労働災害による脊髄損傷の発生傾向の分析: 労働災害データを対象として

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1 はじめに脊髄損傷は，中枢神経である脊髄を損傷することで四肢，体幹，膀胱の完全または不全麻痺を引き起こす病態である1）_{．日本では，毎年，脊髄損傷を新規に受傷する} 患者数は約5000例と推定され，在宅を含め，身体障害者福祉法による手帳所持者から脊損者は約8万人（18歳以上）と推定されている2）_{．また，脊髄損傷の原因とし} ては，若年者はスポーツ，特に，水飛び込みの事故や自動二輪車の事故，高齢者は転倒・転落事故が多く，交通事故は各年齢層を通じて多いことが指摘されている3）_．労働現場においても，作業中の事故によって脊髄損傷が発生している．新宮らの報告4）_{によると，労働災害に} よる脊髄損傷（以下，せき損災害）は，年間約950人の発生と推計されている．一方，平成29年の休業4日以上の労働災害発生数が120,460人であることから5）_，せき損災害の発生率は高くないと言える．しかし，脊髄損傷を受傷した場合，患者が早期に現場復帰できる割合は十数％と非常に低いことが報告されており6），7）_，せき損災害は重篤度が高く，受傷後の患者や家族，関係者にとっても重い負担となるため，看過できない問題である．以上のことから，著者らが所属する労働者健康安全機構では，労働者に負担を与える重篤な傷害として脊髄損傷に着目し，せき損災害の発生傾向の分析と，予防のための工学的対策，生活支援策に関する総合的な研究を行っている．このうち，本稿では，厚生労働省が保有する労働災害データを基礎データとしたせき損災害の発生傾向の分析と繰り返し発生している災害事例の抽出をし，せき損災害の特徴をとらえることを目的とした． 2 分析対象データせき損災害のデータは，厚生労働省が所有する平成 24～26年に発生した事例で，墜落・転落，転倒，はさまれ・巻き込まれの3種類の事故の型のデータ387件を抽出した．これらの3種類の事故の型に限定したのは，事前の予備分析において，せき損災害が3種類の事故の型でしか見られなかったためである．なお，本調査では，交通事故は作業中の事故とは特徴が異なると考え，分析対象から除外した．対象としたせき損災害は，事故の型，業種，起因物，墜落・転落時の高さ，被災者に関連する情報（年齢，性別，休業見込み日数，傷病部位）に関して分析を行った．このとき，事故の型，業種，墜落・転落時の高さ，年齢，性別については，先行研究と比較することにより，せき損災害の発生傾向の時間的な変化を調べた．また，厚生労働省が公表している平成24～26年に発生した全労働災害の前述の3つの事故の型のデータ（以下，全災害）8）と比較することにより，せき損災害に特徴的な発生傾向を調べた．ただし，項目によっては全災害データが公表されていないものがあったため，その場合は厚生労働省の全労働災害の約1/4を無作為抽出した死傷（死亡・休業4日以上）データベース（以下，1/4抽出災害）9）_や総務省の労働力調査10）_{の雇用者数のデータを比較デー} タとして使用した．

労働災害による脊髄損傷の発生傾向の分析

－労働災害データを対象として－

高橋明子

*

1

_{，梅崎重夫}

_*

1 労働災害による脊髄損傷（以下，せき損災害）の発生率は高くない．しかし，患者の早期の現場復帰率は低く，患者本人や家族，関係者にとって重い負担となるため看過できない問題である．本調査は，厚生労働省が保有する労働災害データを対象に，せき損災害の発生傾向を分析しその特徴をとらえることにより，せき損災害防止に資する知見を得ることを目的とした．平成24～26年に発生した墜落・転落，転倒，はさまれ・巻き込まれによるせき損災害387件を対象とした．昭和50年代に実施された先行研究と比較し，せき損災害の発生傾向の時間的変化を検討した結果，建設業が多いことは共通したが，近年，第三次産業や転倒によるせき損災害の割合が大幅に増加していた．また，平成24～26年に発生した墜落・転落，転倒，はさまれ・巻き込まれの全労働災害，1/4抽出災害，平均雇用者数と比較し，せき損災害に特徴的な発生傾向を調べた結果，建設業，墜落・転落災害，男性，高年齢労働者は有意にせき損災害の発生する割合が高かった．一方，せき損災害に顕著な起因物はなかった．さらに，墜落・転落によるせき損災害は3m未満からの墜落・転落により6割近くが発生しており，1m以上の高さからの墜落・転落であれば重症化する可能性が認められた．本調査の結果により，せき損災害に遭いやすい業種や労働者のプロフィール，せき損災害の重篤度が明らかとなり，労働災害防止のための基礎データとして活用されることが期待される．キーワード：労働災害，脊髄損傷，災害分析，発生傾向，墜落・転落災害，高年齢労働者

原稿受付　2018年10月29日（Received date: October 29, 2018）原稿受理　2019年1月16日（Accepted date: January 16, 2019）

