Occupational noise exposure and noise-induced hearing loss are associated with work-related injuries leading to admission to hospital
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study focuses on work-related injuries that required admission to hospital in a population of male workers exposed to occupational noise (≥80 dBA) which some displayed a hearing loss due to their exposure. METHODS: The study population count 46 550 male workers, 1670 (3.6%) of whom incurred at least one work-related injury requiring admission to hospital within a period of 5 years following hearing tests conducted between 1987 and 2005. The noise exposure and hearing loss-related data were gathered during occupational noise-induced hearing loss (NIHL) screening. The hospital data were used to identify all members of the study population who were admitted, and the reason for admission. Finally, access to the death-related data made it possible to identify participants who died during the course of the study. Cox proportional hazards model taking into account hearing status, noise levels, age and cumulative duration of noise exposure at the time of the hearing test established the risk of work-related injuries leading to admission to hospital. RESULTS: For each dB of hearing loss, a statistically significant risk increase was observed (HR=1.01 dB 95% CI 1.006 to 1.01). An association (HR=2.36 95% CI 2.01 to 2.77) was also found between working in an occupational ambient noise ≥100 dBA and the risk of injury. CONCLUSIONS: From a safety perspective, this issue is highly relevant; especially when workers are exposed to intense ambient noise 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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,004 | 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 ».