Contribution of the Intensive Care Unit Environment to Sleep Disruption in Mechanically Ventilated Patients and Healthy Subjects
Notice bibliographique
Résumé
Recent studies have challenged the traditional hypothesis that excessive environmental noise is central to the etiology of sleep disruption in the intensive care unit (ICU). We characterized potentially disruptive ICU noise stimuli and patient-care activities and determined their relative contributions to sleep disruption. Furthermore, we studied the effect of noise in isolation by placing healthy subjects in the ICU in both normal and noise-reduced locations. Seven mechanically ventilated patients and six healthy subjects were studied by continuous 24-hour polysomnography with time-synchronized environmental monitoring. Sound elevations occurred 36.5 +/- 20.1 times per hour of sleep and were responsible for 20.9 +/- 11.3% of total arousals and awakenings. Patient-care activities occurred 7.8 +/- 4.2 times per hour of sleep and were responsible for 7.1 +/- 4.4% of total arousals and awakenings. Healthy subjects slept relatively well in the typically loud ICU environment and experienced a quantitative, but not qualitative, improvement in sleep in a noise-reduced, single-patient ICU room. Our data indicate that noise and patient-care activities account for less than 30% of arousals and awakenings and suggest that other elements of the critically ill patient's environment or treatment should be investigated in the pathogenesis of ICU sleep disruption.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».