J-STAGE Advance published date: February 18, 2019 *1労働安全衛生総合研究所

連絡先：〒204-0024　東京都清瀬市梅園1-4-6

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3 分析結果 1）業種と事故の型本研究では，表1に示すように，厚生労働省の業種分類を基にして業種を5種類に分類し，集計を行った．業種と事故の型の関係を調べるため，表2-1に業種と事故の型のクロス集計表を示す．下部右端の合計（全業種）を見ると，せき損災害は，墜落・転落が最も割合が大きく65.9％，次いで転倒が30.5％，はさまれ・巻き込まれが3.6％であった．一方，3事故の型の全災害は，転倒が42.3％で最も割合が大きく，墜落・転落が32.8％，はさまれ・巻き込まれが24.9％で，せき損災害と全災害は各事故の型の占める割合が異なった．また，どの業種もせき損災害の墜落・転落の割合が全災害の墜落・転落の割合よりも高く，全災害の墜落・転落の割合が18.3～62.4％であったのに対し，せき損災害が47.8％～83.1%を占めていた．3種類の事故の型それぞれのせき損災害の割合と全災害の割合を比較するため，業種ごとにχ二乗検定を行った結果，すべての業種において有意であった．そこで，残差分析を行った結果，せき損災害は，どの業種も墜落・転落の割合が有意に高く（すべての業種でp<.01），第三次産業は，転倒とはさまれ・巻き込まれが，製造業と運輸交通・貨物取扱業は，はさまれ・巻き込まれが有意に低かった（すべて p<.01）．表2-2に3つの事故の型と業種のクロス集計表を示す．まず右端の合計（3事故の型）のせき損災害を見ると，建設業が33.6％で最も割合が高く，次いで第三次産業が29.7％，製造業が16.3％，運輸交通・貨物取扱業が本研究の業種分類厚生労働省による業種分類建設業「建設業」第三次産業「商業」，「金融・広告業」，「映画・演劇業」，「通信業」，「教育・研究業」，「保険・衛生業」，「接客娯楽業」，「清掃・と畜業」，「官公署」，「その他の事業」製造業「製造業」運輸交通・貨物取扱業「運輸交通業」，「貨物取扱業」その他の業種（鉱業，農林業，畜産・水産業）「鉱業」，「農林業」，「畜産・水産業」 108 (83.1) 17816 (62.4) <.001 55 (47.8) 19034 (24.6) <.001 33 (52.4) 8493 (18.3) <.001 57 (49.6) 48587 (62.7) 25 (39.7) 14508 (31.3) 墜落・転落転倒はさまれ・巻き込まれ 18 (13.8) 5074 (17.8) 4 (3.1) 5654 (19.8) 3 (2.6) 9832 (12.7) 5 (7.9) 23371 (50.4) 合計 130 (100) 28544 (100) 115 (100) 77453 (100) 63 (100) 46372 (100) 37 (72.5) 12859 (47.6) <.001 22 (78.6) 2806 (41.4) <.001 255 (65.9) 61008 (32.8) <.001 14 (27.5) 8557 (31.7) 4 (14.3) 2108 (31.1) 118 (30.5) 78834 (42.3) 墜落・転落転倒はさまれ・巻き込まれ 0 (0.0) 5600 (20.7) 2 (7.1) 1859 (27.4) 14 (3.6) 46316 (24.9) 合計 51 (100) 27016 (100) 28 (100) 6773 (100) 387 (100) 186158 (100) 運輸交通・貨物取扱業 _{（鉱業，農林業，畜産・水産業）}その他業種合計（全業種）件数(%) p 件数(%) p 件数(%) p せき損災害全災害せき損災害全災害せき損災害全災害第三次産業製造業件数_(%) p 件数(%) p 件数(%) p せき損災害全災害せき損災害全災害せき損災害全災害建設業注1）注2） 108 (42.4) 17816 (29.2) <.001 .001 4 (28.6) 5654 (12.2) － 130 (33.6) 28544 (15.3) <.001 115 (29.7) 77453 (41.6) 55 (21.6) 19034 (31.2) 33 (12.9) 8493 (13.9) 37 (14.5) 12859 (21.1) 18 (15.3) 5074 (6.4) 57 (48.3) 48587 (61.6) 25 (21.2) 14508 (18.4) 14 (11.9) 8557 (10.9) 3 (21.4) 9832 (21.2) 5 (35.7) 23371 (50.5) 0 (0.0) 5600 (12.1) 63 (16.3) 46372 (24.9) 51 (13.2) 27016 (14.5) 建設業第三次産業製造業運輸交通・貨物取扱業その他業種（鉱業，農林業，畜産・水産業） 22 (8.6) 2806 (4.6) 4 (3.4) 2108 (2.7) 2 (14.3) 1859 (4.0) 28 (7.2) 6773 (3.6) 合計 255 (100) 61008 (100) 118 (100) 78834 (100) 14 (100) 46316 (100) 387 (100) 186158 (100) 全災害合計（3事故の型）件数(%) p 件数(%) p 件数(%) p 件数(%) p せき損災害全災害せき損災害全災害せき損災害全災害せき損災害墜落・転落転倒はさまれ・巻き込まれ注1）注2）注3）

