Reliability of an extended version of the 3m™ Eargage tool to assess earcanal size and assist earplug selection
Notice bibliographique
Résumé
Objective Evaluate the ability of an extended version of the 3 MTM Eargage to estimate the earcanal size and assess the likelihood that a particular earplug can fit an individual’s earcanal, ultimately serving as a tool for selecting earplugs in the field.Design Earcanal morphology, assessed through earcanal earmolds scans, is compared to earcanal size assessed with the extended eargage (EE) via box plots and Pearson linear correlations coefficients. Relations between attenuation measured on participants (for 6 different earplugs) and their earcanal size assessed with the EE are established via comparison tests.Study sample 121 participants exposed to occupational noise (103 men, 18 women, mean age 47 years).Results The earcanal size assessed with the EE allows for estimating the area of the earcanal’s first bend cross-section (correlation coefficient r = 0.533, p < 0.001). Extremely large earcanals (12.7% of earcanals in our sample) lead to significantly lower earplug attenuation (potentially inadequate) than smaller earcanals.Conclusions The EE is a simple and inexpensive tool easily deployable in the field to assist earplugs selection. When extended with sizes larger than the maximum size of the commercial tool, it allows for detecting individuals with extremely large earcanals who are most likely to be under-protected.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».