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Enregistrement W2762848041 · doi:10.1093/pch/19.6.e35-75

77: Reduction of Noise in the Neonatal Intensive Care Unit Using Sound-Activated Noise Alarms

2014· article· en· W2762848041 sur OpenAlexaff
Dan-hua Wang, Cheryl Aubertin, Nicholas Barrowman, Katherine Moreau, Sandra Dunn, JoAnn Harrold

Notice bibliographique

RevuePaediatrics & Child Health · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfant Development and Preterm Care
Établissements canadiensAgricultural Research Institute of Ontario
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeonatal intensive care unitSound (geography)Noise (video)ALARMQUIETSound level meterMedicineAudiologyAuditAcousticsComputer scienceNoise levelEngineeringPediatricsArtificial intelligenceHearing lossBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sound levels in neonatal intensive care units (NICU) often exceed recommendations. An adverse sound environment may have harmful effects on newborns. Previous studies have explored strategies to reduce sound levels in the NICU but few have focused on direct audit and feedback methods. To determine if the use of noise alarms, providing direct audit and feedback, reduces sound levels in a level 3 NICU. SoundEar® noise alarms were installed in each of three patient care areas (blue, yellow and green pod) and at a central desk area in a level 3 NICU. The alarms continuous measured sound levels and provided direct audit and feedback. Above a set threshold the alarm displayed red, within 5 dB the alarm displayed yellow and at more than five dB below threshold the alarms displayed green. Sound levels were measured for two months with the noise alarms visible but not providing any direct audit and feedback (i.e. always displaying red). The threshold was then set to 50 dB, a level which (based on previous data) could discriminate quiet from noisy periods in our NICU. Sound data was collected for another two months. Data was adjusted for measures of unit activity. The adjusted sound levels pre and post direct audit and feedback were compared. The percent of measured sound levels below 45 dB, 50 dB and 55 dB post intervention and the difference from pre-intervention are shown below in Table 1. The largest effect was a statistically significant increase in the percentage of sound levels below 50 dB in all three patient care areas. The desk area did not show a change. The percentage of time where sound levels were below 45 dB and 55 dB was also not significantly altered by direct audit and feedback. Noise alarms providing direct audit and feedback seem effective in reducing sound levels in patient care areas. Conversations may have moved to non-patient care areas, preventing a similar change there. The time below 45 dB did not change likely due to non-modifiable background noise levels. The lack of effect for 55 dB is possibly due to the unit being below this threshold the majority of the time pre-intervention.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,268 · 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
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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