Extensive hearing loss induced by low‐frequency noise exposure
Notice bibliographique
Résumé
Background: With little attention given to low-frequency traffic noise and our understanding that cochlear function may be highly susceptible to low-frequency noise, there is an urgent need to determine traffic noise-induced hearing loss (NIHL), not only the hearing loss at low frequency but also the possible high-frequency hearing loss. Methods: The current study aims to investigate the potential for extensive hearing loss induced by exposure to 0.063 kHz octave band noise (OBN), which is an important component of low-frequency traffic noise. The threshold of auditory brainstem response (ABR) was used to evaluate hearing function before and after noise exposure. Chinchillas were randomly assigned into seven different groups. Group 63-3 h/6 h, Group 2 k-3 h/6 h, and group 4 k-3 h/6 h were exposed for either 3 or 6 h to 0.063, 2, and 4 kHz OBN at 90 dB SPL, respectively. The control group was not exposed to noise. Results: Significant ABR threshold-shifts (TS) were observed at 0.88, 2, 4, and 5.7 kHz in Group 63-6 h, and at 2.8 and 4 kHz in Group 2 k-6 h, and at 5.7 kHz in Group 4 k-6 h. ABR-TS were consistent with outer hair cell (OHC) losses, exposure to 0.063 kHz OBN at 90 dB SPL for 6 h induced large-scale losses of OHC both in low- and high-frequency region. Conclusions: Exposure to 0.063 kHz low-frequency OBN at 90 dB SPL for 6 h leads to significant hearing loss over an extensive range from low to high frequencies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 tête enseignante, 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 ».