientes al periodo 1950-2021 proceden de las estimaciones de población mundial de las Naciones Unidas (Naciones Unidas, 2024).

Datos de partida 4: estimaciones de la probabilidad de muerte Las estimaciones de la probabilidad de muerte por país o zona, año, sexo y grupo de edad proceden de las tablas de mortalidad de las Naciones Unidas (Naciones Unidas, 2022).

3

Datos de partida 5: estimaciones del número total de muertes y años de vida saludable perdidos, ajustados en función de la discapacidad Las estimaciones del número total de muertes y de los años de vida saludable perdidos ajustados en función de la discapacidad por cáncer de tráquea, bronquios y pulmón para los años 2000, 2010 y 2021 proceden de las estimaciones mundiales de salud de la OMS (OMS, 2024).

Datos de partida 6: estimación de los riesgos relativos De acuerdo con una revisión sistemática y un metaanálisis llevados a cabo especialmente por la OMS y la OIT, el riesgo relativo para la incidencia de cáncer de tráquea, bronquios y pulmón entre las personas con exposición ocupacional habitual a humos de soldadura es de 1,39 (intervalo de confianza del 95 % = 1,15-1,67, «evidencia de alta calidad») y, entre las personas con exposición ocupacional ocasional, de 1,16 (intervalo de confianza del 95 % = 1,06-1,77, «evidencia de calidad moderada»), en comparación con personas no expuestas o con una exposición muy infrecuente (Momen, 2025). Se concluyó que existen pruebas suficientes de la nocividad tanto de la exposición habitual como de la exposición ocasional a humos de soldadura para este tipo de cáncer.

Métodos La estimación se llevó a cabo mediante la modelización de los datos de partida descritos anteriormente (datos de partida 1 a 6), utilizando cuatro modelos que se construyen de forma progresiva y consecutiva unos sobre otros (modelos 1 a 4), tal como se detalla a continuación.

Modelo 1: modelo en varios niveles para estimar la proporción de población expuesta en cada año Para cada año del periodo comprendido entre 1950 y 2021, y para cada cohorte poblacional definida por país o zona, sexo y grupo de edad, se obtuvieron estimaciones de la proporción () correspondiente a cada una de las tres categorías de exposición (i). Los datos de partida 1 se analizaron mediante un modelo en varios niveles (modelo 1), de acuerdo con la metodología descrita previamente en el cuadro 3 (págs. 6 y 7) de Pega, 2023.

Modelo 2: modelo de probabilidades de transición entre categorías de exposición Para cada cohorte poblacional, estimamos, junto con la Eurostat, la probabilidad () de pasar de una categoría de exposición a otra —exposición habitual, exposición ocasional o ausencia de exposición— del añot al añot+1 (Eurostat, 2020). El subíndice «j» corresponde a una de las nueve transiciones posibles desde una categoría de exposición en el añot a otra en el añot+1.

A partir de los datos de partida 2, se ajustaron los factores de ponderación de las encuestas correspondientes al año siguiente (añot+1) con el fin de reflejar el nivel de exposición por cohorte poblacional tanto en el año inicial (añot) como en el año siguiente. Los datos de partida 2 se analizaron mediante un modelo de regresión logit multinomial (modelo 2), conforme a lo descrito anteriormente (cuadro 3, págs. 6 y 7, Pega, 2023).

Mediante el modelo 2, la Eurostat calculó y facilitó a la OMS y a la OIT probabilidades de transición correspondientes a 31 países, a partir de submuestras de las Encuestas de Población Activa de la Unión Europea. En aquellas cohortes poblacionales para las que no se disponía de los datos de partida necesarios, la probabilidad de transición se estimó mediante imputación, según se describe en otro lugar (cuadro 3, págs. 6 y 7, Pega, 2023).

Modelo 3: modelo de microflujos para estimar la población expuesta a lo largo del periodo analizado Para cada cohorte poblacional, estimamos la proporción () de la población en cada categoría de exposición (k) a lo largo del periodo de exposición. Definimos k como la categoría de exposición i

4

correspondiente a cualquiera de los años comprendidos en dicho periodo. Se adoptó el supuesto de que había una latencia de 20 años entre la exposición y la aparición de la enfermedad clínica, así como un periodo de exposición de 40 años (30 años antes y 10 años después del año de desfase).

El modelo, que se basa en los datos de partida 4 y en los resultados de los modelos 1 y 2, se ha descrito previamente (cuadro 3, págs. 6 y 7, Pega, 2023).

Modelo 4: modelo de estimación de la carga de enfermedad Aplicando el marco de la evaluación comparativa de riesgos (Ezzati, 2002), estimamos la reducción proporcional de las muertes y de los casos de enfermedad que se produciría si la exposición se redujera a un nivel de riesgo mínimo —es decir, ausencia de exposición ocupacional a humos de soldadura o exposición ocupacional muy infrecuente—, manteniéndose constantes las demás condiciones. La información sobre la distribución poblacional de la exposición al factor de riesgo se combinó con la relativa al aumento del riesgo de aparición de enfermedades asociado a dicho factor (figura 1).

Figura 1. Método de evaluación comparativa de riesgos para la estimación de la carga de enfermedad

A partir de las estimaciones derivadas del modelo 3 y de los datos de partida 5 y 6, calculamos, mediante el modelo 4, la fracción atribuible poblacional, es decir, la proporción de los resultados de salud como consecuencia de la enfermedad observados en cada población que puede atribuirse a la exposición al factor de riesgo ocupacional específico. Este modelo se describe en el cuadro 3 (págs. 6 y 7) de Pega, 2023.

Referencias Eurostat (2020). Labour market flow statistics explained. Luxembourg, Eurostat. https://ec.europa.eu/eurostat/statistics- explained/index.php/Labour_market_flow_statistics_in_the_EU.

Ezzati M, et al (2002). Selected major risk factors and global and regional burden of disease. Lancet;360(9343):1347-60.

ILO (2012). ISCO–08: International Standard Classification of Occupations. Geneva, ILO.

Momen, NC, et al. (2025). The effect of occupational exposure to welding fumes on trachea, bronchus, and lung cancer: A supplementary analysis of regular occupational exposure and of occasional

Distribución del factor de riesgo en la población

Efecto del factor de riesgo en los resultados de salud

Carga de muertes o AVAD debida a los resultados de salud

atribuible al factor de riesgo

Fracción atribuible de la población

Total de muertes o AVAD de los resultados de salud x

5

occupational exposure based on the systematic review and meta-analysis from the WHO/ILO Joint Estimates of the Work-related Burden of Disease and Injury. Environ Int;196:109216.

Pega F, et al (2023). Global, regional and national burdens of non-melanoma skin cancer attributable to occupational exposure to solar ultraviolet radiation for 183 countries, 2000–2019: A systematic analysis from the WHO/ILO Joint Estimates of the Work-related Burden of Disease and Injury. Environ Int;181:108226.

UN (2022). Mortality Estimates 2022 (Online Edition). New York, UN.

UN (2024). World Population Prospects 2024. New York, UN.

WHO (n.d.). WHO Coronavirus (COVID-19) Dashboard. Geneva, WHO.

WHO (2024). Global Health Estimates 2021. Geneva, WHO.

WHO, ILO (2021). WHO/ILO joint estimates of the work-related burden of disease and injury, 2000-2016: global monitoring report. Geneva, WHO.