Machine learning models: Predictive tools for occupational noise-induced hearing loss in the South African mining industry

背景(考古学) 听力学 噪音(视频) 干预(咨询) 医疗保健 听力损失 医学 政治学 历史 护理部 计算机科学 法学 考古 人工智能 图像(数学)
作者
Liepollo Ntlhakana,Katijah Khoza‐Shangase
标识
DOI:10.4102/aosis.2022.bk209.13
摘要

This book is an original scholarly book that introduces the concept of preventive audiology, with a specific focus on the African context, which is in line with the South African re-engineered primary healthcare strategy as well as the World Health Organisation’s approach. The book reflects on contextually relevant and responsive evidence-based perspectives, grounded in an African context on preventive audiology, in four major ear and hearing burdens of disease within the South African context: (1) early hearing detection and intervention, (2) middle ear pathologies, (3) ototoxicity, and (4) noise-induced hearing loss. The book represents innovative research, seen from both a South African and global perspective. It offers new discourse and argues for a paradigm shift in how audiology is theorised and performed, particularly in low-and-middle-income country contexts. The goal of this book is to motivate a paradigm shift in how the ear and hearing care is approached within this low-and-middle-income country context while arguing for Afrocentric best practice evidence that leads to next practice.

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