Incidence of otic barotrauma in Canadian Armed Forces shallow-water diver candidate students 2011-2015
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: While otic barotrauma (OBT) is a common condition experienced by divers, data related to military divers is limited. This study aimed to determine the incidence of OBT in Canadian armed forces (CAF) shallow-water diver (SWD) students trained through the Fleet Dive Unit (Atlantic) (FDU[A]) between 2011-2015. METHODS: A retrospective cohort evaluation was performed. The study group consisted of all SWD candidates who embarked on an SWD course through FDU(A) between 2011-2015. A total of 241 subjects comprised the final data analysis. RESULTS: A total of 56 individuals (23.2%) suffered 60 instances of OBT, yielding an incidence density rate of 8.68 per 1,000 person-days on course. A total of 73 diving days (10.44 per 1,000 planned person-course days, or 4.87 diving days per course) were lost due to OBT. Of the reported OBT cases, 18% resulted in cessation of training, 72% in temporary removal from diving. There was no statistically significant association between sex, history of environmental allergies, previous dive qualification, age or rank and the development of OBT. CONCLUSIONS: This study reveals that OBT is prevalent among CAF SWD candidates, with operational impact due to missed diving days. This study is limited, and further prospective study is recommended.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».