Something Stinks! Finding Ways to Manage Noxious Odours in the Operating Room and Other Clinical Settings A Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: The hospital can be saturated with noxious smells. Anecdotally, medical staff apply products to surgical masks to lessen the impact of these smells. This study aimed to determine the odour-masking ability of 4 inexpensive and convenient products. Methods: A randomized, single-blinded crossover study was conducted in Vancouver, Canada. Participants, 19 to 30 years old, were invited to participate. Participants with active allergies, upper respiratory tract infection, alteration to sense of smell, or failure of olfactory screen were excluded from the study. An experimental odour was used in lieu of a noxious surgical odour. After smelling the experimental odour without barriers, participants were re-exposed to the odour using 5 surgical masks in randomized order. Each mask was lined with a test product (cherry lip balm, tincture of benzoin, Mastisol, mint toothpaste, and control [plain mask]). Participants rated the effectiveness of products at masking the experimental odour from 0 to 100 (0 = completely ineffective, 100 = completely effective). Participants also rated the pleasantness of the products, recorded if the products made them feel unwell, and identified their preferred product overall. Results: Eighty participants were included in the study (33 male, 47 female), averaging 24.2 years of age. Mean odour-masking effectiveness for cherry lip balm was 66.5 (±24.6), tincture of benzoin: 62.6 (±25.0), Mastisol: 61.3 (±23.9), mint toothpaste: 57.5 (±27.4), and control: 21.9 (±21.8). All products performed better than the control ( P < .001), but there was no significant difference in performance between products. Cherry lip balm was the most preferred odour-masking product (29 participants), followed by mint toothpaste (22), Mastisol (14), tincture of benzoin (10), and control (5). Conclusions: All tested products demonstrated equivalent odour-masking abilities. If health care professionals choose to use an odour-masking product, they should consider their own olfactory preferences.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,001 |
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.
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 ».