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13.2％であり，これら4業種で92.8％と大きな割合を占めた．一方，3事故の型の全災害は，第三次産業が41.6 ％で最も割合が大きく，製造業が24.9％，建設業が 15.3％，運輸交通・貨物取扱業が14.5％であり，4業種で96.4％を占めていた．このことから，せき損災害も全災害も4業種がほとんどの割合を占めていたことは共通していたが，各業種が占める割合は異なった．次に，各事故の型のせき損災害と3事故の型の全災害の各業種の割合を比較すると，どの事故の型も建設業のせき損災害の割合が高く，3事故の型の全災害の建設業の割合が6.4～29.2％であったのに対し，せき損災害の割合は15.3～42.4％を占めていた．各業種のせき損災害の割合と全災害の割合を比較するため，件数の少なかったはさまれ・巻き込まれを除外し，事故の型ごとにχ二乗検定を行った結果，すべての事故の型で有意であった．そこで，残差分析を行った結果，せき損災害は，墜落・転落においては建設業とその他の業種が有意に割合が高く（どちらもp<.01），第三次産業と運輸交通・貨物取扱業が有意に低かった（第三次産業：p<.01，運輸交通・貨物取扱業：p<.05）．転倒においては，建設業が有意に割合が高く（p<.01），第三次産業が有意に低かった（p<.01）．合計については，建設業とその他の業種が有意に割合が高く（どちらもp<.01），第三次産業と製造業が有意に低かった（どちらもp<.01）．以上のように，せき損災害は全災害の割合に比べて，建設業に多いことが明らかとなった． 2）事故の型と起因物表3に事故の型と起因物のクロス集計表を示す．せき損災害は，墜落・転落の起因物については，動力運搬機のトラック（16.5％），用具のはしご等（14.5％），仮設物，建築物，構築物等の屋根・はり・もや・けた・合掌（10.6％）が多く，転倒の起因物については，仮設物，建築物，構築物等の通路（30.5％），作業床・歩み板（13.6 ％）と環境等（12.7％）が多かった．しかし，全災害の割合と比較して極端に大きな割合を占める起因物はなかった． 3）業種と年齢表4に業種と年齢のクロス集計表を示す．本調査で対象とした3事故の型の年齢別の全データは公表されていなかったため，死傷（死亡・休業4日以上）データベース9）_の約₁_/₄_{抽出災害から該当データを抽出し比較した．} このとき，年齢が不明なデータ（せき損災害1件，1/4 抽出災害15件）は分析から除外した．下段右端の合計（全業種）を見ると，せき損災害は，1/4抽出災害よりも， 60-69歳，70歳以上の高年齢の割合が高かった．また，各業種を見ても同様の傾向が見られ，せき損災害は1/4 抽出災害よりも60-69歳，70歳以上の割合が高く，建設業，製造業，運輸交通・貨物取扱業では50-59歳の割合も高かった．そのため，せき損災害と1/4抽出災害とで高年齢の割合に差があるかについて調べるため，50歳上は除外して，それぞれχ二乗検定を行った．その結果，どの業種も50歳以上，60歳以上はせき損災害の割合が 1/4抽出災害よりも有意に高く，どの業種も高年齢労働者ほどせき損災害に遭いやすいことがわかった． 4）業種と性別性別については全労働災害の性別データが公表されていないため，総務省の労働力調査10）_{で公表されている} 平成24～26年の雇用者数を性別ごとに平均し，性別の割合を算出してせき損災害の割合と比較した．このとき，厚生労働省の業種分類と総務省の日本標準産業分類は完全には一致しないため，業種は表5のように対応させた．表6に業種と性別のクロス集計表を示す．各業種の平均雇用者数を見ると，第三次産業以外は男性の割合が高く，61.6～84.5％を占めた．これに対し，せき損災害の男性の割合は75.7～100％であり，せき損災害の男性の割合はさらに高かった．平均雇用者数の性別の割合を基に，せき損災害の性別の直接確率計算をしたところ，すべての業種で有意であったことから，雇用者数における男性の割合よりも，せき損災害に遭う男性の割合のほうが有意に高いことが示された． 5）墜落・転落の高さと起因物，傷病部位，休業見込み日数墜落・転落の高さとせき損災害の関係を調べるため，墜落・転落データのうち，報告書に高さの記述があったデータ137件を抜き出した．表7に墜落・転落の高さと起因物，傷病部位，休業見込み日数のクロス集計表を示す．表7の下部の割合を見ると，2m未満の高さからの墜落で30.0％を占め，3m未満で55.5％を占めた．起因物はデータ数が少ないため明確な特徴は認められないが，2m未満の低位置からの墜落・転落の起因物は，トラックや主に脚立を含むはしご等，足場が多かった． 2m以上の高所になると，それらの起因物も一定数見られたが，加えて，屋根・はり・もや・けた・合掌が多く見られた．傷病部位は，どの高さも頚部の損傷の割合が最も大きく，37.5～77.8％を占めた．また，休業見込み日数は，1m未満の高さでは，8～ 30日の割合が高かったが（55.6％）， 1m以上の高さでは最長のカテゴリーである91日以上の割合が最も高く， 31.3～40.6%を占めた．また，死亡は1m以上の高さから見られた．さらに，墜落・転落の高さと休業見込み日数とは有意な相関は認められなかった（r=0.09,n.s.）． 6）繰り返し発生した類似災害事例せき損災害の発生状況から特徴をつかむため，業種や事故の型，起因物を絞って集計し，繰り返し発生した類似災害事例を抽出した．まず387件の事例について業種を小分類まで絞り込み，10件以上発生した業種で，その他の業種を含まないものを抽出した．その他の業種を除外したのは，様々な作業を含んでおり，共通した特徴

