MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2083536451 · doi:10.1080/15389580802271478

Could Driving Safety be Compromised by Noise Exposure at Work and Noise-Induced Hearing Loss?

2008· article· en· W2083536451 sur OpenAlexaffabout
Michel Picard, Serge André Girard, Marilène Courteau, Tony Leroux, R.Y. Larocque, Fernand Turcotte, Michel Lavoie, Marc Simard

Notice bibliographique

RevueTraffic Injury Prevention · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueNoise Effects and Management
Établissements canadiensUniversité LavalInstitut National de Santé Publique du QuébecUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNoise (video)Hearing lossNoise-induced hearing lossOccupational safety and healthIndustrial noiseNoise exposureAudiologyPoison controlAcousticsInjury preventionHuman factors and ergonomicsSuicide preventionMedicineEngineeringEnvironmental scienceComputer scienceMedical emergencyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: A study was conducted to verify if there is an association between occupational noise exposure, noise-induced hearing loss and driving safety expanding on previous findings by Picard, et al. (2008) that the two factors did increase accident risk in the workplace. METHODS: This study was made possible when driving records of all Quebec drivers were made available by the Societe de l'assurance automobile du Quebec (SAAQ is the state monopoly responsible for the provision of motor vehicle insurance and the compensation of victims of traffic accidents). These records were linked with personal records maintained by the Quebec National Institute of Public Health as part of its mission to prevent noise induced hearing loss in the workplace. Individualized information on occupational noise exposure and hearing sensitivity was available for 46,030 male workers employed in noisy industries who also held a valid driver's permit. The observation period is of five years duration, starting with the most recent audiometric examination. The associations between occupational noise exposure levels, hearing status, and personal driving record were examined by log-binomial regression on data adjusted for age and duration of exposure. Daily noise exposures and bilateral average hearing threshold levels at 3, 4, and 6 kHz were used as independent variables while the dependent variables were 1) the number of motor vehicle accidents experienced by participants during the study period and 2) participants' records of registered traffic violations of the highway safety code. The findings are reported as prevalence ratios (PRs) with their 95% confidence intervals (CIs). Attributable numbers of events were computed with the relevant PRs, lesser-noise, exposed workers and those with normal hearing levels making the group of reference. RESULTS: Adjusting for age confirmed that experienced workers had fewer traffic accidents. The data show that occupational noise exposure and hearing loss have the same effect on driving safety record than that reported on the risk of accident in noisy industrial settings. Specifically, the risk of traffic accident (PR = 1.07 (CI 95% [1.01; 1.15]) is significantly associated with the daily occupational noise exposures >or= 100 dBA. For participants having a bilateral average hearing loss ranging from 16 to 30 dB, the PR of traffic accident is 1.06 (CI 95% [1.01; 1.11]) and reaches 1.31 (CI 95% [1.2; 1.42]) when the hearing loss exceeds of 50 dB. A reduction in the number of speeding violations occurred among workers occupationally exposed to noise levels >or= 90 dBA and those with noise-induced hearing loss >or=16 dB. By contrast, the same individuals had an increase in other violations of the Highway safety code. This suggests that noise-exposed workers might be less vigilant to other traffic hazards. CONCLUSION: Daily occupational noise exposures >or= 100 dBA and noise-induced hearing losses-even when just barely noticeable-may interfere with the safe operation of motor vehicles.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,305 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations47
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueTraffic Injury PreventionMême sujetNoise Effects and ManagementTravaux en français237 207