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Forschungsartikel

Räumliche Bewertung von Umgebungslärm über verschiedene Funktionszonen eines Krankenhauses hinweg: Eine querschnittliche Beobachtungsstudie in einem Krankenhaus der Maximalversorgung

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DOI:

10.3791/72699

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21. August 2026

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1Logistics Support Office, Shanghai General Hospital, 2Department of Oral and Maxillofacial Surgery, Regional Dental College, 3Department of Oral & Maxillofacial Surgery, Manav Rachna Dental College, SDS, Manav Rachna International Institute of Research and Studies, 4Department of Public Health Dentistry, Teerthanker Mahaveer University, Teerthanker Mahaveer Dental College & Research Centre, 5Department of Oral and Maxillofacial Surgery and Oral Implantology, Dayanandasagar College of Dental Sciences

In diesem Artikel

Zusammenfassung

Dieses Protokoll beschreibt einen standardisierten Querschnittsansatz zur Messung von Umgebungsgeräuschen in den funktionellen Zonen eines Krankenhauses. Die Anwendung in einem Krankenhaus der Maximalversorgung identifizierte Schwesternstationen als die lautesten Orte, wobei höhere Geräuschpegel mit der Anzahl der Besucher und der Bettenkapazität der Abteilungen assoziiert waren.

Zusammenfassung

Krankenhausumgebungen umfassen komplexe akustische Bedingungen, die durch routinemäßige klinische Tätigkeiten, medizinische Geräte, Kommunikation des Personals, Patientenbewegungen und den Besucherverkehr entstehen. Die Charakterisierung von Umgebungsgeräuschen in verschiedenen funktionellen Zonen eines Krankenhauses kann helfen, Bereiche mit konstant erhöhter akustischer Belastung zu identifizieren und gezielte Strategien zur Geräuschminderung zu unterstützen. Wir vermuteten, dass sich die Umgebungsgeräusche zwischen den funktionellen Zonen eines Krankenhauses unterscheiden und mit ausgewählten betrieblichen Merkmalen assoziiert sind. Eine querschnittsbezogene Beobachtungsstudie wurde in 15 stationären Abteilungen eines universitären Lehrkrankenhauses mithilfe eines standardisierten hierarchischen Stichprobenrahmens durchgeführt. Die Umgebungsgeräusche wurden in vier vordefinierten funktionalen Zonen (Station, Flur, Pflegestation, Patientenaktivitätsbereich) mit einem kalibrierten integrierenden Schallpegelmesser der Klasse 1 gemessen. Äquivalente kontinuierliche A-bewertete Schalldruckpegel (LAeq) wurden aus wiederholten Tagesaufzeichnungen (09:00–19:00 Uhr) ermittelt, zusammen mit dem maximalen A-bewerteten Schalldruckpegel (LAFmax) und dem Spitzen-C-bewerteten Schalldruckpegel (LCpeak). Lineare gemischte Modelle wurden verwendet, um die Umgebungsgeräusche zwischen den funktionalen Zonen zu vergleichen, wobei wiederholte Beobachtungen berücksichtigt wurden, die innerhalb der Krankenhausabteilungen verschachtelt waren. Explorative Regressionen mit gemischten Effekten untersuchten Zusammenhänge zwischen Umgebungsgeräuschen und ausgewählten betrieblichen Merkmalen. Insgesamt wurden 1.620 akustische Beobachtungen analysiert. Die Pflegestationen wiesen die höchsten adjustierten Umgebungsgeräuschpegel auf (geschätzter marginaler Mittelwert: 66,90 dBA), gefolgt von Fluren (63,97 dBA), Patientenaktivitätsbereichen (61,38 dBA) und Stationen (60,38 dBA). Alle paarweisen Vergleiche blieben nach Tukey-Korrektur statistisch signifikant (alle P < 0,001). Die Anzahl der Besucher und die Bettenkapazität der Abteilung waren im sparsamen gemischten Modell unabhängig mit höheren LAeq-Werten assoziiert. Die gemessenen Umgebungsgeräuschpegel überschritten während des routinemäßigen Tagesbetriebs konstant die häufig zitierten Referenzwerte der Weltgesundheitsorganisation (WHO), der EN ISO 16032 und der GB3096-2022. Die Umgebungsgeräusche variierten signifikant zwischen den funktionellen Zonen eines Krankenhauses, wobei die Pflegestationen die Hauptbereiche mit erhöhter akustischer Exposition darstellten. Diese Ergebnisse unterstützen gezielte akustische Überwachungsmaßnahmen und betriebliche Strategien zur Geräuschminderung und liefern gleichzeitig einen reproduzierbaren Rahmen für zukünftige Forschung zur Umgebungsakustik in Krankenhäusern.

Einleitung

Krankenhausumgebungen sind akustisch komplexe Bereiche, in denen kontinuierlich Schall durch medizinische Geräte, physiologische Überwachungssysteme, Kommunikation des Personals, Patientenbewegungen, Alarme, Lüftungsanlagen und routinemäßige klinische Tätigkeiten erzeugt wird. Diese vielfältigen Schallquellen erzeugen dynamische akustische Landschaften im Gesundheitswesen, die sich im Verlauf der Zeit und je nach Standort innerhalb von Krankenhäusern unterscheiden und sowohl die Erfahrung der Patienten als auch die Arbeitsbedingungen des Personals beeinflussen können. Anhaltender oder übermäßiger Umgebungslärm wurde mit Schlafstörungen, eingeschränkter Kommunikation, erhöhter kognitiver Belastung, physiologischen Stressreaktionen und vermindertem Wohlbefinden in medizinischen Einrichtungen in Verbindung gebracht1,2,3,4,5,6,7. Folglich wird Lärm in Krankenhäusern als wichtiger Umweltfaktor angesehen, der gezielten Überwachungs- und Minderungsstrategien zugänglich sein könnte.

Internationale Organisationen haben Empfehlungen zur Aufrechterhaltung relativ niedriger Schallpegel in Patientenversorgungsbereichen vorgeschlagen. Die Weltgesundheitsorganisation (WHO) empfiehlt Hintergrundschallpegel von etwa 35 dB(A) tagsüber und 30 dB(A) nachts in Krankenzimmern, während andere nationale und internationale Normen Leitlinien für die Raumakustik, die Bewertung von Umgebungslärm oder die Planung von Gesundheitseinrichtungen bereitstellen. Da sich diese Empfehlungen hinsichtlich ihres Zielzwecks, der Messgrößen, der Mittelungszeiträume und des Anwendungsbereichs unterscheiden, sollten Vergleiche mit praktischen Messungen in Krankenhäusern mit Vorsicht interpretiert werden. Dennoch berichten Umfragen zur Umgebungslärmbelastung in Krankenhäusern weltweit durchgängig von tagsüber ermittelten äquivalenten Schallpegeln, die die empfohlenen Hintergrundwerte deutlich überschreiten und häufig zwischen 55 und 75 dB(A) in Stationssälen, Fluren, Notaufnahmen und Intensivstationen liegen8,9,10,11.