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0 (0.0) 4 (0.0) 0 (0.0) 4 (0.0) 0 (0.0) 47 (0.1) 0 (0.0) 5 (0.0) 0 (0.0) 5 (0.0) 0 (0.0) 1008 (2.2) 0 (0.0) 30 (0.0) 0 (0.0) 20 (0.0) 0 (0.0) 994 (2.1) 10 (3.9) 801 (1.3) 0 (0.0) 261 (0.3) 1 (7.1) 1832 (4.0) 1 (0.4) 41 (0.1) 0 (0.0) 38 (0.0) 1 (7.1) 5219 (11.3) 0 (0.0) 325 (0.5) 0 (0.0) 259 (0.3) 2 (14.3) 10864 (23.5) 2 (0.8) 712 (1.2) 0 (0.0) 167 (0.2) 1 (7.1) 2255 (4.9) トラック 42 (16.5) 13553 (22.2) 2 (1.7) 1515 (1.9) 1 (7.1) 2895 (6.3) フォークリフト 4 (1.6) 636 (1.0) 0 (0.0) 319 (0.4) 0 (0.0) 2243 (4.8) 軌道装置 1 (0.4) 10 (0.0) 0 (0.0) 7 (0.0) 0 (0.0) 46 (0.1) コンベア 0 (0.0) 140 (0.2) 0 (0.0) 188 (0.2) 1 (7.1) 2623 (5.7) ローダー 0 (0.0) 39 (0.1) 0 (0.0) 9 (0.0) 0 (0.0) 44 (0.1) ストラドルキャリヤー 0 (0.0) 6 (0.0) 0 (0.0) 2 (0.0) 0 (0.0) 3 (0.0) 不整地運搬車 1 (0.4) 20 (0.0) 0 (0.0) 5 (0.0) 0 (0.0) 19 (0.0) その他の動力運搬機 0 (0.0) 226 (0.4) 0 (0.0) 115 (0.1) 3 (21.4) 652 (1.4) 小計 48 (18.8) 14630 (24.0) 2 (1.7) 2160 (2.7) 5 (35.7) 8525 (18.4) 5 (2.0) 694 (1.1) 4 (3.4) 2789 (3.5) 1 (7.1) 1343 (2.9) 0 (0.0) 13 (0.0) 0 (0.0) 14 (0.0) 0 (0.0) 29 (0.1) 0 (0.0) 13 (0.0) 0 (0.0) 4 (0.0) 0 (0.0) 8 (0.0) 0 (0.0) 4 (0.0) 0 (0.0) 5 (0.0) 0 (0.0) 269 (0.6) 0 (0.0) 23 (0.0) 0 (0.0) 14 (0.0) 0 (0.0) 68 (0.1) 0 (0.0) 39 (0.1) 0 (0.0) 240 (0.3) 0 (0.0) 42 (0.1) 1 (0.4) 193 (0.3) 5 (4.2) 3183 (4.0) 0 (0.0) 3176 (6.9) はしご等 37 (14.5) 13734 (22.5) 0 (0.0) 798 (1.0) 0 (0.0) 86 (0.2) 玉掛用具 (0.0) 27 (0.0) (0.0) 29 (0.0) (0.0) 299 (0.6) その他の用具 3 (1.2) 931 (1.5) 9 (7.6) 3271 (4.1) 0 (0.0) 1177 (2.5) 小計 40 (15.7) 14692 (24.1) 9 (7.6) 4098 (5.2) 0 (0.0) 1562 (3.4) 6 (2.4) 875 (1.4) 3 (2.5) 1609 (2.0) 2 (14.3) 1550 (3.3) 足場 23 (9.0) 3136 (5.1) 1 (0.8) 195 (0.2) 0 (0.0) 50 (0.1) 支保工 1 (0.4) 90 (0.1) 0 (0.0) 26 (0.0) 0 (0.0) 17 (0.0) 階段，桟橋 20 (7.8) 8731 (14.3) 5 (4.2) 4676 (5.9) 0 (0.0) 12 (0.0) 開口部 7 (2.7) 1076 (1.8) 0 (0.0) 98 (0.1) 0 (0.0) 15 (0.0) 屋根，はり，もや，けた，合掌 27 (10.6) 3279 (5.4) 0 (0.0) 149 (0.2) 1 (7.1) 15 (0.0) 作業床，歩み板 _{12 (4.7)} _{1601 (2.6)} _{16 (13.6)} _{7542 (9.6)} _{0 (0.0)} _{47 (0.1)} 通路 5 (2.0) 926 (1.5) 36 (30.5) 29090 (36.9) 0 (0.0) 68 (0.1) 建築物，構築物 14 (5.5) 3612 (5.9) 4 (3.4) 4087 (5.2) 0 (0.0) 938 (2.0) その他の仮設物，建築物，構築物等 5 (2.0) 1489 (2.4) 3 (2.5) 2982 (3.8) 0 (0.0) 847 (1.8) 小計 114 (44.7) 23940 (39.2) 65 (55.1) 48845 (62.0) 1 (7.1) 2009 (4.3) 1 (0.4) 5 (0.0) 2 (1.7) 31 (0.0) 0 (0.0) 5 (0.0) 0 (0.0) 596 (1.0) 0 (0.0) 2038 (2.6) 0 (0.0) 2790 (6.0) 4 (1.6) 933 (1.5) 2 (1.7) 1966 (2.5) 0 (0.0) 1930 (4.2) 22 (8.6) 2165 (3.5) 15 (12.7) 7597 (9.6) 0 (0.0) 566 (1.2) 1 (0.4) 176 (0.3) 2 (1.7) 1369 (1.7) 0 (0.0) 174 (0.4) 0 (0.0) 78 (0.1) 8 (6.8) 1960 (2.5) 0 (0.0) 42 (0.1) 0 (0.0) 21 (0.0) 1 (0.8) 158 (0.2) 0 (0.0) 9 (0.0) 255 (100) 61008 (100) 118 (100) 78834 (100) 14 (100) 46316 (100) 件数(%) 墜落・転落転倒はさまれ・巻き込まれせき損災害全災害原動機動力伝導機構木材加工用機械せき損災害全災害せき損災害全災害建設機械等金属加工用機械一般動力機械動力クレーン等動力運搬機乗物圧力容器化学設備溶接装置炉，窯等電気設備人力機械工具等　用具その他の装置，設備仮設物，建築物，構築物等起因物なし分類不能合計危険物，有害物等材料荷環境等その他の起因物

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般貨物自動車運送業」が最も多く42件（10.8％），建設第三次産業の「社会福祉施設」が11件（2.8％），農林業の「農業」が10件（2.6％）であった．次に，これら 5業種について，事故の型と起因物でさらに絞り込み，件数の多かった災害事例を抽出した．その結果，最も多く発生した類型は,「一般貨物自動車運送業」の「トラック」からの「墜落・転落」で24件(6.2％ )であった．次いで,「木造家屋建築工事業」の「屋根，はり，もや，けた，合掌」からの「墜落・転落」が12件（3.1％），「足場」からの「墜落・転落」が9件（2.3％）であった．以上の結果を基に，各類型の発生状況を精読し，繰り返し発生した類似災害事例の特徴を抽出した． (1)「一般貨物自動車運送業」における「トラック」からの「墜落・転落」 24件の類似災害事例を調べた結果，トラックの荷台に関連する事例が16件と多かった．発生状況を精読したところ，詳細が記述されていない事例もあったが，複数の類似した事例が見られた．まず積荷に乗っていた作業者がシートをたたみながら後方へ移動しているとき，全数（推定）全数（推定）全数（推定） 19歳以下 1 (0.8) 157 (2.2) 626 － 1 (0.9) 220 (1.0) 811 － 1 (1.6) 247 (2.1) 107 － 20-29歳 13 (10.0) 933 (13.0) 3720 11 (9.6) 1974 (9.4) 7275 3 (4.8) 1608 (13.5) 696 30-39歳 14 (10.8) 1350 (18.9) 5383 4 (3.5) 2956 (14.1) 10894 4 (6.5) 2077 (17.5) 899 40-49歳 18 (13.8) 1490 (20.8) 5941 18 (15.7) 4084 (19.4) 15051 13 (21.0) 2648 (22.3) 1146 50-59歳 31 (23.8) 1565 (21.9) 6240 25 (21.7) 5785 (27.5) 21320 17 (27.4) 2900 (24.4) 1255 60-69歳 38 (29.2) 1434 (20.0) 5718 44 (38.3) 5212 (24.8) 19208 15 (24.2) 2167 (18.2) 938 70歳以上 15 (11.5) 228 (3.2) 909 12 (10.4) 776 (3.7) 2860 9 (14.5) 231 (1.9) 100 50歳以上 84 (64.6) 3227 (45.1) 12867 <.001 81 (70.4) 11773 (56.0) 43389 .002 41 (66.1) 5298 (44.6) 2294 <.001 60歳以上 53 (40.8) 1662 (23.2) 6627 <.001 56 (48.7) 5988 (28.5) 22068 <.001 24 (38.7) 2398 (20.2) 1038 <.001 合計 130 (100) 7157 (100) 28536 115 (100) 21007 (100) 77420 62 (100) 11878 (100) 5142 全数（推定）全数（推定）全数（推定） 19歳以下 0 (0.0) 40 (0.6) 153 － 1 (3.6) 22 (1.2) 84 － 4 (1.0) 686 (1.4) 2613 － 20-29歳 2 (3.9) 527 (7.5) 2022 0 (0.0) 214 (12.0) 816 29 (7.5) 5256 (10.8) 20019 30-39歳 0 (0.0) 1255 (17.8) 4814 4 (14.3) 371 (20.9) 1415 26 (6.7) 8009 (16.4) 30505 40-49歳 11 (21.6) 2203 (31.3) 8450 4 (14.3) 297 (16.7) 1133 64 (16.6) 10722 (21.9) 40839 50-59歳 21 (41.2) 1905 (27.1) 7307 3 (10.7) 376 (21.2) 1434 97 (25.1) 12531 (25.6) 47729 60-69歳 16 (31.4) 1031 (14.6) 3955 11 (39.3) 395 (22.2) 1506 124 (32.1) 10239 (21.0) 38999 70歳以上 1 (2.0) 81 (1.2) 311 5 (17.9) 101 (5.7) 385 42 (10.9) 1417 (2.9) 5397 50歳以上 38 (74.5) 3017 (42.8) 11573 <.001 19 (67.9) 872 (49.1) 3325 － 263 (68.1) 24187 (49.5) 92125 <.001 60歳以上 17 (33.3) 1112 (15.8) 4265 <.001 16 (57.1) 496 (27.9) 1892 <.001 166 (43.0) 11656 (23.9) 44396 <.001 合計 51 (100) 7042 (100) 27012 28 (100) 1776 (100) 6773 386 (100) 48860 (100) 186101 p せき損災害 1/4抽出災害 p 件数(%) 件数(%) 件数(%) 件数(%) 件数(%) 件数(%) せき損災害 1/4抽出災害 p せき損災害 1/4抽出災害件数(%) 件数(%) 件数(%) 運輸交通・貨物取扱業その他業種（農林業，畜産・水産業，鉱業）合計（全業種）建設業第三次産業製造業せき損災害 1/4抽出災害 p せき損災害 1/4抽出災害 p せき損災害 1/4抽出災害 p 件数(%) 件数(%) 件数(%) 注1）注2）注3）注4）本研究の業種分類総務省「日本標準産業分類」による業種分類建設業第三次産業製造業運輸交通・貨物取扱業その他の業種（鉱業，農林業，畜産・水産業）「建設業」「電気・ガス・熱供給・水道業」，「情報通信業」，「卸売業，小売業」，「金融業，保険業」，「不動産業，物品賃貸業」，「学術研究，専門・技術サービス業」，「宿泊業，飲食サービス業」，「生活関連サービス業，娯楽業」，「教育，学習支援業」，「医療，福祉」，「複合サービス事業」，「サービス業（他に分類されないもの）」，「公務（他に分類されるものを除く）」「製造業」「運輸業，郵便業」「農業，林業」，「漁業」，「鉱業，採石業，砂利採取業」

