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Enregistrement W2039567314 · doi:10.1121/1.3588770

Measuring the effects of acoustical environments on nurses in health-care facilities: A pilot study.

2011· article· en· W2039567314 sur OpenAlexaff
Hind Sbihi, Murray Hodgson, George Astrakianakis, Pamela A. Ratner

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueNoise Effects and Management
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNoise (video)Perspective (graphical)PerceptionHealth careMental healthMedicineApplied psychologyEnvironmental healthPsychologyComputer sciencePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper summarizes the methods and results of a pilot ecological study conducted in four health-care facilities (acute-care, community-care, and long-term-care). The objective was to consolidate and test tools for exposure assessment and the investigation of study outcomes, in particular, stress. Area and personal monitoring was performed. Nurse noise exposures were monitored. Full-shift monitoring of sound levels was performed, and conventional acoustical parameters derived; new acoustical descriptors including occurrence rate and peakiness were also determined. Two questionnaire scales were developed: a study questionnaire to assess perception of the acoustical environment and of work- and noise-related stresses, and a daily diary to capture variations in the perceived stress and document aggressive events. The study questionnaire was found to measure disturbance, impaired communication, and mental fatigue. Biological markers of noise-related stress (salivary cortisol and heart-rate variability) were collected. Exposure measures were correlated with outcomes; while the results were often not statistically significant due to small sample sizes, they identified interesting relationships and validated the measurement tools for future use. Long-term-care was identified as the most acoustically-critical environment both from a physical-acoustical perspective and from the perspective of workers.

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)0,009
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,048
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,285 · 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

Citations0
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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