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Enregistrement W2466990164

Noise levels in adult and pediatric orthopedic cast clinics.

2011· article· en· W2466990164 sur OpenAlexaff
Jonathan Marsh, Paul Jellicoe, Brian Black, Ronald C Monson, Tod A. Clark

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueNoise Effects and Management
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineNoise (video)IrritabilityDecibelNoise exposureAudiologyHearing lossInternal medicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Prolonged exposure to high-intensity noise has been associated with noise-induced hearing loss, hypertension, psychological stress, and irritability. The National Institute of Occupational Safety and Health considers levels above 85 decibels (dB) as harmful. In the study reported here, we sought to determine whether noise levels in orthopedic cast clinics were within safe limits. A calibrated noise dosimeter was worn by cast technologists during 7 adult and 7 pediatric cast clinics, and noise levels were recorded. Mean equivalent continuous noise levels were 77.8 dB (adult clinics) and 76.5 dB (pediatric clinics), mean noise levels adjusted for an 8-hour day were 76.6 dB (adult) and 75.9 dB (pediatric), and mean peak noise levels were 140.0 dB (adult) and 140.7 dB (pediatric). Mean noise levels in cast clinics were within safe limits and there was no statistical difference in noise levels between adult and pediatric clinics. However, peak noise levels in all clinics exceeded recommended limits, and even brief exposure to noise of this intensity may be hazardous.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,123
Score d'incertitude au seuil0,366

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,114
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,238 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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