Predictive validity of a retrospective measure of noise exposure
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To investigate the validity of measures of noise exposure derived retrospectively for a cohort of nuclear energy workers for the period 1950-98, by investigating their ability to predict hearing loss. METHODS: Subjects were men aged 45-65 chosen from a larger group of employees--assembled for a nested case-control study of noise and death from ischaemic heart disease--who had had at least one audiogram after at least five years' work. Average hearing loss, across both ears and the frequencies 0.5, 1, 2, and 4 kHz, was calculated from the last audiogram for each man. Previous noise exposure at work was assessed retrospectively by three hygienists using work histories, noise survey records from 1965-98, and judgement about use of hearing protection devices. Smoking and age at the time of the audiogram were extracted from records. Differences in hearing loss between men categorised by cumulative noise exposure were assessed after controlling for age, smoking, year of test, and previous test experience. RESULTS: There were 186 and 150 eligible subjects at sites A and B of the company respectively who were employed for an average of 20 years. Compared to men with less than one year's exposure to levels of 85dB(A) or greater, hearing loss was greater by 3.7 dB (90% CI -2.6 to 10.1), 3.8 dB (90% CI -2.6 to 10.3), 7.0 dB (90% CI 1.1 to 12.9) and 10.1 dB (90% CI 4.2 to 16.0) in the lowest to highest categories of cumulative noise exposure at site B. In contrast, at site A, the corresponding figures were -2.2 dB, -2.4 dB, -1.8 dB, and -4.4 dB, with no confidence interval excluding zero. CONCLUSIONS: Noise estimation at one site was shown to have predictive validity in terms of hearing loss, but not at the other site. Reasons for the differences between sites are discussed.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».