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Enregistrement W3196547143 · doi:10.1001/jamanetworkopen.2021.24100

Analysis of Early Biomarkers Associated With Noise-Induced Hearing Loss Among Shipyard Workers

2021· article· en· W3196547143 sur OpenAlexaff
Zhuang Jiang, Jiping Wang, Yanmei Feng, Daoyuan Sun, Xunmiao Zhang, Haibo Shi, Jian Wang, Richard Salvi, Hui Wang, Shankai Yin

Notice bibliographique

RevueJAMA Network Open · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHearing, Cochlea, Tinnitus, Genetics
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésHearing lossAudiologyInterquartile rangeMedicineNoise (video)Dichotic listeningAudiometrySpeech perceptionAbsolute threshold of hearingPsychologyPerceptionSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: It is important to determine what frequencies and auditory perceptual measures are the most sensitive early indicators of noise-induced hearing impairment. Objectives: To examine whether hearing loss among shipyard workers increases more rapidly at extended high frequencies than at clinical frequencies and whether subtle auditory processing deficits are present in those with extensive noise exposure but little or no hearing loss. Design, Setting, and Participants: This cross-sectional study collected audiometric data (0.25-16 kHz), survey questionnaires, and noise exposure levels from 7890 shipyard workers in a Shanghai shipyard from 2015 to 2019. Worsening hearing loss was evaluated in the group with hearing loss. Speech processing and temporal processing were evaluated in 610 participants with noise exposure and clinically normal hearing to identify early biomarkers of noise-induced hearing impairment. Data analysis was conducted from November to December 2020. Main Outcomes and Measures: Linear regression was performed to model the increase in hearing loss as function of cumulative noise exposure and compared with a group who were monitored longitudinally for 4 years. Auditory processing tests included speech-in-noise tests, competing sentence tests, dichotic listening tests, and gap detection threshold tests and were compared with a control group without history of noise exposure. Results: Of the 5539 participants (median [interquartile range (IQR)] age, 41.0 [34.0-47.0] years; 3861 [86.6%] men) included in the cross-sectional analysis, 4459 (80.5%) were hearing loss positive and 1080 (19.5%) were hearing loss negative. In younger participants (ie, ≤40 years), the maximum rate of increase in hearing loss was 0.40 (95% CI, 0.39-0.42) dB per A-weighted dB-year (dB/dBA-year) at 12.5 kHz, higher than the growth rates of 0.36 (95% CI, 0.35-0.36) dB/dBA-year at 4 kHz, 0.32 (95% CI, 0.31-0.33) dB/dBA-year at 10 kHz, 0.31 (95% CI, 0.30-0.31) dB/dBA-year at 6 kHz, 0.27 (95% CI, 0.26-0.27) dB/dBA-year at 3 kHz, and 0.27 (95% CI, 0.27-0.28) dB/dBA-year at 8 kHz. In the 4-year longitudinal analysis of hearing loss among 403 participants, the mean (SD) annual deterioration in hearing was 2.70 (2.98) dB/y at 12.5 kHz, almost twice as that observed at lower frequencies (eg, at 3kHz: 1.18 [2.15] dB/y). The auditory processing scores of participants with clinically normal hearing and a history of noise exposure were significantly lower than those of control participants (eg, median [IQR] score on speech-in-noise test, noise-exposed group 1 vs control group: 0.63 [0.55-0.66] vs 0.78 [0.76-0.80]; P < .001). Conclusions and Relevance: These findings suggest that the increase in hearing loss among shipyard workers was more rapid at 12.5 kHz than at other frequencies; workers with clinically normal hearing but high cumulative noise exposure are likely to exhibit deficits in speech and temporal processing.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,007
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,238 · 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.

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

Citations16
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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