Occupational noise exposure and health impacts among fish harvesters: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Occupational noise exposure has been identified as a significant risk factor for fish harvesters. Chronic noise exposure causes hearing and other health problems and undermines the quality of life and well-being. This review paper aims to highlight noise-related auditory and non-auditory health effects among fish harvesters. MATERIALS AND METHODS: A systematic literature search approach was adopted using the following databases: PubMed, Embase, SCOPUS, Web of Science, Google Scholar, and by exploring grey literature. The literature search was conducted in 2020 (between October 15 and November 30). Relevant articles were explored by reviewing title, keywords, and abstract based on the inclusion and exclusion criteria. The full-text critical review of selected papers was made and finalized the most relevant studies. RESULTS: Initial 1,281 records were identified, exploring various databases and additional sources using relevant keywords. Duplicate articles were removed and retrieved 746 articles. After that, a screening of 746 research papers was done based on the selection criteria and finalised 28 articles for full-text review. Finally, articles were filtered based on the study's aim and extracted 17 papers for the final review. CONCLUSIONS: Noise-induced hearing loss was considered a significant health risk to fish harvesters across the studies, affecting physical and emotional well-being. The prevalence of hearing loss was observed from 6% to 80%. Other health problems, such as headache, dizziness, annoyance, stress, fatigue, elevated blood pressure, sleep disturbances, and impaired cognitive performance, were also reported. Further research is needed to validate the non-auditory health effects among fish harvesters.
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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 | 0,006 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».