Epidemiological Characteristics and Spatiotemporal Analysis of Occupational Noise–Induced Deafness From 2006 to 2022 in Guangdong, China: Surveillance Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Occupational noise-induced deafness (ONID) has replaced occupational poisoning as the second most common occupational disease in China since 2015. However, there is a limited number of articles on epidemiological characteristics of legally diagnosed ONID. Objective: We conducted a comprehensive analysis of the epidemiological and spatiotemporal characteristics of ONID in Guangdong Province from 2006 to 2022, with the aim of providing a scientific foundation for policy formulation and health resource allocation. Methods: Surveillance data of ONID cases in Guangdong Province from 2006 to 2022 were obtained from the "Occupational Diseases and Health Hazard Factors Monitoring Information System." Joinpoint regression analysis was applied to assess the long-term trends in cases of ONID from 2006 to 2022. Global spatial autocorrelation analysis was performed to measure the overall degree of similarity of the attribute values of spatially adjacent or neighboring regional units. The local indicators of spatial autocorrelation (LISA) plots were then used to identify the local clusters of ONID in Guangdong. Results: There were 3761 ONID cases in Guangdong Province from 2006 to 2022, showing a significantly increased trend in cases across the entire study period (average annual percentage change 21.9, 95% CI 18.7-35.1). The Moran's I values for the period of 2006 to 2022 ranged from 0.202 to 0.649 (all P<.001), indicating a positive spatial correlation of ONID across regions each year in Guangdong Province. A total of 15 high-high clusters were notably concentrated in specific counties within the Pearl River Delta. Conclusions: Significant spatiotemporal patterns of ONID in Guangdong Province from 2006 to 2022 were identified, characterized by a dramatic increase followed by stabilization in case numbers. ONID predominantly occur in manufacturing industries, domestically funded enterprises, among males, individuals aged 40-49 years, and those with 5+ years of occupational noise exposure. Spatial analysis demonstrated significant clustering in the Pearl River Delta region, with consistent positive spatial autocorrelation across years. These results could help prioritize the allocation of resources for targeted prevention and control measures for ONID.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».