开发和验证AUDEXCEL算法作为职业噪音相关听力障碍的诊断工具

科学领域:

• 职业健康 职业健康 职业健康
• 听力学 听力学是指听力学.
• 医疗信息学 医疗信息学

背景情况:

• 职业噪音相关听力障碍 (ONRHD) 对工人健康构成重大全球和地方挑战.
• 马来西亚在劳动力中诊断和管理ONRHD方面面临挑战.

研究的目的:

• 开发和验证基于Excel的算法AUDEXCEL,用于诊断马来西亚工人的ONRHD.
• 评估AUDEXCEL的诊断性能与专家诊断相比.

主要方法:

• 一项涉及320名工人的音频录像的横截面研究.
• 经验丰富的职业健康医生 (OHD) 建立的黄金标准诊断.
• AUDEXCEL算法使用5倍交叉验证进行验证,评估灵敏度,特异性,PPV,NPV和科恩的卡帕.

主要成果:

• 对于正常听力,听力损失,PSTS和TSTS,AUDEXCEL实现了100%的灵敏度,特异性,PPV和NPV,与完美的协议 (κ = 1.000).
• 对于听力障碍,AUDEXCEL显示了100%的灵敏度,99.5%的特异性,99.5%的PPV和100%的NPV (κ = 0.994).
• 对于NIHL,AUDEXCEL显示了90.3%的灵敏度,98.0%的特异性,95.0%的PPV和96.1%的NPV (κ = 0.922).

结论:

• 在诊断ONRHD方面,AUDEXCEL具有很高的有效性和可靠性,与专家的评估密切匹配.
• 该算法可以作为ONRHD诊断的有价值的支持工具.
• 临床和职业暴露评估对于全面的ONRHD诊断至关重要.