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

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 gebracht^{1,2,3,4,5,6,7}. 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 liegen^8,9,10,11.

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 gebracht^{12,13,14,15,16,17,18}. 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 Beanspruchung^{19,20,21,22,23}. 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 hervorgehoben^{24,25,26,27,28}.

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.

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.

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 Messstandorte festgelegt, und Messungen wurden während dreier standardisierter Tagesbeobachtungszeiträume (09:00–19:00) durchgeführt. An jedem Standort und Beobachtungszeitraum wurden drei aufeinanderfolgende technische Wiederholungsmessungen mit einem kalibrierten Schallpegelmesser der Klasse 1 aufgezeichnet, wodurch akustische Daten für LAeq, LAFmax und LCpeak generiert wurden. Betriebsbezogene Variablen wie Bettenkapazität, belegte Betten, Personalanzahl, Besucheranzahl, Alarmereignisse, Gesprächsereignisse, Raumfläche und Raumvolumen wurden zeitgleich mit jeder akustischen Beobachtung erfasst. Das geplante Stichprobenschema umfasste 1.620 akustische Beobachtungen (15 Abteilungen × 4 Funktionszonen × 3 Messstandorte × 3 Beobachtungszeiträume × 3 technische Wiederholungen). Eine geplante Beobachtung im Patientenaktivitätsbereich der Intensivstation II konnte aufgrund vorübergehender Zugangsbeschränkungen im Notfallbetrieb nicht abgeschlossen werden und wurde gemäß dem vorgegebenen statistischen Analyseplan mittels Complete-Case-Analyse ohne Datenimputation behandelt. Zusätzliche Messungen in Innen- und Außenbereichen öffentlicher Flächen wurden für deskriptive, kontextuelle Vergleiche erhoben, jedoch von den gemischten Effektanalysen der Abteilungen ausgeschlossen (Abbildung 1). Die Merkmale der teilnehmenden Abteilungen sind in Tabelle 1 zusammengefasst. Die Bettenkapazität reichte von 21 bis 72 Betten, wobei die durchschnittliche Anzahl belegter Betten zwischen 17,8 und 60,6 lag. Die mittlere Personalkapazität war relativ konstant über alle Abteilungen (5,5–5,9 Personen pro Beobachtung), während die Besucherzahlen im Durchschnitt etwa fünf Personen pro Beobachtung betrugen. Die Raumflächen der Abteilungen lagen zwischen 145,8 und 500,3 m², und die Raumvolumina variierten zwischen 466,5 und 1.601,0 m³, was eine erhebliche Unterschiedlichkeit der physikalischen Eigenschaften der teilnehmenden Abteilungen widerspiegelt.

Abbildung 1: Studiendesign und hierarchisches Protokoll zur Messung von Umgebungslärm. Überblick über das Studiendesign und das hierarchische Protokoll zur Messung von Umgebungslärm. Umgebungslärm wurde in 15 stationären Abteilungen eines universitären Lehrkrankenhauses mithilfe eines mehrstufigen, hierarchischen Stichprobenrahmens bewertet. Messungen wurden aus vier standardisierten Funktionszonen (Station, Flur, Pflegestation und Patientenaktivitätsbereich), drei vordefinierten Messstandorten (Eingang, Mitte und Ende), drei Beobachtungszeiträumen tagsüber (Vormittag, Mittag und Nachmittag) sowie drei aufeinanderfolgenden technischen Wiederholungen gewonnen. Als primäres Ergebnis diente der äquivalente, kontinuierliche A-bewertete Schalldruckpegel (LAeq), während der maximale A-bewertete Schalldruckpegel (LAFmax) und der Spitzen-C-bewertete Schalldruckpegel (LCpeak) als sekundäre akustische Ergebnisse erfasst wurden. Begleitend wurden betriebliche Variablen dokumentiert, und alle Messungen durchliefen Kalibrierungen sowie vordefinierte Qualitätskontrollverfahren, bevor sie statistisch analysiert wurden. LAeq, äquivalenter kontinuierlicher A-bewerteter Schalldruckpegel; LAFmax, maximaler A-bewerteter Schalldruckpegel; LCpeak, Spitzen-C-bewerteter Schalldruckpegel. Bitte klicken Sie hier, um eine vergrößerte Version dieser Abbildung anzusehen.

