Assessment for occupational hazards to cardiac implantable electronic devices due to electric field exposure at power frequency within the framework of European standards
Notice bibliographique
Résumé
Workers with cardiovascular implantable electronic devices (CIEDs) may face interference hazards from electromagnetic fields emitted by industrial electrical apparatus, which may compromise device functionality and safety, leading to significant occupational risks. A risk assessment approach was proposed for the non-clinical investigation in the process of specific assessing within the framework of the European standards EN 50527. An exposure system, the voltage injection system (VIS), was introduced to experimentally investigate the interference thresholds and the induced voltages of CIEDs exposed to electric fields (EFs) at power frequency (50 Hz) by in vitro testing. A thorough risk assessment was performed on four CIEDs in two exposure scenarios, as an application illustration of VIS assessment. Correspondence between in vitro testing and real-case exposure was founded based on the study of induced voltages under EF exposures to establish VIS assessment. In the risk assessment for CIEDs, severe interference was observed in some cases with maximum sensitivity and in ICDs with nominal sensitivity at the high Action Level specified in the Directive 2013/35/EU (20 kV/m). The VIS assessment proposed in this work provides an efficient, easy-to-setup, on-site solution to evaluate the EF exposures at power frequency of workers with CIEDs in the workplace. The findings highlight the importance of conducting risk assessment for specific cases.
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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 | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».