A systematic review of the interventions to promote the wearing of hearing protection
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT AND OBJECTIVE: Noise-induced hearing loss can only be prevented by eliminating or lowering noise exposure levels. When the source of the noise cannot be eliminated, workers have to rely on hearing protection equipment. The aim here was to summarize the evidence for the effectiveness of interventions to enhance the wearing of hearing protection among workers exposed to noise in the workplace. DATA SOURCE: Studies with random assignment were identified by an electronic search of the medical literature up to 2005. Data were double-entered into the Review Manager software, version 4.2.5. DATA SYNTHESIS: Two studies were found. A computer-based intervention tailored to individual workers risks and lasting 30 minutes was not found to be more effective than a video providing general information for workers. A second randomized controlled trial evaluated the effect of a four-year school-based hearing loss prevention program among schoolchildren working on their parents farms. The intervention group was twice as likely to wear some kind of hearing protection as was the control group (which received only minimal intervention). REVIEWERS CONCLUSIONS: The limited evidence does not show whether tailored interventions are more or less effective than general interventions among workers, 80% of whom already use hearing protection. Long-lasting school-based interventions may increase the use of hearing protection substantially. Better interventions to enhance the use of hearing protection need to be developed and evaluated in order to increase the prevention of noise-induced hearing loss among workers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».