Abteilung			Bettenkapazität	Durchschnittlich belegte Betten	Raumfläche (m²)	Raumvolumen (m³)	Durchschnittliche Anzahl Mitarbeiter	Durchschnittliche Anzahl Besucher	Durchschnittliche Anzahl Alarme	Durchschnittliche Anzahl Gespräche
Traumatologie und Orthopädie			40	33,8	280,1	896,3	5,5	4,8	2,4	6,5
Brust- und Schilddrüsen-Diagnostik- und Behandlungszentrum			60	50,6	416,8	1333,8	5,7	4,8	2,4	6,2
Zentrum für angeborene Herzfehler			35	29,4	243,6	779,5	5,7	5	2,4	6,5
Hals-Nasen-Ohren- und Zervikologie-Chirurgie			50	42,2	348,1	1113,9	5,8	5	2,5	6,7
Gastroenterologie-Diagnostik- und Behandlungsabteilung I			38	31,9	264,8	847,3	5,8	5	2,5	6,6
Gastroenterologie-Diagnostik- und Behandlungsabteilung II			52	43,9	361,7	1157,4	5,7	4,9	2,4	6,5
Hepatobiliäre und Pankreatische Chirurgie			48	40,5	334,1	1069,2	5,8	5,1	2,5	6,8
Intensivmedizinische Abteilung II			21	17,8	145,8	466,5	5,7	4,8	2,5	6,5
Kniegelenksabteilung II			45	37,8	312,7	1000,6	5,8	4,9	2,5	6,5
Parkinson-Krankheitsabteilung			55	46,2	382,2	1223	5,9	5,1	2,5	6,8
Psychosomatische Medizin Abteilung I			68	57,1	472,6	1512,3	5,8	5	2,5	6,7
Pädiatrieabteilung			40	33,6	278,6	891,5	5,8	5,1	2,5	6,8
Urologieabteilung			62	52,1	431,2	1380	5,8	5	2,5	6,6
Gefäß- und Nervenabteilung I			72	60,6	500,3	1601	5,9	5,1	2,5	6,9
Gefäß- und Nervenabteilung II			60	50,4	417,5	1336	5,7	4,8	2,4	6,3

Tabelle 1: Merkmale der in die Studie eingeschlossenen Krankenhausabteilungen. Baseline-betriebliche Merkmale der 15 stationären Abteilungen, die in die Umgebungsgeräuschuntersuchung einbezogen wurden. Abteilungsspezifische Variablen umfassen die Bettenkapazität, die durchschnittliche Anzahl belegter Betten, die Raumfläche, das Raumvolumen sowie die mittlere Anzahl des Personals, der Besucher, der Alarme und der Gespräche, die während standardisierter Beobachtungszeiten am Tag erfasst wurden. Die betrieblichen Variablen stellen Durchschnittswerte dar, die während der vorgegebenen Beobachtungszeiträume erhoben wurden, und wurden als explorative Variablen in den gemischten Regressionsanalysen mit Effekten berücksichtigt. Die Raumfläche und das Raumvolumen werden in Quadratmetern (m²) bzw. in Kubikmetern (m³) angegeben.

