Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The literature demonstrates that most NICUs exceed the standard recommendations for noise levels and that high noise levels have a negative impact on patients and staff. OBJECTIVE: The objective of this research was to measure baseline noise level in an NICU, compare it to recommendations of international bodies, and evaluate the impact of a noise awareness educational program (NAEP) as a strategy to decrease it. DESIGN/METHODS: Means of hourly average noise levels in decibels (dB) were compared with the recommendations and pre- and postintervention (P = .05). RESULTS: Mean noise-level preintervention was significantly higher than recommended (58.15 vs 45 dB; P < 0.001). The participation rate in NAEP was excellent and most participants thought that the content was relevant and would change their practice. Overall, at first glance, the impact of the NAEP was not as expected: the noise levels increased nonsignificantly postintervention (58.15 vs 58.46 dB; P < .181). However, a significant increase in activity level (number of nurses and patient) was thought to be responsible for the lack of significance postintervention. After controlling for these variables, it was demonstrated that the noise level did significantly decrease postintervention (6.33 vs 5.42 dB per RN & 4.68 vs 4.08 dB per patient, P < .000). CONCLUSION: Although the efficacy of the program was significantly limited by an increase in general activity, it raised staff awareness and had important effects reflected by the significant decrease in mean noise level after standardization and the participant's comments.
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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 | 0,009 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».