Zunehmende Belege deuten darauf hin, dass erhöhter Lärm in Krankenhäusern sowohl Patienten als auch medizinisches Personal negativ beeinflussen kann. Bei Patienten wurde übermäßiger Umgebungslärm mit Schlafstörungen, vermindertem Erholungseffekt, physiologischen Stressreaktionen, geringerer Patientenzufriedenheit und – bei kritisch kranken Patientengruppen – mit einem erhöhten Risiko für neurokognitive Störungen wie Delirium in Verbindung gebracht12,13,14,15,16,17,18. Bei medizinischem Fachpersonal kann erhöhter Hintergrundlärm die Sprachverständlichkeit verringern, die kognitive Belastung erhöhen, die klinische Kommunikation stören und zu Alarmschwere und berufsbedingtem Stress beitragen, insbesondere in klinischen Umgebungen mit hoher Beanspruchung19,20,21,22,23. Obwohl diese Beobachtungsergebnisse keinen kausalen Zusammenhang belegen, unterstreichen sie die Bedeutung eines besseren Verständnisses der räumlichen Verteilung und der betrieblichen Eigenschaften, die mit den akustischen Bedingungen in Krankenhäusern verbunden sind.

Trotz wachsenden Interesses an der Akustik im Gesundheitswesen haben sich viele frühere Untersuchungen auf einzelne Stationen, Intensivstationen oder durchschnittliche Schallpegel im gesamten Krankenhaus konzentriert. Solche Ansätze liefern nur begrenzte Informationen über die räumliche Heterogenität innerhalb von Krankenhäusern und basieren häufig ausschließlich auf zeitlich gemittelten akustischen Kenngrößen, die an einer begrenzten Anzahl von Messorten erhoben wurden. Neuere Studien haben betont, dass Krankenhausklanglandschaften aus einer Mischung aus kontinuierlichem Hintergrundlärm und transienten impulsartigen Ereignissen bestehen, und plädieren für räumlich differenziertere Überwachungsstrategien, die in der Lage sind, betriebliche Hotspots zu identifizieren und verschiedene Quellen akustischer Belastung zu unterscheiden. Aktuelle Ansätze, die Clusteranalysen, die Charakterisierung von Schallquellen und die Bewertung von Klanglandschaften einbeziehen, haben weiterhin die Bedeutung einer Bewertung von Umgebungslärm im Kontext seiner funktionalen und betrieblichen Rahmenbedingungen hervorgehoben24,25,26,27,28.

Um diese Lücken zu schließen, wurde in der vorliegenden Studie eine umfassende akustische Umweltbewertung in 15 stationären Abteilungen eines universitären Lehrkrankenhauses durchgeführt. Umgebungsgeräusche wurden systematisch in vier standardisierten Funktionszonen – Abteilungsstationen, Stationsflure, Pflegestationen und Patientenaktivitätsbereiche – gemessen, wobei wiederholte Tagesmessungen unter routinemäßigen klinischen Betriebsbedingungen durchgeführt wurden. Neben der Charakterisierung der räumlichen Variabilität des äquivalenten kontinuierlichen A-bewerteten Schalldruckpegels (LAeq) untersuchte die Studie Zusammenhänge zwischen Umgebungsgeräuschen und ausgewählten betrieblichen Merkmalen der Krankenhausabteilungen. Es wurde die Hypothese aufgestellt, dass die Exposition gegenüber Umgebungsgeräuschen zwischen den verschiedenen Funktionszonen des Krankenhauses signifikant unterschiedlich ist und dass betriebliche Merkmale, die mit der Abteilungsaktivität verbunden sind, mit höheren Umgebungspegeln assoziiert sind. Durch eine detaillierte räumliche Beschreibung der akustischen Umgebungen im Krankenhaus zielt diese Studie darauf ab, Schwerpunktbereiche für die Umweltüberwachung zu identifizieren und zukünftige, evidenzbasierte Strategien zur Geräuschminderung in Gesundheitseinrichtungen zu unterstützen.

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Protokoll

Die Studie wurde von dem lokalen institutionellen Ethikkomitee genehmigt (Genehmigungsnummer HEBMU-AUD/2025/017) und wurde in Übereinstimmung mit den ethischen Grundsätzen der Deklaration von Helsinki von 1964 und deren späteren Änderungen oder vergleichbaren ethischen Standards durchgeführt. Diese Studie umfasste ausschließlich akustische Umweltüberwachung und beinhaltete keine direkte Teilnahme von Patienten, keine klinische Intervention, keine Sammlung biologischer Proben und keine Erhebung personenbezogener identifizierbarer Informationen. Da die Messungen ausschließlich auf Umwelt­ebene unter routinemäßigen Krankenhaus­betriebsbedingungen durchgeführt wurden, entfiel die Anforderung an eine schriftliche Einwilligung. Das Krankenhauspersonal wurde über den beobachtenden Charakter der Studie informiert, und alle erhobenen Daten wurden anonymisiert und gemäß den datenschutzrechtlichen Vorgaben der Institution behandelt.

Studienaufbau

Diese Studie wurde als querschnittsartige Beobachtungserhebung des Umgebungsgeräusches in einem Krankenhaus der Tertiärversorgung durchgeführt. Das primäre Ziel bestand darin, den äquivalenten, A-bewerteten Dauerschallpegel (LAeq) in fünfzehn stationären Abteilungen sowie vier standardisierten funktionellen Krankenhauszonen zu messen und zu vergleichen, um die räumliche Verteilung und Variabilität der akustischen Exposition im Gesundheitsumfeld zu charakterisieren. Zusätzlich wurden der maximale A-bewertete Schalldruckpegel (LAFmax) und der Spitzen-C-bewertete Schalldruckpegel (LCpeak) erfasst, um transiente und impulsive akustische Ereignisse während des regulären Krankenhausbetriebs zu beschreiben. Die gemessenen Schallpegel wurden im Hinblick auf gängige internationale und regionale akustische Leitdokumente und Normen interpretiert, darunter die WHO-Richtlinien zum Umgebungslärm und Umweltdämmung, EN ISO 16032, PN-B-02151 sowie die chinesische Nationalnorm GB3096-2022, sofern anwendbar. Da diese Dokumente sich hinsichtlich ihres Zielzwecks, der Messgrößen, der Mittelungszeiträume, der Umgebungsbedingungen und ihres Anwendungsbereichs unterscheiden, erfolgten die Vergleiche deskriptiv und nicht als formale Konformitätsbewertungen.