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頭上の障害物に気付かずに衝突したりするなど，注意が別の作業などに集中し，周囲の状況に気付かなかったことが原因となって墜落・転落する事例が見られた．また，昇降時，足をかけたステップが凍結していたり，ぬれていたり，荷積み作業時に，固定されていないトレーラーのアコーディオン型扉に寄りかかったりするなど，作業者が危険な状態を予測できなかった可能性のある事例も見られた．また，荷物を縛る作業時や昇降時に手が滑った反動で転落した事例も見られた． (2)「木造家屋建築工事業」における「屋根，はり，もや，けた，合掌」からの「墜落・転落」 12件の類似災害事例を調べた結果，屋根からの墜落・転落が10件を占めた．詳細が記述されていない事例もあったが，この類型においても（1）と類似した事例が見られた．すなわち，作業者が屋根の端部に気付かずに足を踏み外したり，屋根上での作業時に誤って材料や重なった瓦の上に乗ってしまい，バランスを崩したりするなど，別の作業などに注意が集中し，周囲の状況に気付かずに墜落・転落する事例が見られた．また，除雪作 p p p 男性 130 (100.0) 348 (84.5) <.001 87 (75.7) 1778 (47.8) <.001 56 (88.9) 702 (71.1) <.001 女性 0 (0.0) 64 (15.5) 28 (24.3) 1944 (52.2) 7 (11.1) 285 (28.9) 合計 130 (100) 412 (100) 115 (100) 3722 (100) 63 (100) 988 (100) p p p 男性 51 (100) 265 (81.4) <.001 27 (96.4) 38 (61.6) <.001 351 (90.7) 3131 (56.8) <.001 女性 0 (0) 61 (18.6) 1 (3.6) 24 (38.4) 36 (9.3) 2378 (43.2) 合計 51 (100) 326 (100) 28 (100) 62 (100) 387 (100) 5509 (100) 運輸交通・貨物取扱業 _{（農林業，畜産・水産業，鉱業）}その他業種合計（全業種）せき損災害件数_(%) 平均雇用者数（万人）_(%) せき損災害件数_(%) 平均雇用者数（万人）_(%) せき損災害件数_(%) 平均雇用者数（万人）_(%) 建設業第三次産業製造業せき損災害件数(%) 平均雇用者数（万人）(%) せき損災害件数(%) 平均雇用者数（万人）(%) せき損災害件数(%) 平均雇用者数（万人）(%) 注1） 10 (31.3) 4 (11.4) 2 (6.3) 1 (4.8) 17 (12.4) 6 (66.7) 4 (12.5) 4 (11.4) 5 (15.6) 4 (19.0) 23 (16.8) 5 (15.6) 1 (2.9) 4 (12.5) 4 (19.0) 14 (10.2) 2 (5.7) 1 (3.1) 1 (4.8) 1 (12.5) 5 (3.6) 5 (14.3) 7 (21.9) 2 (9.5) 1 (12.5) 15 (10.9) 1 (11.1) 2 (6.3) 2 (5.7) 2 (6.3) 1 (4.8) 8 (5.8) 2 (6.3) 3 (8.6) 3 (9.4) 3 (14.3) 1 (12.5) 12 (8.8) 1 (3.1) 2 (5.7) 2 (9.5) 4 (50.0) 9 (6.6) 2 (5.7) 4 (12.5) 1 (4.8) 7 (5.1) トラックはしご等足場開口部屋根，はり，もや，けた，合掌作業床，歩み板建築物，構造物地山，岩石立木等その他 2 (22.2) 8 (25.0) 10 (28.6) 4 (12.5) 2 (9.5) 1 (12.5) 27 (19.7) 合計 9 (100) 32 (100) 35 (100) 32 (100) 21 (100) 8 (100) 137 (100) 頚部 7 (77.8) 19 (59.4) 23 (65.7) 12 (37.5) 8 (38.1) 5 (62.5) 74 (54.0) 背部 6 (18.8) 2 (5.7) 10 (31.3) 6 (28.6) 2 (25.0) 26 (19.0) 骨盤部 1 (11.1) 1 (3.1) 3 (8.6) 2 (6.3) 1 (4.8) 8 (5.8) その他 1 (11.1) 6 (18.8) 7 (20.0) 8 (25.0) 6 (28.6) 1 (12.5) 29 (21.2) 合計 9 (100) 32 (100) 35 (100) 32 (100) 21 (100) 8 (100) 137 (100) 4～7日 1 (3.1) 1 (0.7) 8～30日 5 (55.6) 8 (25.0) 7 (20.0) 1 (3.1) 5 (23.8) 1 (12.5) 27 (19.7) 31～60日 1 (11.1) 7 (21.9) 2 (5.7) 4 (12.5) 2 (9.5) 16 (11.7) 61～90日 1 (11.1) 4 (12.5) 9 (25.7) 10 (31.3) 5 (23.8) 29 (21.2) 91日～ 2 (22.2) 10 (31.3) 11 (31.4) 13 (40.6) 8 (38.1) 3 (37.5) 47 (34.3) 不明 1 (3.1) 1 (0.7) 死亡 2 (6.3) 6 (17.1) 3 (9.4) 1 (4.8) 4 (50.0) 16 (11.7) 合計 9 (100) 32 (100) 35 (100) 32 (100) 21 (100) 8 (100) 137 (100) 割合（％） 6.6 23.4 25.5 23.4 15.3 5.8 100 休業見込み日数（死亡，不明含む）傷病部位（職員記入）起因物 10m以上合計件数（％） 1m以上2m未満 2m以上3m未満 3m以上5m未満 5m以上10m未満件数（％）件数（％）件数（％）件数（％）件数（％）件数（％） 1m未満

