Noise-induced hearing loss and combined noise and vibration exposure
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: While there is a wide body of literature addressing noise-induced hearing loss (NIHL) and hand-arm vibration syndrome (HAVS) independently, relatively few studies have considered the combined effects of noise and vibration. These studies have suggested an increased risk of NIHL in workers with vibration white finger (VWF), though the relationship remains poorly understood. AIMS: To determine whether hearing impairment is worse in noise-exposed workers with VWF than in workers with similar noise exposures but without VWF. METHODS: The Quebec National Institute of Public Health audiometric database was used in conjunction with work-related accident and occupational diseases data from the Quebec workers' compensation board to analyse differences in audiometry results between vibration-exposed workers in the mining and forestry industries and the overall source population, and between mining and forestry workers with documented VWF and those without VWF. The International Organization for Standardization (ISO) 7029 standards were used to calculate hearing loss not attributable to age. RESULTS: 15751 vibration-exposed workers were identified in an overall source population of 59339. Workers with VWF (n = 96) had significantly worse hearing at every frequency studied (500, 1000, 2000 4000 Hz) compared with other mining and forestry workers without VWF. CONCLUSIONS: This study confirms previous findings of greater hearing loss at higher frequencies in workers with VWF, but also found a significant difference in hearing loss at low frequencies. It therefore supports the association between combined noise and hand-arm vibration (HAV) exposure and NIHL.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».