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Enregistrement W2900360751 · doi:10.5271/sjweh.3781

Exposure to loud noise and risk of vestibular schwannoma: results from the INTERPHONE international case‒control study

2018· article· en· W2900360751 sur OpenAlexaff
Isabelle Deltour, Brigitte Schlehofer, Amélie Massardier-Pilonchery, Klaus Schlaefer, Bruce K. Armstrong, Graham G. Giles, Jack Siemiatycki, Marie‐Élise Parent, Daniel Krewski, Mary L. McBride, Christoffer Johansen, Anssi Auvinen, Tiina Salminen, Martine Hours, L Montestrucq, Maria Blettner, Gabriele Berg‐Beckhoff, Siegal Sadetzki, Angela Chetrit, Susanna Lagorio, Ivano Iavarone, Naohito Yamaguchi, Toru Takebayashi, Alistair Woodward, Angus Cook, Tore Tynes, Lars Klæboe, Maria Feychting, Stefan Lönn, Sarah Fleming, Anthony J. Swerdlow, Minouk J. Schoemaker, Monika Moissonnier, Ausrele Kesminiene, Elisabeth Cardis, Joachim Schüz

Notice bibliographique

RevueScandinavian Journal of Work Environment & Health · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMeningioma and schwannoma management
Établissements canadiensWilfrid Laurier UniversityUniversity of OttawaBC Cancer AgencyInstitut National de la Recherche ScientifiqueUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesAgence Nationale de Sécurité Sanitaire de l’Alimentation, de l’Environnement et du TravailWorld Health Organization
Mots-clésVestibular systemSchwannomaNoise exposureNoise (video)AudiologyMedicineHearing lossComputer scienceSurgeryArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective Studies of loud noise exposure and vestibular schwannomas (VS) have shown conflicting results. The population-based INTERPHONE case‒control study was conducted in 13 countries during 2000-2004. In this paper, we report the results of analyses on the association between VS and self-reported loud noise exposure. Methods Self-reported noise exposure was analyzed in 1024 VS cases and 1984 matched controls. Life-long noise exposure was estimated through detailed questions. Odds ratios (OR) and 95% confidence intervals (CI) were estimated using adjusted conditional logistic regression for matched sets. Results The OR for total work and leisure noise exposure was 1.6 (95% CI 1.4-1.9). OR were 1.5 (95% CI 1.3-1.9) for only occupational noise, 1.9 (95% CI 1.4-2.6) for only leisure noise and 1.7 (95% CI 1.2-2.2) for exposure in both contexts. OR increased slightly with increasing lag-time. For occupational exposures, duration, time since exposure start and a metric combining lifetime duration and weekly exposure showed significant trends of increasing risk with increasing exposure. OR did not differ markedly by source or other characteristics of noise. Conclusion The consistent associations seen are likely to reflect either recall bias or a causal association, or potentially indicate a mixture of both.

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)0,002
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 enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,511

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,245 · 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

Citations5
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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