Percepção de equipes de trabalho sobre o ruído em pronto-socorro
Bibliographic record
Abstract
RESUMO Objetivo Comparar a percepção dos profissionais das áreas de enfermagem e administrativa frente ao ruído no pronto-socorro. Métodos Estudo descritivo, com análise quantitativa. A percepção do ruído foi avaliada por meio de questionário, em forma de entrevista. Participaram do estudo 59 profissionais, 38 da área de enfermagem e 21 da área administrativa. O levantamento estatístico levou em conta o nível de significância de 0,05 (5%), através do teste Qui-quadrado. Resultados A percepção do ruído pelos profissionais de enfermagem e administração, no pronto-socorro, foi considerada como ruidosa e mais intensa no turno da tarde. Profissionais da enfermagem identificaram mais os ruídos dos equipamentos (60,53%) e os da área administrativa, os ruídos de pessoas (85,71%). As queixas extra-auditivas mais citadas foram cansaço, estresse, ansiedade, nervosismo e irritabilidade. Os profissionais da enfermagem demonstraram ser os mais incomodados com o ruído, porém, os administrativos referiram dificuldades em desempenhar suas tarefas. Conclusão Houve diferença na percepção do ruído entre os profissionais das áreas de enfermagem e administrativa, mas para ambas as áreas, o ruído de maior incômodo é aquele produzido por pessoas, mostrando a necessidade de programas educativos de prevenção e conscientização para redução de ruído, direcionados aos profissionais do pronto-socorro.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".