Die Studie konzentrierte sich auf die praktische akustische Bewertung unter routinemäßigen Krankenhausbetriebsbedingungen, anstatt auf formelle architektonische Schallzertifizierungsprüfungen. Die Untersuchung wurde entworfen, um räumliche Unterschiede in der Lärmbelastung im Krankenhaus zu identifizieren und Zusammenhänge zwischen Umgebungslärm und objektiv erfassten betrieblichen Merkmalen zu untersuchen, einschließlich der Bettenkapazität der Abteilung, belegter Betten, Mitarbeiteranzahl, Besucheranzahl, Alarmereignisse, Gesprächsereignisse, Raumfläche und Raumvolumen. Die Bettenkapazität, Raumfläche und Raumvolumen wurden vor der Datensammlung aus administrativen und technischen Unterlagen der Abteilungen entnommen. Belegte Betten wurden unmittelbar vor jeder akustischen Messung erfasst. Während jeder 10-minütigen akustischen Aufnahme dokumentierte ein geschulter Beobachter gleichzeitig die Anzahl der anwesenden Mitarbeiter und Besucher innerhalb der vordefinierten Funktionszone durch direkte visuelle Zählung. Alarmereignisse wurden als Gesamtanzahl der hörbaren Aktivierungen medizinischer Gerätealarme während derselben 10-minütigen Beobachtungsperiode erfasst, während Gesprächsereignisse als Gesamtanzahl der deutlich im Messbereich hörbaren, diskreten Gesprächsepisoden zwischen Patienten, Besuchern oder medizinischem Personal gezählt wurden. Die betrieblichen Variablen wurden zeitgleich mit jeder akustischen Messung mithilfe standardisierter Fallberichtformulare und identischer Zählverfahren in allen Abteilungen und Funktionszonen erhoben. Die Beobachterschulung wurde vor Studienbeginn anhand standardisierter schriftlicher Anweisungen abgeschlossen, um eine konsistente Durchführung des Erfassungsprotokolls sicherzustellen. Diese betrieblichen Variablen wurden als objektive Beschreibungen des routinemäßigen klinischen Betriebs erhoben und als explorative erklärende Variablen in den Mixed-Effects-Modellen analysiert. Es wurde kein Versuch unternommen, kausale Beziehungen zwischen den betrieblichen Variablen und den gemessenen Schallpegeln abzuleiten. Wir vermuteten, dass die Lärmbelastung in der Umgebung signifikant zwischen den verschiedenen Funktionszonen des Krankenhauses variiert und dass betriebliche Merkmale der Abteilungen, die mit Patientenbelegung, Mitarbeiteraktivität, Besucherverkehr und räumlicher Konfiguration zusammenhängen, mit höheren Umgebungsschallpegeln assoziiert sind.

Umwelteinmessungen wurden mithilfe eines mehrstufigen hierarchischen Stichprobenrahmens erhoben, der wiederholte Beobachtungen umfasste, die innerhalb von Krankenhausabteilungen, Funktionszonen, vordefinierten Messorten (Eingang, Mitte und Ende), standardisierten Beobachtungszeiträumen tagsüber und technischen Messwiederholungen geschachtelt waren. Die standardisierten Beobachtungszeiträume wurden als Vormittag (09:00–11:00), Mittag (13:00–15:00) und Nachmittag (16:00–18:00) definiert, um typische Phasen des täglichen Krankenhausbetriebs abzubilden und atypische Übergangsphasen zu vermeiden. Innerhalb jedes Beobachtungszeitraums wurde die Umwelteinwirkung an jedem vordefinierten Messort durch drei aufeinanderfolgende technische Wiederholungen von jeweils 10 Minuten Dauer erfasst, wobei der arithmetische Mittelwert der drei Messungen für nachfolgende Analysen verwendet wurde. Dieser hierarchische Stichprobenansatz ermöglichte die Charakterisierung räumlicher und zeitlicher Variabilität der Umwelteinwirkung, während gleichzeitig der Einfluss kurzfristiger Schwankungen im regulären Krankenhausbetrieb minimiert und die Repräsentativität der Messungen über verschiedene klinische Umgebungen hinweg verbessert wurde.

Die Studie wird gemäß den STROBE-Empfehlungen (Strengthening the Reporting of Observational Studies in Epidemiology) für Querschnittsbeobachtungsstudien berichtet. Das Protokoll und der Bericht wurden zudem gemäß den methodischen und Reproduzierbarkeitsanforderungen für Beobachtungsstudienartikel verfasst, die im Journal of Visualized Experiments (JoVE) veröffentlicht werden, einschließlich einer umfassenden Dokumentation der Stichprobenverfahren, der Instrumentierung, Kalibrierungsunterlagen, Messmethodik, Qualitätskontrollverfahren, Datenverarbeitung, statistischen Analysen und der Verfügbarkeit der unterstützenden Quelldaten.

Studienumfeld

Die Studie wurde in einem großen akademischen Krankenhaus durchgeführt, das umfassende medizinische und chirurgische Leistungen anbietet. Geräuschmessungen wurden zwischen März und August 2025 während des regulären werktäglichen Krankenhausbetriebs durchgeführt. Die Datenerhebung beschränkte sich auf Werktage, um die Variabilität aufgrund abweichender Personalbesetzungen und klinischer Aktivitäten am Wochenende zu minimieren. Die Datenerhebung erfolgte tagsüber zwischen 09:00 und 19:00 Uhr, um repräsentative akustische Bedingungen zu erfassen, die mit der routinemäßigen Patientenversorgung, dem Bewegungsverkehr des Personals, dem Betrieb medizinischer Geräte und der Aktivität von Besuchern verbunden sind. Messungen wurden während dreier vordefinierter Betriebsphasen (Vormittag, Mittagszeit und Nachmittag) durchgeführt, um zeitliche Schwankungen im routinemäßigen Krankenhausalltag zu berücksichtigen, gleichzeitig aber ein standardisiertes Beobachtungsfenster am Tag beizubehalten. Die Messungen wurden unter regulären klinischen Arbeitsbedingungen vorgenommen, ohne die Patientenversorgung, die Personalbesetzung oder die Umweltbedingungen zu unterbrechen oder zu verändern, sodass reale akustische Bedingungen im Krankenhaus widergespiegelt wurden.

Abteilungen und Stichprobensystematik

Fünfzehn stationäre Abteilungen, die ein breites Spektrum medizinischer und chirurgischer Fachrichtungen abdecken, wurden mithilfe eines gezielten Stichprobenverfahrens in die Studie eingeschlossen. Die Abteilungen wurden ausgewählt, um die Variabilität hinsichtlich klinischer Aktivität, Patientenvolumen, Personalstruktur, Abteilungsgröße und räumlicher Organisation im Krankenhausumfeld abzubilden.

Zu den beteiligten Abteilungen gehörten Traumatologie und Orthopädie, Zentrum für angeborene Herzkrankheiten, Gefäß- und Nervenabteilung I, Gefäß- und Nervenabteilung II, Intensivmedizinische Abteilung II, Parkinson-Abteilung, Psychosomatische Medizin Abteilung I, Hals-Nasen-Ohren-Heilkunde – Zervikologie, Kniegelenksabteilung II, hepatobiliäre und Pankreasschirurgie, Gastroenterologische Diagnostik und Therapie Abteilung I, Gastroenterologische Diagnostik und Therapie Abteilung II, Urologie, Brust- und Schilddrüsenzentrum sowie die Kinderabteilung.

Innerhalb jeder Abteilung wurden Umgebungsgeräuschmessungen aus vier standardisierten Funktionszonen gewonnen, die üblicherweise in akustischen Untersuchungen von Krankenhäusern bewertet werden: der Abteilungsstation, dem Stationsflur, der Pflegestation und dem Patientenaktivitätsbereich. Diese Orte wurden ausgewählt, um unterschiedliche Betriebsumgebungen darzustellen, die sich durch verschiedene Muster der Patientenbewegung, der Kommunikation des Personals, der Nutzung medizinischer Geräte, der Besuchertätigkeit und des klinischen Arbeitsablaufs auszeichnen.