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業時に屋根上に残った雪に足を滑らせたり，解体作業時に足をかけた床根太が折れたり，瓦桟木の取り付け作業中に屋根からはみ出して敷かれたルーフィングの上に乗ったりするなど，作業者が危ない状態を予測できなかった可能性のある事例が見られた． (3)「木造家屋建築工事業」における「足場」からの「墜落・転落」 9件の類似災害事例を調べた結果，詳細が記述されていない事例が多く，複数の類似事例は見られなかった．外壁水道配管工事中，移動のために掴んだ鉄製の竿竹が折れた反動で墜落・転落した事例や，足場解体作業中に，足場板を下の作業者へ渡すため，自分で足元の足場板をずらしたことによりバランスを崩して墜落・転落した事例などが見られた． 4 考察 1）業種，事故の型，起因物せき損災害の業種，事故の型について，1983年に発表された松井の先行研究11）_{と比較し，発生傾向の時間} 的な変化を調べた．なお，本調査では交通事故を含めなかったが，この先行研究は2%の追突を含んでいた．その結果，建設業が多いことは共通していた（先行研究 45％，本調査33.6％）．しかし，先行研究では第三次産業の割合は15% であったのに対し（電気・ガス・水道業が9％，卸売・小売業が6％），本調査では，第三次産業の割合が29.7％と約2倍大きかった．また，先行研究では鉱業の割合が比較的大きく10％を占めていたが，本調査では鉱業はほとんど見られなかった．これらはせき損災害自体の発生傾向が変化したというよりは，産業構造が変化し，各業種の雇用者数が変化したことが影響し，雇用者数が大幅に増加した第三次産業のせき損災害が目立ってきたからだと考えられる．総務省のデータ10）では，日本標準産業分類がこれまでに2回改定されているため，2001年以前の第三次産業の雇用者数を算出できなかったが，例えば，第三次産業のうち「医療，福祉」は平成14年（2002年）から平成26年（2014年）までで雇用者数が287万人増加している．また，事故の型についても，先行研究では転倒災害の割合は2％と非常に小さかったのに対し，本調査では 30.5％と大きな割合を占めた．これは，墜落・転落災害が減少してきた一方で転倒災害は減少せず，平成17年（2005年）から転倒災害が休業4日以上の死傷災害の中で最も大きな割合を占めるようになったことで転倒によるせき損災害が目立ってきた可能性がある．厚生労働省の公表データ12）_{から算出すると，参照可能な最も古い} 昭和63年度（1988年度）の転倒は全死傷災害の12.7％であり，平成26年（2014年）は22.6％へ増加している．また，後述するが，転倒などで起こる高齢者の軽微な外傷による脊髄損傷が増加していることも，転倒によるせき損災害の割合が高まってきた要因として考えられる．害が多いのは，全労働災害もせき損災害も変わらなかったが，χ二乗検定の結果から，せき損災害は全災害と比較して，建設業に有意に多く，墜落・転落災害に有意に多いことが明らかとなった．墜落・転落災害は転倒災害やはさまれ・巻き込まれ災害よりも地面等と衝突して頚部や背部が被災部位となって強打する可能性が高く，よりせき損災害につながりやすいと考えられる．さらに，建設業は足場の不安定な場所での作業が多く，地面に衝突した時に衝撃が大きくなる可能性が高いことが原因として考えられる．一方，起因物については，全災害と比較して極端に大きな割合を占める起因物はなく，せき損災害特有の起因物は見られなかった．この結果は，起因物に関わらず，墜落・転落災害や転倒災害の中に一定数の割合でせき損災害が発生していることを表している． 2）被災者の年齢，性別年齢について，一般的な脊髄損傷の新規患者数を見ると若年者と高齢者にピークのある2相性があることが報告されている3）_{．一方，労働現場で発生するせき損災害} は，若年者に大きなピークは見られず，高年齢労働者が中心であることがわかった．高年齢労働者は，心身機能が若年労働者に比較して低下し13）_{，労働災害（主に，墜} 落・転落，転倒，はさまれ・巻き込まれ）の発生率が高まることが報告されており14）_{，高年齢労働者の労働災害} は多い．しかし，本調査の結果から，高年齢労働者のせき損災害の割合が高年齢労働者の全災害の割合よりもさらに有意に高いことが明らかとなり，高年齢労働者が労働現場で事故に遭うと，若年者よりもせき損災害のような重傷を負いやすいことが示唆された．高齢者は，受傷以前から加齢性変化に伴う頚椎症やOPLLなどによる脊柱管狭窄症を合併している症例が多く15）_{，軽微な外傷に} よる骨折や脱臼のない非骨傷性頚髄損傷が増加していることが指摘されている16）～18）_{．このような高齢者の身体} の特性が高年齢労働者の脊髄損傷の発生に影響している可能性がある．また，1997年に発表された新宮ら4）_{の調査では，せ} き損災害による高所転落と転倒は50代にピークがあることが報告されているが，本調査では建設業と第三次産業のせき損災害は60代の割合が最も高く，全災害の合計についても同様であった．この結果は，60歳以上の高年齢労働者が増加していることが影響している可能性がある．総務省のデータによると19）_，₅₅_～₆₄_歳の雇用者数は2002年に774万人であったが，2014年は977万人となり，65歳以上の雇用者数は2002年に221万人であったが，2014年は415万人となった．高年齢労働者は今後も増えると予想されるため，今後もせき損災害は増える可能性がある．性別について，第三次産業以外はもともと男性の雇用者の割合が高いが，男性がせき損災害に遭う可能性が有意に高いことが示された．松井11）_，新宮ら4）_{でも男性の} せき損災害が多いことが指摘されているが，本調査では