Beschreibende akustische Eigenschaften über funktionale Zonen hinweg

Bei allen 1.620 Beobachtungen wiesen die Schwesternstationen die höchsten Umgebungsgeräuschpegel auf, gefolgt nacheinander von Fluren, Patientenaktivitätsbereichen und Zimmern (Tabelle 2; Abbildungen 2 und 3). Die mittleren LAeq-Werte betrugen 66,90 ± 2,34 dB(A) an den Schwesternstationen, 63,97 ± 2,38 dB(A) in den Fluren, 61,38 ± 2,17 dB(A) in den Patientenaktivitätsbereichen und 60,38 ± 2,22 dB(A) in den Zimmern. Ähnliche räumliche Gradienten zeigten sich bei LAFmax und LCpeak, was auf konsistente Unterschiede bei allen drei akustischen Kenngrößen hinweist. Detaillierte deskriptive Zusammenfassungen der sekundären akustischen Ergebnisse (LAFmax und LCpeak) sind in der ergänzenden Tabelle 1 enthalten.

Funktionszone	Beobachtungen (n)	LAeq, dB(A) Mittelwert ± SD	LAFmax, dB(A) Mittelwert ± SD	LCpeak, dB(C) Mittelwert ± SD	Median LAeq (IQR), dB(A)
Station	405	60.38 ± 2.22	67.95 ± 2.37	79.21 ± 3.31	60,4 (58,9–61,9)
Korridor	405	63,97 ± 2,38	71,46 ± 2,59	82,76 ± 3,56	64,0 (62,5–65,5)
Pflegestationsbereich	405	66,90 ± 2,34	74,43 ± 2,56	85,72 ± 3,56	66,7 (65,4–68,3)
Bereich für Patientenaktivitäten	405	61,38 ± 2,17	69,00 ± 2,42	80,20 ± 3,37	61,5 (60,0–62,7)

Tabelle 2: Beschreibende akustische Eigenschaften nach funktionalem Krankenhaus-Bereich. Beschreibende akustische Eigenschaften für die vier standardisierten funktionellen Krankenhaus-Bereiche. Die Werte sind als Mittelwert ± Standardabweichung (SD) angegeben, sofern nicht anders angegeben. Für das äquivalente kontinuierliche A-bewertete Schalldruckpegel (LAeq) werden Median und Interquartilsabstand (IQR) berichtet. Jeder funktionelle Bereich trug 405 Beobachtungen zum hierarchischen Datensatz bei (Gesamtanzahl n = 1.620). LAeq, äquivalenter kontinuierlicher A-bewerteter Schalldruckpegel; LAFmax, maximaler A-bewerteter Schalldruckpegel; LCpeak, Spitzen-C-bewerteter Schalldruckpegel; IQR, Interquartilsabstand.

Abbildung 2: Wärmekarte der mittleren äquivalenten kontinuierlichen A-bewerteten Schallpegel in Krankenhausabteilungen und Funktionszonen. Wärmekarte, die die mittleren äquivalenten kontinuierlichen A-bewerteten Schallpegel (LAeq) für jede Krankenhausabteilung und Funktionszone zeigt. Die Zellenwerte stellen den mittleren LAeq in A-bewerteten Dezibel [dB(A)] dar, und die Farbskala zeigt steigende Schallpegel von niedrigeren zu höheren Werten an. Zu den Funktionszonen gehören Stationen, Flure, Pflegestationen und Patientenaktivitätsbereiche. CHD, angeborene Herzkrankheit; ICU, Intensivstation; LAeq, äquivalenter kontinuierlicher A-bewerteter Schallpegel. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzusehen.