Um die räumliche Repräsentativität innerhalb jeder Funktionszone zu verbessern, wurden drei vordefinierte Probenahmestellen (Eingang, Mitte und Ende) systematisch bewertet. Die Eingangsposition wurde als primärer Zugangspunkt zur Funktionszone definiert, etwa 1–2 m innerhalb der Zone, um direkte Einflüsse benachbarter Bereiche auszuschließen. Die mittlere Position befand sich im geometrischen Zentrum oder im Hauptarbeitsbereich der Funktionszone und repräsentierte die routinemäßigen Betriebsbedingungen. Die Endposition wurde am am weitesten vom Eingang entfernten Punkt festgelegt, der sich dennoch innerhalb derselben Funktionszone befand und im Rahmen des klinischen Routinebetriebs zugänglich blieb. Die Probenahmestellen wurden vor Beginn der Datenerhebung anhand eines standardisierten Protokolls ausgewählt und in allen Abteilungen einheitlich beibehalten. Wo sich die räumliche Gestaltung einer Funktionszone zwischen den Abteilungen unterschied, wurden die Positionen gemäß diesen vordefinierten räumlichen Kriterien und nicht anhand absoluter Distanzen gewählt, um die methodische Konsistenz sicherzustellen. Dieser mehrstufige räumliche Probenahmeansatz wurde gewählt, um die akustische Variabilität innerhalb jedes Arbeitsbereichs besser zu charakterisieren und den potenziellen Einfluss lokal begrenzter Schallquellen, die mit Einzelpunktmessungen verbunden sind, zu verringern.

An jedem Probenahmestandort wurde während dreier standardisierter Beobachtungszeiträume (Morgen, Mittag und Nachmittag) Umgebungsgeräusch aufgezeichnet. Während jedes Beobachtungszeitraums wurden drei aufeinanderfolgende technische Replikatmessungen mit identischen Geräteeinstellungen durchgeführt. Folglich umfasste das hierarchische Probennahmeraster wiederholte Beobachtungen über 15 Stationen, vier funktionale Zonen, drei vordefinierte Probenahmestandorte, drei Beobachtungszeiträume und drei technische Replikate, was insgesamt 1.620 einzelne akustische Beobachtungen für die Analyse ergab. Dieses hierarchische Probennahmeraster erzeugte wiederholte Beobachtungen über Raum und Zeit, wodurch sowohl die Variabilität innerhalb eines Standorts als auch zwischen verschiedenen Standorten im Krankenhaus-Umgebungsgeräusch charakterisiert werden konnte.

Die in der Arbeit angegebenen summarischen Abteilungswerte wurden aus diesen wiederholten Messungen mithilfe vorab definierter Mittelwertverfahren abgeleitet, die weiter unten beschrieben sind. Der vollständige hierarchische Datensatz wurde für inferenzstatistische Analysen beibehalten, wie im Abschnitt „Statistische Analyse“ beschrieben.

Zusätzlich zu den stationären Abteilungen wurden zwei repräsentative Bereiche eines öffentlichen Krankenhauses – eine innenliegende Zone mit öffentlichem Aktivitätsbereich und eine außenliegende Zone mit öffentlichem Aktivitätsbereich – einbezogen, um kontextuelle Messungen des Umgebungsgeräuschs außerhalb direkter Patientenversorgungsumgebungen bereitzustellen. Diese Messungen aus den öffentlichen Bereichen wurden deskriptiv analysiert und von den statistischen Analysen der Abteilungen, den Zusammenfassungsstatistiken pro Abteilung sowie von den Berechnungen der Abteilungs-Messgrundlagen ausgeschlossen.

Messstandorte

Innerhalb jeder Abteilung wurden Umgebungsgeräuschmessungen in vier vordefinierten Funktionszonen durchgeführt, die üblicherweise in akustischen Untersuchungen von Krankenhäusern bewertet werden: die Abteilungsstation, der Stationsflur, die Pflegestation und der Bereich für Patientenaktivitäten. Diese Orte wurden ausgewählt, um unterschiedliche Muster klinischer Aktivitäten, Patientenbewegungen, Kommunikationsintensität und Gerätenutzung im Krankenhausumfeld abzubilden. Die Abteilungsstation repräsentierte allgemeine Patientenversorgungs- und Bettbereiche; der Stationsflur stand für die primären Verkehrswege von Patienten, Personal und Transport von Geräten; die Pflegestation bildete den zentralen administrativen und klinischen Koordinierungsbereich ab; und der Bereich für Patientenaktivitäten repräsentierte festgelegte Flächen für Patientenbewegung, Warten oder Interaktion.

Innerhalb jeder funktionalen Zone wurden Messungen an drei standardisierten Probenahmestellen (Eingang, Mitte und Ende) durchgeführt, um eine repräsentative räumliche Abdeckung jedes betrieblichen Bereichs zu gewährleisten. Die Probenahmestellen wurden so gewählt, dass der Einfluss lokalisierter Schallquellen minimiert wurde, während gleichzeitig repräsentative Messpositionen innerhalb routinemäßiger klinischer Umgebungen beibehalten wurden. Das Mikrofon wurde etwa 1,3 m über dem Boden und nach Möglichkeit mindestens 1 m entfernt von Wänden, großen reflektierenden Flächen und größeren Hindernissen positioniert, ohne dabei den routinemäßigen klinischen Ablauf zu stören. Die Verwendung standardisierter funktionaler Zonen und vordefinierter Probenahmestellen ermöglichte einen konsistenten Vergleich der akustischen Bedingungen zwischen Abteilungen mit unterschiedlichen klinischen Arbeitsabläufen und räumlichen Gegebenheiten.

Schallmessgeräte

Umweltschallmessungen wurden mit einem Präzisions-Schalldruckpegelmesser der Klasse 1 durchgeführt, der den Normen IEC 61672-1:2013 und ANSI S1.4-2014 für präzise akustische Umweltmessungen entspricht. Das Messgerät wurde mit A-Bewertung [dB(A)] konfiguriert, um die Empfindlichkeit des menschlichen Gehörs zu approximieren, sowie mit langsamer (S) Zeitbewertung (1-Sekunden-Integration), um den typischen Umgebungslärm unter den betrieblichen Bedingungen eines Krankenhauses zu charakterisieren. Der primäre akustische Parameter war der LAeq (dB[A]). Zusätzlich wurden während jedes Messzeitraums der LAFmax und der LCpeak erfasst, um transiente und impulsive akustische Ereignisse innerhalb des Krankenhausumfelds zu charakterisieren. Die Messungen wurden unter typischen betrieblichen Krankenhausbedingungen durchgeführt, um eine beobachtende akustische Beurteilung vorzunehmen, und nicht, um eine formale architektonische Schallzertifizierung durchzuführen. Daher wurden die aufgezeichneten akustischen Parameter als Indikatoren für die Lärmbelastung im Betriebsalltag interpretiert und nicht als ingenieurtechnische Maße für die bauliche Schalleigenschaft. Vor und nach jeder Messung wurde der Schalldruckpegelmesser mit einem akustischen Kalibrator der Klasse 1 kalibriert, der bei 1 kHz einen Schalldruck von 94 dB erzeugt. Die Kalibrierabweichung wurde während des gesamten Studienzeitraums innerhalb von ±0,5 dB gehalten. Messungen, bei denen nach der Kalibrierung eine Abweichung von mehr als ±0,5 dB festgestellt wurde, wurden nach erneuter Kalibrierung des Geräts wiederholt. Die Kalibrierprotokolle wurden während der gesamten Studie als Teil des Qualitätskontrollverfahrens geführt.

Datenerhebungsverfahren

Geräuscmessungen wurden während der werktäglichen Tagesbetriebszeiten (09:00–19:00) durchgeführt, um repräsentative akustische Bedingungen im Krankenhaus während des routinemäßigen klinischen Betriebs zu erfassen.

