Prevalence of hearing loss among Canadians aged 20 to 79: Audiometric results from the 2012/2013 Canadian Health Measures Survey.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In Canada, population-level estimates of hearing loss have been based on self-reported data, yielding estimates of 4% or 5%. Self-reported hearing difficulties may result in underestimates of hearing loss, particularly among people with mild loss and among older adults. DATA AND METHODS: The 2012/2013 Canadian Health Measures Survey (cycle 3) collected audiometric and self-reported data to estimate the prevalence of hearing loss and limitations in a population-based sample of Canadians aged 20 to 79. Weighted frequencies and cross-tabulations were used to calculate measured and self-reported hearing levels by sociodemographic characteristics. All estimates were weighted at the person-level to represent the population. RESULTS: Based on a pure-tone average of four frequencies that are important in speech, 19.2% of Canadians aged 20 to 79 had measured hearing loss in at least one ear; 35.4% had high-frequency hearing loss. These levels exceeded the self-reported estimate of hearing difficulty--3.7%--derived from responses to questions from the Health Utilities Index Mark 3. The prevalence of measured hearing loss rose with age from no more than 10% among people younger than 50 to 65% at ages 70 to 79. Men were more likely than women to have a hearing loss, a difference that emerged around age 60. Canadians with low household income and/or educational attainment were more likely than those in higher income/education households to have a hearing loss. INTERPRETATION: This analysis presents the first population-based audiometric data on the prevalence of hearing loss among the adult household population of Canada, and highlights the disparity between measured and self-reported outcomes.
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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 | 0,004 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 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 ».