Hearing loss in military aviation and other trades: investigation of prevalence and risk factors.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Continuous increase in the cost of claims for noise-induced hearing loss in Canadian Forces personnel prompted a review of hearing conservation practices. Investigations comprised retrospective analyses of hearing test results and a prospective survey of risk factors for hearing loss. METHOD: There were 1057 individuals working in 107 air, land, and sea trades who contributed their current and first hearing test results. Subjects completed a 64-item questionnaire relating to demographics, occupational and non-occupational noise exposure history, training in and use of hearing protection, and non-noise risk factors, including head injury, ear disease, medications, and solvent exposure. Subject recruitment, hearing assessment, and questionnaire distribution were carried out by military personnel. Apparatus and protocols for hearing testing conformed to current clinical practice. RESULTS: Prevalence of moderate to severe hearing loss progressed with age, with hearing thresholds in those over 45 yr ranging broadly from normal to over 70 dB HL. Unprotected exposure to noise and solvents appeared to be the likely determinates of adverse outcome. Head injury, ear disease, and the use of ototoxic medications had minimal impact. The data for individuals in 17 selected trades in the 3 environments modeled that of the total sample. DISCUSSION: Responses to the questionnaire suggested that training on noise hazard and selection and use of hearing protection were inadequate. Hearing protection was reported to be incompatible with other gear, uncomfortable, and an impediment to communication. Approaches for upgrading hearing conservation strategies, including the creation of end-user focus groups, were considered.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».