Innerhalb jeder Funktionszone wurden nacheinander an drei vordefinierten Probenahmestellen (Eingang, Mitte und Ende) Messungen durchgeführt. An jeder Probenahmestelle wurden Beobachtungen während dreier standardisierter Betriebsphasen (Vormittag, Mittagszeit und Nachmittag) durchgeführt. Während jeder Beobachtungsphase wurden drei aufeinanderfolgende technische Wiederholungsmessungen mit identischen Geräteeinstellungen aufgezeichnet. An jedem Messpunkt wurde das Mikrofon etwa 1,3 m über dem Boden und mindestens 1 m von nahegelegenen Wänden oder großen reflektierenden Oberflächen entfernt positioniert. Die Messungen wurden während kontinuierlicher 10-minütiger Aufnahmeintervalle durchgeführt, und LAeq, LAFmax sowie LCpeak wurden automatisch von der Software des Schallpegelmessgeräts für jedes Aufnahmeintervall berechnet und gespeichert.

Während jedes Beobachtungszeitraums wurden die betrieblichen Merkmale des Messstandorts, einschließlich der Anzahl des Personals, der Anzahl der Besucher, Alarmereignisse und Gesprächsereignisse, mithilfe eines standardisierten Beobachtungsformulars erfasst. Abteilungsbezogene Merkmale wie Bettenkapazität, belegte Betten, Raumfläche und Raumvolumen wurden aus den administrativen Unterlagen des Krankenhauses entnommen und vor der statistischen Analyse überprüft. Um kurzfristige zeitliche Schwankungen der Krankenhausaktivität zu berücksichtigen, wurden die Messungen in den drei vorab definierten Betriebsphasen (Vormittag, Mittagszeit und Nachmittag) wiederholt. Für die deskriptive Berichterstattung wurden zunächst die wiederholten technischen Messwiederholungen innerhalb jedes Beobachtungszeitraums gemittelt, woraufhin die periodenspezifischen Werte gemittelt wurden, um repräsentative Werte für jeden Probenahmestandort zu erhalten. Anschließend wurden Zusammenfassungsstatistiken für Abteilungen und Funktionszonen anhand vordefinierter Mittelwertverfahren abgeleitet, während der vollständige hierarchische Datensatz für inferenzstatistische Analysen beibehalten wurde. Begleitend wurden die Umgebungsbedingungen mit einem digitalen Thermo-Hygrometer überwacht, um während der Datenerhebung relativ stabile Messbedingungen sicherzustellen. Die erfassten Umgebungsbedingungen lagen zwischen 20 °C und 26 °C bei der Temperatur sowie zwischen 40 % und 65 % bei der relativen Luftfeuchtigkeit. Eine geplante Beobachtung im Patientenaktivitätsbereich der Intensivstation II konnte aufgrund vorübergehender Notfallversorgungsbeschränkungen während des Messzeitraums nicht durchgeführt werden. Diese Beobachtung wurde als fehlend erfasst und mittels eines Complete-Case-Ansatzes ohne Datenimputation von den nachfolgenden Analysen ausgeschlossen.

Datenverwaltung und Qualitätskontrolle

Messwerte wurden zum Zeitpunkt der Erfassung manuell aufgezeichnet und anschließend nach jeder Messsitzung anhand der digital gespeicherten Aufzeichnungen des Schallpegelmessgeräts überprüft. Alle akustischen Daten wurden in eine sichere elektronische Datenbank übertragen und unabhängig auf Übertragungsfehler, fehlende Werte, doppelte Einträge und unplausible Beobachtungen geprüft, bevor die statistische Analyse erfolgte. Transiente akustische Ereignisse, die nicht mit dem regulären Krankenhausbetrieb in Verbindung standen – wie vorübergehende Bauarbeiten oder externe Notfallsirenen – wurden bei der Auswertung ausgeschlossen, sobald sie während der Überwachung identifiziert wurden. Zwei geschulte wissenschaftliche Hilfskräfte dokumentierten und verifizierten alle Messungen unabhängig voneinander, um beobachterbedingte Aufzeichnungsfehler zu minimieren. Bei einer Abweichung von mehr als 1 dB zwischen den unabhängig erfassten Werten wurde die ursprüngliche Messung erneut überprüft und gegebenenfalls eine Wiederholungsmessung durchgeführt. Die Kalibrierungsunterlagen wurden für jede Messsitzung überprüft, und nur Beobachtungen, die das vorab festgelegte Kalibrierungsakzeptanzkriterium (±0,5 dB Drift) erfüllten, wurden für die Analyse berücksichtigt.

Zu den Qualitätskontrollverfahren gehörte auch die Überprüfung von Abteilungskennungen, Funktionsbereichen, Probenahmestellen, Beobachtungszeiträumen und der Anzahl technischer Wiederholungen, um die Konsistenz über den hierarchischen Datensatz hinweg sicherzustellen. Betriebsbedingte Variablen wie die Anzahl des Personals, die Anzahl der Besucher, Alarmereignisse und Gesprächsereignisse wurden vor dem Abschließen der Datenbank mit standardisierten Erfassungsformularen abgeglichen. Eine geplante Beobachtung aus dem Patientenaktivitätsbereich der Intensivstation II konnte aufgrund vorübergehender Notfallversorgungsbeschränkungen nicht abgeschlossen werden und wurde als fehlend erfasst. Da der Anteil fehlender Daten minimal war und nicht mit der Messqualität zusammenhing, wurden die Analysen mittels eines Complete-Case-Ansatzes ohne Datenimputation durchgeführt. Da die Studie als praktische Umweltakustikuntersuchung unter realen Krankenhausbetriebsbedingungen konzipiert war, lag die formale ingenieurwissenschaftliche Unsicherheitsanalyse außerhalb des Untersuchungsumfangs. Dennoch wurden standardisierte Messgeräte, routinemäßige Kalibrierung, wiederholte räumliche und zeitliche Messungen, Aufzeichnungen technischer Wiederholungen, doppelte Datenverifikation und vorab definierte Qualitätskontrollverfahren implementiert, um die Messgenauigkeit, Konsistenz und Reproduzierbarkeit zu maximieren.

