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Enregistrement W3165334573 · doi:10.1177/22925503211008445

Something Stinks! Finding Ways to Manage Noxious Odours in the Operating Room and Other Clinical Settings A Randomized Controlled Trial

2021· article· en· W3165334573 sur OpenAlexaffabout
Lindsay Bjornson, Aaron C. Van Slyke, Marija Bucevska, Rebecca Courtemanche, Jeffrey N. Bone, Aaron Knox, Cynthia Verchere, James C. Boyle

Notice bibliographique

RevuePlastic Surgery · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueOlfactory and Sensory Function Studies
Établissements canadiensVancouver General HospitalBC Children's HospitalCalgary General HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRandomized controlled trialMedicineTincture (heraldry)SurgeryTraditional medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,211
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,222
Score d'incertitude au seuil0,795

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,211
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 recherche0,0000,000
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 Opus0,218
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,115 · 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'étudeEssai randomisé
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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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