Noise Damage Accelerates Auditory Aging and Tinnitus: A Canadian Population-Based Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Age-related hearing loss (ARHL) is the third most challenging disability in older adults. Noise is a known modifiable risk factor of ARHL, which can drive adverse health effects. Few large-scale studies, however, have shown how chronic noise exposure (CNE) impacts the progression of ARHL and tinnitus. STUDY DESIGN: Retrospective large-scale study. SETTING: Audiology clinical practice. PATIENTS: In this study, 928 individuals aged 30-100 years without (n=497) or with the experience of CNE (n=431) were compared in their hearing assessments and tinnitus. In order to only investigate the impact of CNE on ARHL and tinnitus, people with other risk factors of hearing loss were excluded from the study. INTERVENTION: Diagnostic. MAIN OUTCOME MEASURES: Noise damage was associated with a greater ARHL per age decades (pure-tone average(PTA)0.5-4kHz alterations 19.6-70.8 dB vs. 8.0-63.2 dB, ≤0.001), an acceleration of developing a significant ARHL at least by two decades (PTA0.5-4kHz 33.4 dB at 50-59yr vs. 28.2 dB at 30-39yr, ≤0.001), and an increased loss of word recognition scores (total average 84.7% vs. 80.0%, ≤0.001). Significant noise-associated growth in the prevalence of tinnitus also was shown, including more than a triple prevalence for constant tinnitus (28.10% vs. 8.85%, ≤0.001) and near to a double prevalence for intermittent tinnitus (19.10% vs. 11.10%, ≤0.001). Noise also resulted in the elevation of the static compliance of the tympanic membrane throughout age (total average 0.61 vs. 0.85 mmho, ≤0.001). CONCLUSIONS: Our findings emphasize the significant contribution of CNE in auditory aging and the precipitation of both ARHL and tinnitus.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».