Noise levels with the potential to impede communication during surgery
Notice bibliographique
Résumé
Surgical teams consist of personnel who may or may not regularly work together, among whom communication can be more difficult because of surgical masks, face shields, or goggles, factors believed to have contributed to a recent serious medication error that occurred when the anaesthetist misunderstood the surgeon’s request. In a multihospital, occupational health intervention study a sound level meter was used to measure ambient noise for 15 min or > during 256 surgeries included in the study. Results revealed an Leq of 70.7 dB(A) and peak of 115.8 dB(A) (at the 95th percentile). Since the clarity of words depends on maintaining a signal-to-noise ratio of at least 15 dB(A), personnel working with such noise would likely increase their speaking levels up to 75–85 dB(A), a level substantially higher than normal speech ranging from 55–65 dB(A). Although the effect of noise levels on patient safety, or the health of OR personnel who must raise their voices to be heard, as well as on the overall climate that results when noise is elevated, have not been thoroughly investigated, evidence of negative effects is growing. And, while further characterization of OR noise is justified, this should be carried out to develop tailored interventions that can then be evaluated. [Work was funded by Ontario’s Workplace Safety Insurance Board.]
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».