Ausgangsmaße

Das primäre Ergebnis der Studie war der äquivalente kontinuierliche Umgebungsgeräuschpegel (LAeq, dB[A]), der in verschiedenen Krankenhausabteilungen und standardisierten Funktionszonen gemessen wurde. Zu den sekundären akustischen Ergebnissen gehörten der LAFmax und der LCpeak, die während jedes Messzeitraums erfasst wurden, um transiente und impulsive akustische Ereignisse in der Krankenhausumgebung zu charakterisieren. Weitere sekundäre Ergebnisse umfassten den Vergleich der mittleren Umgebungsgeräuschpegel zwischen Krankenhausabteilungen und Funktionszonen, die Identifizierung von Orten mit relativ höherer oder niedrigerer akustischer Belastung, die Bewertung des Anteils der Messpunkte, die häufig zitierte Richtwerte und Normen für Krankenhaus-Umgebungsgeräusche überschreiten – einschließlich der WHO-Richtwerte, EN ISO 16032, PN-B-02151 und der chinesischen Nationalen Norm GB3096-2022, sofern anwendbar – sowie die Untersuchung von Zusammenhängen zwischen Umgebungsgeräuschpegeln und objektiv erfassten betrieblichen Kenngrößen, darunter die Bettenkapazität der Abteilungen, belegte Betten, Raumfläche, Raumvolumen, Anzahl des Personals, Anzahl der Besucher, Alarmereignisse und Gesprächsereignisse. Betriebliche Variablen wurden als explorative Faktoren bewertet, die möglicherweise mit der akustischen Umgebungsbelastung assoziiert sind, und nicht als Hinweis auf kausale Bestimmungsfaktoren der akustischen Bedingungen im Krankenhaus interpretiert. Die Studie war als akustische Umgebungsuntersuchung konzipiert und beinhaltete keine direkte Bewertung von klinischen Patientenergebnissen, arbeitsmedizinischen Ergebnissen oder physiologischen Reaktionen im Zusammenhang mit Lärmbelastung. Daher sollten alle Ergebnisse als Beobachtungen der akustischen Umgebung und nicht als Maße für Patientensicherheit, klinische Wirksamkeit oder arbeitsmedizinische Ergebnisse interpretiert werden.

Statistische Analyse

Alle Messdaten wurden mit Microsoft Excel zusammengestellt und mit der statistischen Software IBM SPSS Statistics Version 29.0 sowie R (Version 4.3.3) analysiert. Lineare gemischte Modelle wurden mithilfe der Pakete lme4, lmerTest und emmeans durchgeführt. Das primäre analytische Ergebnis war der LAeq. LAFmax und LCpeak wurden deskriptiv zusammengefasst und als sekundäre akustische Ergebnisse berichtet. Deskriptive Statistiken, einschließlich Mittelwert, Standardabweichung (SD), Median, Interquartilsabstand (IQR), Minimum und Maximum, wurden für Krankenhausabteilungen und funktionale Zonen berechnet. Kontinuierliche Schallmessungen werden gegebenenfalls als Mittelwert ± SD dargestellt. Da Umgebungsgeräuschmessungen anhand eines hierarchischen Stichprobenrahmens erhoben wurden, waren wiederholte Beobachtungen innerhalb von Messstandorten, funktionalen Zonen und Krankenhausabteilungen verschachtelt. Daher wurden die inferenzstatistischen Analysen anhand des vollständigen hierarchischen Datensatzes durchgeführt, anstatt sich ausschließlich auf zusammenfassende Werte auf Ebene der Abteilungen zu stützen.

Die primäre inferenzstatistische Analyse bewertete Unterschiede im LAeq zwischen den funktionellen Zonen des Krankenhauses mithilfe eines linearen gemischten Modells, wobei die Krankenhausabteilung als Zufallseffekt angegeben wurde, um die Clusterung wiederholter Beobachtungen zu berücksichtigen. Die funktionelle Zone wurde als Hauptfesteffekt berücksichtigt, und geschätzte marginale Mittelwerte wurden mittels Tukey-korrigierter paarweiser Vergleiche verglichen, wenn der Gesamtfesteffekt statistisch signifikant war. Anschließend wurden explorative Regressionsanalysen mit gemischten Effekten durchgeführt, um Zusammenhänge zwischen Umgebungsgeräuschen und ausgewählten betrieblichen Merkmalen zu untersuchen. Um eine Überanpassung des Modells zu minimieren, enthielt das primäre explorative Modell nur betriebliche Variablen mit starker theoretischer Begründung und akzeptabler Multikollinearität, insbesondere die Bettenkapazität der Abteilung und die Anzahl der Besucher. Regressionskoeffizienten (β), 95 %-Konfidenzintervalle (KI) und entsprechende P-Werte wurden angegeben. Ein umfassenderes Modell mit gemischten Effekten, das belegte Betten, Raumfläche, Raumvolumen, Personalanzahl, Alarmereignisse und Gesprächsereignisse einbezog, wurde als Sensitivitätsanalyse durchgeführt und ist im Zusatzmaterial dargestellt. Alle Regressionsanalysen galten als explorativ und wurden nicht als Hinweis auf kausale Zusammenhänge interpretiert.

Vor der Modellanpassung wurden die Annahmen der annähernden Normalverteilung und der Homoskedastizität anhand des Shapiro-Wilk-Tests, der visuellen Inspektion von Residuenplots, Quantil-Quantil-Diagrammen und Residuen-gegen-Angepasste-Werte-Plots überprüft. Multikollinearität unter den erklärenden Variablen wurde mithilfe von Varianzinflationsfaktoren (VIFs) bewertet. Die Modellanpassung wurde mittels marginaler und bedingter Determinationskoeffizienten (R2) zusammengefasst, und Intraklassenkorrelationskoeffizienten (ICCs) wurden berechnet, um die Gruppierung nach Krankenhausabteilungen zu quantifizieren. Ein zweiseitiger P-Wert < 0,05 galt als statistisch signifikant. Gemessene Schallpegel wurden zusätzlich im Hinblick auf international anerkannte akustische Empfehlungen interpretiert, darunter die WHO-Leitlinien für Umgebungslärm in der Europäischen Region (2018), die EN ISO 16032-Empfehlungen für die Gebäudeakustik, die polnischen akustischen Normen für Gesundheitseinrichtungen PN-B-02151 sowie die chinesische nationale Norm GB3096-2022 für den Umgebungslärm in Krankenhäusern. Da sich diese Referenzdokumente hinsichtlich ihres Anwendungsbereichs, ihrer vorgesehenen Verwendung und ihrer Messmethodik unterscheiden, wurden die Vergleiche beschreibend interpretiert und nicht als formale Konformitätsbewertungen. Der Anteil der Messpunkte, die ausgewählte Referenzschwellen überschritten, wurde deskriptiv berechnet. Zur Visualisierung der räumlichen Variabilität der Lärmbelastung zwischen Abteilungen und funktionalen Krankenhauszonen wurden Heatmaps, Boxplots sowie Streudiagramme mit angepassten Regressionslinien erstellt. Da die Studie wiederholte Messungen in betrieblichen Krankenhausumgebungen umfasste, wurden die statistischen Analysen als explorative Umweltvergleiche und nicht als kausale Schlussmodelle interpretiert. Fehlende Messwerte wurden mittels einer Analyse vollständiger Fälle ohne Datenimputation behandelt. Die einzige fehlende Beobachtung aus der Intensivstation II machte weniger als 1 % des vollständigen Datensatzes aus und wurde daher als unwahrscheinlich angesehen, die Gesamtergebnisse wesentlich zu beeinflussen.

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Ergebnisse

Studienmerkmale und Messrahmen

Messungen des Umgebungsgeräuschs wurden zwischen März und August 2025 in 15 stationären Abteilungen eines großen universitären Lehrkrankenhauses mithilfe eines standardisierten hierarchischen Stichprobenprotokolls durchgeführt (Abbildung 1). In jeder Abteilung wurden vier vordefinierte Funktionszonen (Station, Patientenaktivitätsbereich, Flur und Pflegestation) bewertet. In jeder Funktionszone wurden drei feste Messs...

