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Enregistrement W3001662260 · doi:10.1097/eja.0000000000001122

Reply to

2020· letter· en· W3001662260 sur OpenAlexaff
Miriam de Nadal, Maria Guisasola-Rabes, Berta Solà-Enriquez, Andrés M. Vélez-Pereira

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Anaesthesiology · 2020
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHealthcare Technology and Patient Monitoring
Établissements canadiensAdvanced Micro Devices (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineIdeal (ethics)Psychological interventionIsolation (microbiology)EpistemologyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Editor, We have read with interest the comments and remarks made by Nijs1 and are thankful for the input. We agree that a multifaceted approach would ensure the best results. Darbyshire and Young2 suggested that there may be ‘technological solutions that could be used alongside awareness programmes to lower sound levels by more than that which can be achieved by behavioural interventions alone’ which is the intervention we carried out. We used a technological system, the SoundEar, to alert and let staff know about noise levels in the environment so that they would modify their behaviour. Focusing on Dr Nijs’ first issue, we acknowledge that placing the sensor in the centre of the ICU is not ideal. However, open plan ICUs seem to have a very homogenous acoustic reality, except where the unit architectually has isolation systems.2,3 The second issue that was raised refers to the Hawthorne effect of attention bias. Garrido Galindo et al.4,5 have demonstrated that such an effect does not usually last longer than a day. ICU settings may have a highly variable behaviour, so we chose a 2-week period because shorter measurement periods might not represent a true average. This length of time is similar or even longer than that which has been shown in the literature (between 3 days and 2 weeks).6 Therefore, we believe the measurements reported during each period by the sound level meter showed the acoustic reality of our ICU. The third issue refers to the ‘challenging classification of light alarms’. Background noise in our unit was between 52 and 55 dBA.7 Noise below this level would be practically impossible to achieve. Due to this, if we established more challenging noise classifications of the alarms, the SoundEar would be flashing orange or red continuously and could generate a detrimental effect by causing frustration among caregivers. As Nijs1 points out correctly, what truly matters is whether noise reduction has a positive effect on patient outcomes. Our study aimed to determine how a single, easily reproducible strategy would affect noise levels in a surgical ICU. Our results support a sustained reduction in noise both during and after the implementation of the SoundEar. However, our long-term objective would be to minimise noise levels as much as possible and we are thankful for the suggestions for further interventions such as awareness and staff education programmes to lower sound levels. Acknowledgements relating to this article Assistance with the letter: none. Financial support and sponsorship: none. Conflicts of interest: none.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesIntégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,099
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,239 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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