The Impact of Mobile Phone Use on Tinnitus: A Systematic Review and Meta‐Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Tinnitus is a perception of sound in the absence of an external source. The aim of our study was to investigate with a meta-analytical approach, whether mobile phone (MP) use increases the risk of tinnitus. Eight studies reporting the risk of tinnitus in relation to MP use were identified, and six high-quality studies (two cohort studies, one case-control study, and three cross-sectional ones) were included in the meta-analysis. The quality assessment was performed using the Newcastle-Ottawa scale. The risk of tinnitus was analyzed depending on the exposure to MPs in subgroups according to the study design and method of exposure assessment. Two cohort studies, which assessed the exposure to MPs using network operator data, indicated no significantly increased risk of tinnitus among highly exposed MP users in comparison to lightly exposed individuals (odds ratio [OR]: 1.03 [95% confidence interval [CI]: 0.93-1.15]). Likewise, the self-reported exposure data from two cohorts/case-control and four cross-sectional studies did not find an association between exposure to MPs and tinnitus (OR: 1.20 [95% CI: 0.40-3.61] and OR: 1.73 [95% CI: 0.67-4.49], respectively). Current scientific knowledge, including high-quality studies with a reliable exposure assessment based on network operator data, does not support the hypothesis that MP use is associated with tinnitus. © 2020 Bioelectromagnetics Society.
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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 | 0,011 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,035 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».