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Diskussion

Diese querschnittliche Umweltlärmbeurteilung zeigte, dass die Umgebungsgeräuschpegel tagsüber in den meisten funktionalen Krankenhauszonen durchgängig über den üblicherweise zitierten internationalen und nationalen akustischen Referenzwerten lagen. Lineare gemischte Modelle identifizierten die funktionale Zone als den Hauptfaktor, der mit dem LAeq assoziiert war, wobei die Pflegestationen die höchsten adjustierten Schallpegel aufwiesen, gefolgt von Fluren, Patientenaktivitätsbereichen und Stationen. Der Vergleich mit den...

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Offenlegungen

Wettbewerbsinteressen:

Die Autoren erklären, dass sie keine wettbewerbsrelevanten Interessen haben.

Danksagungen

Keine Erklärung abgegeben. Für diese Studie wurden keine Mittel eingeworben.

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Materialien

Liste der in diesem Artikel verwendeten Materialien
NameUnternehmenKatalognummerKommentare
Kalibrier-LogbuchSelbst erstelltN/VDokumentation der Gerätekalibrierung und -verifizierung
Kalibrator der Klasse 1Hangzhou Aihua Instruments Co., Ltd.AWA6221BKalibrierung des Schallpegelmessgeräts (94 dB bei 1 kHz)
Integrierendes Schallpegelmessgerät der Klasse 1Hangzhou Aihua Instruments Co., Ltd.AWA6228+Primäres Messinstrument für Umgebungsgeräuschmessungen (konform zu IEC 61672-1)
DatenerfassungsbögenSelbst erstelltN/VStandardisierte Aufzeichnung von Felddaten und Betriebsvariablen
Digitaler Thermo-HygrometerTESTO608-H1Überwachung der Umgebungstemperatur und relativen Luftfeuchtigkeit während der Messungen
Krankenhaus-Grundrisse/AbteilungspläneInstitutionelle QuelleN/VIdentifizierung der Messstandorte in den Abteilungen
IBM SPSS Statistics (Version 29.0)IBMN/VStatistische Analysen
Laptop-ComputerDellLatitude-SerieDatenerfassung, -speicherung und statistische Analyse
MaßbandSTANLEYN/VÜberprüfung der Mikrofonabstände
Microsoft ExcelMicrosoftAktuelle VersionDatenverwaltung und vorbereitende Datenaufbereitung
Persönliche SchutzausrüstungInstitutionelle VersorgungN/VEinhaltung der krankenhausinternen Infektionsschutzanforderungen
R-Statistiksoftware (Version 4.3.3)R Foundation for Statistical ComputingN/VStatistische Berechnungsumgebung
R-Pakete (emmeans, lme4, lmerTest)Comprehensive R Archive Network (CRAN)Aktuelle VersionenLineare gemischte Modelle und geschätzte marginale Mittelwerte
Akku-PackHangzhou Aihua Instruments Co., Ltd.Vom Hersteller mitgeliefertStromversorgung für das integrierende Schallpegelmessgerät der Klasse 1 AWA6228+
Software für SchallpegelmessgerätHangzhou Aihua Instruments Co., Ltd.Wird mit dem Gerät mitgeliefertGerätesteuerung, Datenerfassung und Export akustischer Messdaten
StativAllgemeiner LaborkomponentenlieferantN/VStabile Positionierung des Mikrofons des Schallpegelmessgeräts

