Introducing a Quiet Time on a Maternity Ward: Engaging Patients and Staff to Assess Benefits and Barriers
Notice bibliographique
Résumé
BackgroundA postpartum hospital stay should provide new mothers an environment conducive to resting and healing.However, these patients often experience disruptions from activities related to visitors, clinical care, hospital services, and intercom announcements.This can lead to potential interruptions in important activities such as breastfeeding and teaching, and can increase the risk of postpartum mental health problems.A possible solution is a quiet time, a period of time where lights are dimmed, potential interruptions are reduced, and routine care processes are scheduled outside of this time as possible.However, only one unpublished study related to such an initiative on a maternity ward was found.The goal of this study is to contribute to the general pool of knowledge regarding noise levels and number of potential interruptions on a maternity ward along with an understanding of the benefits, barriers and implementation issues associated with the introduction of a quiet time on a maternity ward. Methods This study took place on a maternity ward in a community general hospital in Montreal.A mixed methods research design was adopted within a larger pre-post evaluation involving a participatory research approach.Noise levels were measured via Decibel 10 th iPhone app; potential interruptions were noted by observation.A modified version of the Canadian Patient Experiences Survey (CPES) was distributed to inpatients.Qualitative interviews were conducted with postpartum mothers and observation notes were recorded at stakeholder meetings.An average mean A-weighted equivalent sound level (Leq) was computed, and average minimum and average maximum decibel levels were calculated and identified.We performed
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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 | 0,008 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».