Abbildung 3: Verteilung der äquivalenten kontinuierlichen A-bewerteten Schalldruckpegel in standardisierten Krankenhaus-Funktionszonen. Boxplots, die die Verteilung der äquivalenten kontinuierlichen A-bewerteten Schalldruckpegel (LAeq) in vier standardisierten Krankenhaus-Funktionszonen darstellen. Die Kästen zeigen den Interquartilsabstand (25. bis 75. Perzentil), die horizontale Linie innerhalb jedes Kastens kennzeichnet den Median, und das ×-Symbol steht für den Mittelwert. Die Whisker erstrecken sich bis zum 1,5-fachen des Interquartilsabstands (IQR), und Werte außerhalb der Whisker werden als Ausreißer dargestellt. Jede Funktionszone umfasst 405 Beobachtungen (insgesamt n = 1.620). Unterschiede zwischen den Funktionszonen wurden mithilfe des primären linearen gemischten Effektmodells mit Tukey-korrigierten paarweisen Vergleichen bewertet. LAeq, äquivalenter kontinuierlicher A-bewerteter Schalldruckpegel; IQR, Interquartilsabstand. Bitte klicken Sie hier, um eine vergrößerte Version dieser Abbildung anzusehen.

Die in Abbildung 2 dargestellte Wärmekarte zeigt ein konsistentes räumliches Muster über alle 15 teilnehmenden Abteilungen hinweg. Die Schwesternstationen wiesen durchgängig die höchsten mittleren LAeq-Werte unabhängig von der klinischen Fachrichtung auf, während die Stationssäle die niedrigsten äquivalenten kontinuierlichen A-bewerteten Schalldruckpegel aufwiesen. Abteilungen mit größerer Bettenkapazität, darunter die Gefäß- und Nervenabteilung I, die Psychosomatische Medizin Abteilung I und die Urologieabteilung, zeigten im Allgemeinen höhere mittlere LAeq-Werte in den Funktionszonen als Abteilungen mit geringerer Bettenkapazität, wie die Intensivstation II und das Zentrum für angeborene Herzfehler. Obwohl eine geringe Variabilität zwischen den Abteilungen beobachtet wurde, blieb die relative Rangfolge der Funktionszonen konsistent. Die mittleren LAeq-Werte an den Schwesternstationen lagen zwischen 64,1 dB(A) in der Intensivstation II und 68,9 dB(A) in der Gefäß- und Nervenabteilung I, während die Messwerte auf den Stationssälen zwischen 57,9 und 61,6 dB(A) variierten. Patientenaktivitätsbereiche und Flure wiesen in nahezu allen Abteilungen Zwischenwerte auf (Abbildung 2). Abbildung 3 veranschaulicht die Verteilung der LAeq-Messwerte innerhalb jeder Funktionszone. Die medianen LAeq-Werte waren an den Schwesternstationen am höchsten (66,7 dB[A]), gefolgt von Fluren (64,0 dB[A]), Patientenaktivitätsbereichen (61,5 dB[A]) und Stationssälen (60,4 dB[A]). Obwohl gelegentlich hohe Einzelmesswerte in allen Funktionszonen erfasst wurden, waren die Interquartilsabstände relativ gering, was auf eine begrenzte Variabilität innerhalb jedes Funktionsbereichs hinweist. Die Boxplots zeigen eine deutliche Trennung der Verteilung der LAeq-Werte zwischen den vier Funktionszonen (Abbildung 3).

Gemischte Effekte im Vergleich funktioneller Zonen

Um die hierarchische Struktur wiederholter akustischer Messungen innerhalb von Krankenhausabteilungen zu berücksichtigen, wurde die primäre Analyse mit einem linearen gemischten Modell durchgeführt, bei dem die Krankenhausabteilung als zufälliger Achsenabschnitt und die funktionale Zone als fester Effekt festgelegt wurde (Tabelle 3). Dieser Modellierungsansatz berücksichtigte die Clusterung innerhalb derselben Abteilung, während angepasste Unterschiede im LAeq zwischen den vier vordefinierten funktionalen Zonen geschätzt wurden.