Referenzen

  1. Pal J, Taywade M, Pal R, Sethi D. Noise pollution in intensive care units: a hidden enemy affecting the physical and mental health of patients and caregivers. Noise Health. 2022;24(114):130-6. doi:10.4103/nah.nah_79_21.
  2. Zhang L. Effects of nighttime noise management in intensive care units on hormone levels and sleep quality in conscious patients. Noise Health. 2024;26(121):186-91. doi:10.4103/nah.nah_55_24.
  3. Deng Z, Xie H, Kang J. The acoustic environment in typical hospital wards in China. Appl Acoust. 2023;203:109202. doi:10.1016/j.apacoust.2022.109202.
  4. Yang J, Zhou J. Effect of the levels and sources of noise on the sleep quality of conscious patients in an emergency intensive care unit. Noise Health. 2024;26(123):489-94. doi:10.4103/nah.nah_83_24.
  5. Darbyshire JL, Young JD. An investigation of sound levels on intensive care units with reference to the WHO guidelines. Crit Care. 2013;17(5):R187. doi:10.1186/cc12870.
  6. Mehrotra A, et al. A comprehensive review of auditory and non-auditory effects of noise on human health. Noise Health. 2024;26(121):59-69. doi:10.4103/nah.nah_124_23.
  7. Basner M, et al. Auditory and non-auditory effects of noise on health. Lancet. 2014;383(9925):1325-32. doi:10.1016/S0140-6736(13)61613-X.
  8. Wallis R, et al. Environmental noise levels in hospital settings: a rapid review of measurement techniques and implementation in hospital settings. Noise Health. 2019;21(102):200-16. doi:10.4103/nah.NAH_19_18.
  9. Stansfeld SA, Matheson MP. Noise pollution: non-auditory effects on health. Br Med Bull. 2003;68:243-57. doi:10.1093/bmb/ldg033.
  10. Raja RV, Rajasekaran V, Sriraman G. Non-auditory effects of noise pollution on health: a perspective. Indian J Otolaryngol Head Neck Surg. 2019;71(Suppl 2):1500-1. doi:10.1007/s12070-019-01708-9.
  11. Hahad O, Prochaska JH, Daiber A, Münzel T. Environmental noise-induced effects on stress hormones, oxidative stress, and vascular dysfunction: key factors in the relationship between cerebrocardiovascular and psychological disorders. Oxid Med Cell Longev. 2019;2019:4623109. doi:10.1155/2019/4623109.
  12. Burger P, et al. Sleep in hospitalized pediatric and adult patients: a systematic review and meta-analysis. Sleep Med X. 2022;4:100059. doi:10.1016/j.sleepx.2022.100059.
  13. Xie H, Kang J, Mills GH. Clinical review: the impact of noise on patients’ sleep and the effectiveness of noise reduction strategies in intensive care units. Crit Care. 2009;13(2):208. doi:10.1186/cc7154.
  14. Park MJ, et al. Noise in hospital rooms and sleep disturbance in hospitalized medical patients. Environ Health Toxicol. 2014;29:e2014006. doi:10.5620/eht.2014.29.e2014006.
  15. Poulsen LM, Estrup S, Mortensen CB, Andersen-Ranberg NC. Delirium in intensive care. Curr Anesthesiol Rep. 2021;11(4):516-23. doi:10.1007/s40140-021-00476-z.
  16. Ma L, et al. Postoperative neurocognitive disorders in the elderly: how can we stop the harm  A literature review. Front Med (Lausanne). 2025;12:1525639. doi:10.3389/fmed.2025.1525639.
  17. de Lima Andrade E, et al. Environmental noise in hospitals: a systematic review. Environ Sci Pollut Res Int. 2021;28(16):19629-42. doi:10.1007/s11356-021-13211-2.
  18. Astin F, et al. Night-time noise levels and patients’ sleep experiences in a medical assessment unit in Northern England. Open Nurs J. 2020;14:80-91. doi:10.2174/1874434602014010080.
  19. Bevan R, et al. Sleep quality and noise: comparisons between hospital and home settings. Arch Dis Child. 2019;104:147-51. doi:10.1136/archdischild-2018-315168.
  20. Bliefnick JM, Ryherd EE, Jackson R. Evaluating hospital soundscapes to improve patient experience. J Acoust Soc Am. 2019;145:1117-28. doi:10.1121/1.5090493.
  21. McCullagh MC, et al. Noise exposure and quality of life among nurses. Workplace Health Saf. 2022;70(4):207-19. doi:10.1177/21650799211044365.
  22. Lee FYL, Ismail NH, Liew PM, Lim SH. A cross-sectional study of occupational noise exposure and hypertension in Malaysia. Cureus. 2023;15(11):e48758. doi:10.7759/cureus.48758.
  23. Zhang L, et al. Relationship between occupational noise exposure and hypertension: cross-sectional evidence from real-world data. Front Public Health. 2022;10:1037246. doi:10.3389/fpubh.2022.1037246.
  24. Tahvili A, et al. Noise and sound in the intensive care unit: a cohort study. Sci Rep. 2025;15(1):10858. doi:10.1038/s41598-025-94365-8.
  25. Xun T, et al. Impact of hospital ward acoustic design on postoperative recovery of patients with acute myocardial infarction. Noise Health. 2025;27(127):534-44. doi:10.4103/nah.nah_62_25.
  26. Chung K. Calibration matters: I. Sound level meter basics. J Commun Disord. 2023;101:106300. doi:10.1016/j.jcomdis.2022.106300.
  27. Buxton OM, et al. Sleep disruption due to hospital noises: a prospective evaluation. Ann Intern Med. 2012;157(3):170-9. doi:10.7326/0003-4819-157-3-201208070-00472.
  28. Das A, et al. Effect of sleep quality on wound healing among patients undergoing emergency laparotomy: an observational study. J Clin Sleep Med. 2025;21(3):503-12. doi:10.5664/jcsm.10614.
  29. Dai Z, Cheng X, Chen F. Effect of comprehensive noise reduction management on postoperative negative emotion, stress response hormone, and sleep status of burn patients: a single-center retrospective analysis. Noise Health. 2024;26(122):410-6. doi:10.4103/nah.nah_80_24.
  30. Reid M. 131 Sleeping it off: are hospital wards too noisy to allow patient recovery Br J Surg. 2022;109(Suppl 6):znac269.384. doi:10.1093/bjs/znac269.384.
  31. Catley CD, et al. Redesigning the hospital environment to improve restfulness. JAMA Netw Open. 2024;7(12):e2447790. doi:10.1001/jamanetworkopen.2024.47790.
  32. Lu Y, et al. Effect of noise management in interventional radiology suites on patients undergoing transarterial chemoembolization: a retrospective study. Noise Health. 2024;26:325-31. doi:10.4103/nah.nah_53_24.
  33. De Salvio D, Amodeo V, Garai M, Secchi S. Noise assessment within healthcare facilities: annoyance and intrusiveness of sound sources [conference paper]. Presented at: Forum Acusticum Euronoise 2025; Malaga, Spain; 2025. https://doi.org/10.61782/fa.2025.0607.
  34. Amodeo V, Secchi S. Environmental noise in hospitals: a rapid review of trends and possible developments [conference paper]. Presented at: Forum Acusticum Euronoise 2025; Malaga, Spain; 2025. https://doi.org/10.61782/fa.2025.0348.
  35. Louis M, Grabill N, Strom P, Gibson B. Leading through noise: operating room noise challenges for staff and leadership techniques to ensure optimal operational performance. Cureus. 2024;16(9):e69569. doi:10.7759/cureus.69569.
  36. Fu VX, Oomens P, Merkus N, Jeekel J. The perception and attitude toward noise and music in the operating room: a systematic review. J Surg Res. 2021;263:193-206. doi:10.1016/j.jss.2021.01.038.
  37. Li X, et al. Effects of operating room noise on patient outcomes and medical staff: a systematic review. Noise Health. 2025;27(126):246-54. doi:10.4103/nah.nah_175_24.
  38. Gulsen M, Aydingulu N, Arslan S. Physiological and psychological effects of ambient noise in the operating room on medical staff. ANZ J Surg. 2021;91:847-53. doi:10.1111/ans.16582.
  39. Kennedy-Metz LR, et al. Association between operating room noise and team cognitive workload in cardiac surgery. IEEE Conf Cogn Comput Asp Situat Manag. 2022;2022:89-93. doi:10.1109/COGSIMA54611.2022.9830675.
  40. Idrees S, et al. Noise level and surgeon stress during thyroidectomy in an endocrine surgery operating room. Head Neck. 2024;46:37-45. doi:10.1002/hed.27552.
  41. Keller S, et al. Noise in the operating room distracts members of the surgical team: an observational study. World J Surg. 2018;42:3880-7. doi:10.1007/s00268-018-4730-7.
  42. Tseng LP, Chuang MT, Liu YC. Effects of noise and music on situation awareness, anxiety, and the mental workload of nurses during operations. Appl Ergon. 2022;99:103633. doi:10.1016/j.apergo.2021.103633.
  43. Ukegjini K, et al. Impact of intraoperative noise measurement on surgeon stress and patient outcomes: a prospective, controlled, single-center clinical trial with 664 patients. Surgery. 2020;167:843-51. doi:10.1016/j.surg.2019.12.010.
  44. Rypicz Ł, et al. Alarm fatigue and sleep quality in medical staff: a Polish-Czech-Slovak study on workplace ergonomics. Front Public Health. 2024;12:1345396. doi:10.3389/fpubh.2024.1345396.
  45. Lewandowska K, Mędrzycka-Dąbrowska W, Tomaszek L, Wujtewicz M. Determining factors of alarm fatigue among nurses in intensive care units: a Polish pilot study. J Clin Med. 2023;12(9):3120. doi:10.3390/jcm12093120.
  46. Cingolani M, De Salvio D, D’Orazio D, Garai M. Clustering analysis of noise sources in healthcare facilities. Appl Acoust. 2023;214:109660. doi:10.1016/j.apacoust.2023.109660.
  47. Hummel K, Ryherd E, Cheng X, Lowndes B. Relating clustered noise data to hospital patient satisfaction. J Acoust Soc Am. 2023;154(2):1239-47. doi:10.1121/10.0020760.
  48. Sangari A, et al. Delirium variability is influenced by the sound environment (DEVISE study): how changes in the intensive care unit soundscape affect delirium incidence. J Med Syst. 2021;45(8):76. doi:10.1007/s10916-021-01752-5.
  49. Yang L, Gutierrez DE, Guthrie OW. Systemic health effects of noise exposure. J Toxicol Environ Health B Crit Rev. 2024;27:21-54. doi:10.1080/10937404.2023.2280837.
  50. Giv MD, et al. Evaluation of noise pollution level in the operating rooms of hospitals: a study in Iran. Interv Med Appl Sci. 2017;9(2):61-6. doi:10.1556/1646.9.2017.2.15.
  51. Armbruster C, et al. Noise exposure among staff in intensive care units and the effects of unit-based noise management: a monocentric prospective longitudinal study. BMC Nurs. 2023;22(1):460. doi:10.1186/s12912-023-01611-3.
  52. Arcangeli G, et al. Neurobehavioral alterations from noise exposure in animals: a systematic review. Int J Environ Res Public Health. 2022;20:591. doi:10.3390/ijerph20010591.
  53. Lechat B, et al. Environmental noise-induced cardiovascular responses during sleep. Sleep. 2022;45:zsab302. doi:10.1093/sleep/zsab302.

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