MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1969205661 · doi:10.1186/s12913-014-0604-3

Room for improvement: noise on a maternity ward

2014· article· en· W1969205661 sur OpenAlexafffund
Safina Adatia, Susan Law, Jeannie Haggerty

Notice bibliographique

RevueBMC Health Services Research · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntensive Care Unit Cognitive Disorders
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesMcGill University
Mots-clésMedicineSleep deprivationStressorMental healthQUIETChildbirthPublic healthHealth administrationHealth careNoise (video)NursingPregnancyPsychiatryCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,002

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,425
Écart entre enseignants0,372 · 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

Citations26
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBMC Health Services ResearchMême sujetIntensive Care Unit Cognitive DisordersTravaux en français237 207