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Enregistrement W2026590232 · doi:10.1002/ajim.20634

The impact of hearing conservation programs on incidence of noise‐Induced hearing loss in Canadian workers

2008· article· en· W2026590232 sur OpenAlexafffundabout
Hugh Davies, Steve Marion, Kay Teschke

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Industrial Medicine · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHearing, Cochlea, Tinnitus, Genetics
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesWorkSafeBC
Mots-clésAudiogramMedicineHearing lossAudiologyIndustrial noiseNoise (video)Auditory fatigueAudiometryIncidence (geometry)Cumulative incidenceNoise-induced hearing lossAbsolute threshold of hearingOccupational medicineEnvironmental healthNoise exposureOccupational exposureCohortInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Noise exposure remains one of the most ubiquitous of occupational hazards. Hearing conservation program legislation and the programs themselves were designed to lower risk of resulting occupational noise-induced hearing loss, but there has been no broad-based effort to assess the effectiveness of this policy. METHODS: The incidence of a 10-dB standard threshold shift was examined in a group of Canadian lumber mill workers, using annual audiogram series obtained from the Workers' Compensation Board of British Columbia for the period 1979-1996 and using Cox proportional hazard models. RESULTS: Mean cumulative noise exposure was 98.1 dB-years. The audiograms from 22,376 individuals, among whom there were 2,839 threshold shifts of 10 dB or greater (i.e., a "standard threshold shift"), were retained in multivariable analyses. After adjusting for potential confounders, continuous use of hearing protection, and initial hearing tests later in the study period, the risk for standard threshold shift was reduced by 30%. Risk increased sixfold, however, in those with the highest noise exposure. CONCLUSIONS: Hearing conservation programs may be effective in reducing overall incidence of hearing loss. In the absence of noise control at source, however, highly exposed workers remain at unnecessary risk.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,354
Score d'incertitude au seuil0,911

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,137
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,211 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations64
Publié2008
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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