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Enregistrement W2060734961 · doi:10.2310/7070.2003.40256

Noise-Induced Hearing Loss in Snorers and Their Bed Partners

2003· article· en· W2060734961 sur OpenAlexaffvenue
Maya G. Sardesaı, Andre K.W. Tan, Michael Fitzpatrick

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Otolaryngology · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHearing, Cochlea, Tinnitus, Genetics
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAudiologyHearing lossAudiogramNoise (video)PopulationAudiometryNoise-induced hearing lossNoise exposureEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: As habitual snoring affects a large percentage of the population and is associated with various medical and social complications, we examined whether loud snoring is also associated with noise-induced hearing loss for the snorers and/or their bed partners. PATIENT SELECTION: Healthy adults between the ages of 35 and 55 years with subjective symptoms of severe snoring were screened to exclude those with a past history of noise exposure (e.g., factory workers, army personnel), use of ototoxic medications, and previously diagnosed hearing disorder. MAIN OUTCOME MEASURES: Behavioural audiograms and otoacoustic emission testing were used to evaluate the subjects' hearing. RESULTS: Although all of the snorers did not demonstrate consistent hearing loss patterns, all four bed partners of snorers in our study demonstrated a unilateral high-frequency pattern of hearing loss consistent with noise-induced hearing loss. Furthermore, the affected ear in every case was the one that was claimed to be chronically exposed to snoring noise. CONCLUSIONS: The findings suggest that there may be a relationship between snoring and noise-induced hearing loss in the bed partners of chronic snorers. Further investigation of this association may enable the population at risk to identify early hearing loss in order that appropriate management of noise exposure and snoring can be recommended, including preventive measures and medical and surgical therapies.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,093
Score d'incertitude au seuil0,452

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,250 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations30
Publié2003
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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