Noise exposure and serious injury to active sawmill workers in British Columbia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Occupational noise might increase the risk of workplace injury through a variety of mechanisms, including interference with communication and increased stress. OBJECTIVES: The purpose of this study was to assess the effect of chronic noise exposure on serious workplace injury, and how the timing of exposure influenced risk. METHODS: The authors examined a cohort of 26 000 workers, who worked between 1950 and 1989. Cases were those hospitalised for a work-related injury (ICD-9 codes 800-999, and E codes E800-E999), from April 1989 to December 1998. Cumulative exposure levels were estimated for subjects based on a quantitative retrospective exposure assessment. An internal comparison of cumulative noise exposure and subchronic durations of noise exposure and injury was conducted using Poisson regression. There were 163 cases for the cumulative and 161 cases for the subchronic analysis. RESULTS: Cumulative noise exposure were associated with a decreased risk for injuries, with the risk generally decreasing as cumulative noise levels increased, while most durations of subchronic exposure were associated with an increased risk for injury. An inverse U-shaped trend was observed with the time period of 90 days to 1 year demonstrating the most elevated RR compared with 0-1 days of exposure. CONCLUSIONS: Workers highly exposed to noise, or exposed for long periods of time, might develop effective methods of communicating the risk and preventing injuries when exposed to noise.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».