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Enregistrement W744481692 · doi:10.1016/j.envres.2015.06.043

An assessment of quality of life using the WHOQOL-BREF among participants living in the vicinity of wind turbines

2015· article· en· W744481692 sur OpenAlexaff
Katya Feder, David S. Michaud, Stephen E. Keith, Sonia A. Voicescu, Leonora Marro, John Than, Mireille Guay, Allison Denning, Tara Bower, Éric Lavigne, Chantal Whelan, Frits van den Berg

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Research · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueNoise Effects and Management
Établissements canadiensUniversity of OttawaHealth Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuality of life (healthcare)AnnoyanceWind powerMarital statusObservational studyMedicinePsychologyDemographyEnvironmental healthPopulationAudiologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Living within the vicinity of wind turbines may have adverse impacts on health measures associated with quality of life (QOL). There are few studies in this area and inconsistent findings preclude definitive conclusions regarding the impact that exposure to wind turbine noise (WTN) may have on QOL. In the current study (officially titled the Community Noise and Health Study or CNHS), the World Health Organization QOL-BREF (WHOQOL-BREF) questionnaire provided an evaluation of QOL in relation to WTN levels among randomly selected participants aged 18-79 (606 males, 632 females) living between 0.25 and 11.22 km from wind turbines (response rate 78.9%). In the multiple regression analyses, WTN levels were not found to be related to scores on the Physical, Psychological, Social or Environment domains, or to rated QOL and Satisfaction with Health questions. However, some wind turbine-related variables were associated with scores on the WHOQOL-BREF, irrespective of WTN levels. Hearing wind turbines for less than one year (compared to not at all and greater than one year) was associated with improved (i.e. higher) scores on the Psychological domain (p=0.0108). Lower scores on both the Physical and Environment domains (p=0.0218 and p=0.0372, respectively), were observed among participants reporting high visual annoyance toward wind turbines. Personal benefit from having wind turbines in the area was related to higher scores on the Physical domain (p=0.0417). Other variables significantly related to one or more domains, included sex, age, marital status, employment, education, income, alcohol consumption, smoking status, chronic diseases and sleep disorders. Collectively, results do not support an association between exposure to WTN up to 46 dBA and QOL assessed using the WHOQOL-BREF questionnaire.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,460
Tête enseignante GPT0,607
Écart entre enseignants0,147 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations71
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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