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リスクの高い作業を担う場合が多いと考えられ，性別による職種や作業内容の違いによって男性のほうが労働災害に遭う可能性が高まり，それに伴ってせき損災害も男性に多い結果となったと考えられる． 3）墜落・転落の高さと重症度せき損災害は，労働安全衛生法上墜落防止措置の規定のない2m未満の高さからの墜落・転落が30.0％を占め， 3m未満は55.5％を占めており，せき損災害の6割近くが3m未満の比較的低位置からの墜落・転落によって発生することが示された．また，松井11）_{の調査では，}_2m 以下の頚髄損傷者の発生があったことが指摘されているが，本調査でも同様の結果が見られ，1m未満（最も低いのは40cm）のような低位置からの墜落・転落でも頚髄損傷のような高位損傷が認められた．さらに，墜落・転落の高さと重篤度に関連する休業見込み日数や高位損傷に有意な相関が認められず，せき損災害は，1m以上であればどの高さであっても休業の長期化や死亡につながるなど重症化する可能性があることが示唆された．以上のように，墜落防止措置の規定のない2m未満からの墜落・転落であっても重症化が認められることから，現行規定の2mという基準が適切かどうかを再考する必要があるだろう． 4）繰り返し発生した類似災害災害事例の発生状況から類似災害を抽出した結果，全体として，まず作業時や昇降時に，足元や頭上など周囲の状況に被災者の注意が向いていなかったために墜落・転落した事例が見られた．人の注意のリソースは有限であり，「1つの作業に消費すると他の作業に消費する分がなくなってしまう」という側面がある20）_{．この注意の} 特性により，作業や昇降に作業者の注意のリソースが多く消費されると，周囲の状況に対してはリソースが十分に消費されず，注意が向けられなくなってしまう．そのため，作業者が不注意になっても墜落・転落につながらない工学的な対策を実施する必要がある．また，濡れたステップや凍結したステップが滑りやすいことがわかっていなかった可能性のある事例や開口部にシートがかかっているなど危険な状態に気づけていなかった可能性のある事例，作業の反動によってバランスを崩して墜落した事例も多く見られた．これらは，作業者が危険な状態（作業者がハザードに近づいている状態）を予測できていなかったと考えられる．そのため，予め設備や作業環境を整えるなど本質安全化や工学的対策をするのが前提であるが，作業者の危険感受性を高めるような安全教育も併せて実施する必要がある． 5 おわりに本調査では，平成24～26年に発生したせき損災害387 件を先行研究や全労働災害と比較した．その結果，せき損災害の発生傾向の時間的な変化やせき損災害が発生しやすい業種，労働者のプロフィールが明らかとなるとともに，せき損災害が低位置からの墜落・転落であっても重症化する可能性のあることが明らかになった．高橋ら21）_{は建設作業者を対象とした実験により，作} 業場面をどのくらい危ないと感じるか（主観的リスク）は，事故の発生確率（どのくらい事故が発生しやすいか）と結果の重大性（事故が起きた場合にどの程度のケガをするか）の主観評価が影響することを報告している．作業者が作業場面をどのくらい危ないと感じるかが，その後にリスキーな行動をとるかどうかに影響すると考えられるため，作業者は作業場面について適切に事故の発生確率と結果の重大性を評価する必要がある．本調査結果は，せき損災害による結果の重大性，すなわち重篤度を具体的に示すことができたため，労働災害による重篤度についての基礎データとして，労働現場で活用されることが期待される．新宮ら22）_{は脊髄損傷の一次予防として，} 中学生のプールでの飛び込みによる脊髄損傷の多さに着目し，脊髄損傷防止のためのポスターを日本水泳連盟， WHOの共同の運動として作成して，若年層へ飛び込みの危険性について注意喚起を行った．せき損災害の発生傾向も当事者である作業者やその管理者に知られていない現状があるため，まずは行政や業界団体と協力し，せき損災害に遭いやすい業種やプロフィール（建設業，墜落・転落災害，男性，高年齢労働者）に該当する作業者やその管理者に対して情報提供をして，せき損災害防止に関する注意喚起をしていく必要がある．特に，建設業はせき損災害が発生しやすいと考えられることから，建設業に対し重点的に情報提供と注意喚起をしていくのが有効であるだろう． 6 本研究の限界最後に，本調査の限界として，せき損災害は，年間約 950件発生していると推計されている4）_{が，本調査は医} 学系のデータではなく，労働災害データを対象としており，3年間で発生した387件のデータしか抽出できなかった．交通事故によるせき損災害は二十数％と報告しているデータもあり2），4）_{交通事故を除いたとしても本調} 査ではせき損災害の全数を抽出できていなかったと言える．一方，労働災害データは医学系データと異なる項目が含まれているため，せき損災害について新規性のある傾向分析が可能となり，有用であった．今後，分析の精度を高めるために，せき損災害全数の抽出を可能にする必要がある．また，本調査で対象としたデータは発生状況が詳細に記述されていない事例も多く，被災者のどのようなエラーや背景要因によってせき損災害につながったのかが記載されていない事例が多かった．人的要因分析の詳細さは対象とするデータの内容に依存することが指摘されており23）_{，せき損災害の防止対策を事例分析から検討する} ためには，発生状況を詳しく記述できるように報告書の項目数や情報量を増やしていく必要がある．文文文　文 1) 坂井宏旭，植田尊善，芝啓一郎，わが国における脊髄損傷の現状．JournalofSpineResearch．2010; 1: 41-51

