Association between audiometric patterns and probabilities of cardiovascular diseases
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The aim of this study was to analyze the progression of the audiometric pattern of serial screening tests in companies with hearing conservation program (HCP) to clinical audiometric tests to identify individuals more susceptible to develop cardiovascular diseases (CVDs). The procedure is based on the analysis of various audiometric patterns that have been demonstrated to have a statistically significant relation to certain CVDs. Identifying these individuals, based on pattern progression of hearing loss, could result in earlier detection to prevent disease or decrease its morbidity. STUDY DESIGN: values were used to calculate the confidence intervals. METHODS: The analysis was based on potential risk factors related to CVD in 29 cohorts of 10,105 subjects. Of these, a total of 704 subjects also had clinical audiometric tests and examination by an ENT to verify the exactitude of the screening test questionnaire and pattern relation with the clinical audiogram. RESULTS: A first analysis was made on 704 subjects who had clinical evaluation and clinical audiometric tests showed results comparable to those of Friedland. A correlation between the questionnaire of the clinical and the self-reporting screening tests questionnaires was performed and showed a correlation between the following risk factors: diabetes, hypertension, hyperlipidemia and smoking. Analysis of the progression of audiometric patterns suggested a relationship with the predictive probabilities of developing CVDs. CONCLUSION: Progression toward low-frequency hearing loss patterns provides early identification of patients whose audiometric pattern progression suggests increased probability of developing CVDs. The treating physician, by prescribing further investigations, could potentially prevent or reduce the morbidity of these diseases. LEVEL OF EVIDENCE: III.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».