Noise in Endoscopic Sinus and Skull Base Surgery Operating Rooms
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Noise in the operating room (OR) contributes to miscommunication among team members and may negatively impact patient outcomes. OBJECTIVES: This study aimed to quantify noise levels during endoscopic sinus and skull base surgery. The secondary aim was to understand how OR team members perceive noise during endoscopic sinus and skull base surgery. METHODS: (Faber Acoustical, Utah, USA) at the ear-level of the surgeon, scrub nurse, circulating nurse, and anesthesiologist. At the end of each surgery, OR team members were asked to complete a six-question questionnaire about noise during that surgery. RESULTS: One thousand four hundred and two noise measurements were recorded across 353 trials. The loudest mean noise measurement was 84.51 dB and maximum noise measurement was 96.21 dB at the ear-level of the surgeon. Noise was significantly higher at the ear-level of the surgeon and scrub nurse in comparison to the circulating nurse (p = .000) and anesthesiologist (p = .000). Forty percent of questionnaire respondents believed noise was a problem and 38% stated that noise caused communication issues during surgery. CONCLUSION: Surgeons and scrub nurses have significantly higher noise exposure in comparison to circulating nurses and anesthesiologists during endoscopic sinus and skull base surgery. For these members of the OR team, noise is also identified as problematic and causing issues with communication. Mechanisms to reduce potential noise may be implemented to improve communication and patient outcomes in endoscopic sinus and skull base surgery.
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 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 | 0,012 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».