Room for improvement: noise on a maternity ward
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: For mothers who have just given birth, the postpartum hospital stay is meant to promote an environment where resting, healing and bonding can take place. New mothers, however, face many interruptions throughout the day including multiple visitors and noise caused by medical equipment, corridor conversations and intercom announcements. This paper argues that disruptions and noise on a maternity ward are detrimental to the healing process for new mothers and their newborns and healthcare decision-makers need to act to improve the environment for these patients. This paper also provides recommendations on how to reduce the noise levels, or at least control the noise on a maternity ward, through the implementation of a daily quiet time. DISCUSSION: Hospital disruptions and its negative health effects in particular for new mothers and their children are illustrated in this paper. Hospital noise and interruptions act as a stressor for both new mothers and staff, and can lead to sleep deprivation and detrimental cardiovascular health effects. Sleep deprivation is associated with a number of negative mental and physical health consequences such as decreased immune function, vascular dysfunction and increased sympathetic cardiovascular modulation. Sleep deprivation can also increase the risk of postpartum mental health disorders in new mothers. Some efforts have been made to reduce the disruptions experienced by these patients within a hospital setting. For example, the introduction of a daily quiet time is one way of controlling noise levels and interruptions, however, these have mostly been implemented in intensive care units. Noise and disruptions are a significant problem during postpartum hospital stay. Healthcare institutions are responsible for patient-centered care; a quiet time intervention promises to contribute to a safe, healing environment in hospitals.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».