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2) 豊永敏宏，第3章　発生の状況，住田幹男，徳弘昭博，真柄彰，豊永敏宏，内田竜生編，脊髄損傷のoutcome―日米のデータベースより―．医歯薬出版株式会社．2001：

27-42

3) Shingu, H., Ohama, M., Ikata, T., Katoh, S., Akatsu, T. A nationwideepidemiologicalsurveyofspinalcordinjuries inJapanfromJanuary1990toDecember1992. Paraplegia,　

1995; 33: 183-188 4) 新宮彦助，木村功，那須吉郎，塩谷彰秀，村田雅明，米井徹，労働災害における脊髄損傷の発生率．日本災害医学会会誌．1997；45：804-808 5) 安全の指標平成30年度，中央労働災害防止協会編．2018 6) 徳弘昭博，富永俊克，住田幹男，真柄彰，内田竜生，全国労災病院脊髄損傷調査―職業復帰状況―．日本災害医学会会誌．1999；47，3：169-174 7) 田中宏太佳，医学的リハビリテーションからみた切断・脳卒中・脊髄損傷患者の職場復帰の現状と課題．The JapaneseJournalofRehabilitationMedicine．2013；50：

11-15

8) 厚生労働省，労働災害統計，職場のあんぜんサイト

http://anzeninfo.mhlw.go.jp/user/anzen/tok/anst00.htm

（2018年9月4日）

9) 厚生労働省，労働災害（死亡・休業4日以上）データベース，職場のあんぜんサイトhttp://anzeninfo.mhlw.go.jp/

anzen_pgm/SHISYO_FND.aspx（2018年9月4日）

10) 総務省，長期時系列データ（基本集計）表5【年平均結果―全国】(4) 第12・13回改定日本標準産業分類別雇用者数，労働力調査http://www.stat.go.jp/data/roudou/

longtime/03roudou.html（2018年9月4日）

11) 松井和子，労働災害による脊髄損傷の発生と要因について．労働科学．1983；59，4：145-154

12) 厚生労働省，労働災害統計，職場のあんぜんサイト http://anzeninfo.mhlw.go.jp/user/anzen/tok/anst00.htm

（2018年9月20日） 13) 斉藤一，遠藤幸男，第Ⅰ章　高齢者の機能と特性，労働科学叢書53　高齢者の労働能力．財団法人労働科学研究所．1980：3-13 14) 三浦崇，高橋明子，労働災害発生率と年齢との関係．労働安全衛生研究．2017；10，1：33-43 15) 髙橋雄一，土方保和，安原隆雄，先成崇，久壽米木亮，隈元真志，田之上崇，井上崇文，小川浩一，西田憲記，高齢者における非骨傷性頚髄損傷の検討，脊髄外科， 2013；27，2：161-165 16) 筑田博隆，Ⅰ．総論的ガイドライン　緊急対応指針　脊椎・脊髄損傷の急性期・亜急性期対応指針，運動器診療最新ガイドライン　中村耕三編集．総合医学社．2012： 16-20 17) 松本聡子，須田浩太，小松幹，三浪明男，高齢者の脊髄損傷　高齢者脊髄損傷の疫学．整形・災害外科．2018； 61，3：273-276 18) 春田陽平，前田健，森英治，弓削至，河野修，坂井宏旭，高尾恒彰，益田宗彰，植田尊善，芝啓一郎，受傷機転からみた非骨傷性頚髄損傷の検討．整形外科と災害外科． 2017；66，1：19-22 19) 総務省，長期時系列データ（詳細集計）表10（1）【年平均結果―全国】年齢階級（10歳階級）別就業者数及び年齢階級（10歳階級），雇用形態別雇用者数，労働力調査　

http://www.stat.go.jp/data/roudou/longtime/03roudou.

html（2018年9月20日） 20) 道又爾，北﨑充晃，大久保街亜，今井久登，山川恵子，黒沢学，第4章　注意，認知心理学－知のアーキテクチャを探る〔新版〕．東京：有斐閣アルマ；2011：99-129 21) 高橋明子，中村愛，島崎敢，石田敏郎，危険場面における建設作業者の知覚と行動―リスク知覚と対処・伝達行動に影響を及ぼす要因―．応用心理学研究．2013；38，3： 222-230 22) 新宮彦助，木村功，那須吉郎，塩谷彰秀，村田雅明，米井徹，脊髄損傷の疫学と予防．日本災害医学会誌． 1998；46，7：404-409 23) 高橋明子，神田直弥，石田敏郎，中村隆宏，建設作業現場におけるコミュニケーション・エラーの分析．建設マネジメント研究論文集．2003；10：287-296

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Occurrence tendency of spinal cord injuries due to work-related accidents:

targeting work-related accident data

by

Akiko Takahashi*

1

_{and Shigeo Umezaki*}

1

Spinal cord injuries are not frequent; however, the rate of early return to work for people who suffer from such injuries is low, and such injuries are a burden on patients, their families, and others involved. To clarify the fre-quency of spinal cord injuries on work sites, we analyzed 387 cases of work-related spinal cord injuries due to falls to a lower level, falls on the same level, and being caught between objects, from 2012 to 2014. Although the rate of injuries in the construction industry is high, the rates of spinal cord injuries in the tertiary industry and due to falls on the same level have significantly increased recently. The rates of spinal cord injuries were significantly high for the construction industry, falls to a lower level, male workers, and older workers compared with all work-related accidents. Furthermore, 55.5% of spinal cord injuries due to falls to a lower level happened over distances under three meters, and there is a possibility for severe injuries to happen if workers fall from over one meter. We expect that these findings provide fundamental data to prevent work-related accidents.

Key Words: Work-related accidents, Spinal cord injuries, Accident analysis, Accident occurrence tendency, Falls to a

lower level, Older workers

労働災害による脊髄損傷の発生傾向の分析: 労働災害データを対象として