Audiological Tests Used in the Evaluation of the Effects of Solvents on the Human Auditory System: A Mixed Methods Review
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to scope the literature, identify knowledge gaps, appraise results, and synthesize the evidence on the audiological evaluation of workers exposed to solvents. We searched Medline, PubMed, Embase, CINAHL, and NIOSHTIC-2 up to March 22, 2021. Using Covidence, two authors independently assessed study eligibility, risk of bias, and extracted data. National Institute of Health Quality Assessment Tools was used in the quality evaluation of included studies; the Downs and Black checklist was used to assess the risk of bias. Of 454 located references, 37 were included. Twenty-five tests were studied: two tests to measure hearing thresholds, one test to measure word recognition in quiet, six electroacoustic procedures, four electrophysiological tests, and twelve behavioral tests to assess auditory processing skills. Two studies used the Amsterdam Inventory for Auditory Disability and Handicap. The quality of individual studies was mostly considered moderate, but the overall quality of evidence was considered low. The discrepancies between studies and differences in the methodologies/outcomes prevent recommending a specific test battery to assess the auditory effects of occupational solvents. Decisions on audiological tests for patients with a history of solvent exposures require the integration of the most current research evidence with clinical expertise and stakeholder perspectives.
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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 | 0,012 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».