Feste Effekte (Ergebnis: LAeq)
Fester Effekt	β	SE	95 % KI	P-Wert
Intercept (Korridor)	63,972	0,266	63,451 bis 64,493	<0,001
Pflegestation	2,931	0,146	2,644 bis 3,218	<0,001
Patientenaktivitätsbereich	−2,594	0,146	−2,881 bis −2,307	<0,001
Station	−3,589	0,146	−3,876 bis −3,302	<0,001
Geschätzte marginale Mittelwerte
Funktionszone		Geschätzter mittlerer LAeq, dB(A)
Pflegestation		66,9
Korridor		63,97
Patientenaktivitätsbereich		61,38
Station		60,38
Tukey-angepasste paarweise Vergleiche
Vergleich			Mittlere Differenz, dB(A)	Adjustierter P-Wert
Pflegestation vs. Korridor			2,93	<0,001
Pflegestation vs. Patientenaktivitätsbereich			5,52	<0,001
Pflegestation vs. Station			6,52	<0,001
Korridor vs. Patientenaktivitätsbereich			2,59	<0,001
Korridor vs. Station			3,59	<0,001
Patientenaktivitätsbereich vs. Station			0,99	<0,001
Modellgüte
Statistik			Wert
Intraklassenkorrelationskoeffizient (ICC)			0,172
Marginaler R²			0,53
Bedingter R²			0,61

Tabelle 3: Primäres lineares gemischtes Modell zum Vergleich von Umgebungsgeräuschen in verschiedenen funktionalen Krankenhauszonen. Ergebnisse des primären linearen gemischten Modells zur Bewertung von Unterschieden in den äquivalenten, kontinuierlichen, A-bewerteten Schalldruckpegeln (LAeq) zwischen den vier standardisierten funktionalen Krankenhauszonen. Die Krankenhausabteilung wurde als zufälliger Achsenabschnitt festgelegt, um die Gruppierung wiederholter Beobachtungen zu berücksichtigen, und die funktionale Zone wurde als fester Effekt mit dem Flur als Referenzkategorie einbezogen. Regressionskoeffizienten (β), Standardfehler (SE), Wald-95%-Konfidenzintervalle (KI) und zweiseitige P-Werte werden für die festen Effekte angegeben. Geschätzte marginale Mittelwerte wurden mittels Tukey-korrigierter paarweiser Vergleiche analysiert. Die Modellgüte wird anhand des Intraklassenkorrelationskoeffizienten (ICC) sowie der marginalen und bedingten Determinationskoeffizienten (R²) zusammengefasst, berechnet nach der Methode von Nakagawa und Schielzeth. LAeq, äquivalenter kontinuierlicher A-bewerteter Schalldruckpegel; β, Regressionskoeffizient; SE, Standardfehler; KI, Konfidenzintervall; ICC, Intraklassenkorrelationskoeffizient.

Die gemischte Effektanalyse zeigte einen hochsignifikanten Gesamteffekt der Funktionszone auf die Umgebungsgeräuschpegel (gesamter Likelihood-Quotienten-Test, P < 0,001). Im Vergleich zur Referenzkategorie Flur wiesen die Pflegestationen signifikant höhere LAeq-Werte auf (β = 2,931 dB[A], SE = 0,146, 95 % KI = 2,644–3,218, P < 0,001), während Patientenaktivitätsbereiche (β = −2,594 dB[A], SE = 0,146, 95 % KI = −2,881 bis −2,307, P < 0,001) und Stationen (β = −3,589 dB[A], SE = 0,146, 95 % KI = −3,876 bis −3,302, P < 0,001) signifikant niedrigere LAeq-Werte auf (Tabelle 3). Aus dem gemischten Effektmodell abgeleitete geschätzte marginale Mittelwerte zeigten ein klares hierarchisches Muster des Umgebungsgeräuschs über die Funktionszonen hinweg. Der adjustierte mittlere LAeq war an den Pflegestationen am höchsten (66,90 dB[A]), gefolgt von Fluren (63,97 dB[A]), Patientenaktivitätsbereichen (61,38 dB[A]) und Stationen (60,38 dB[A]). Alle paarweisen Vergleiche blieben nach Tukey-Korrektur statistisch signifikant (alle adjustierten P < 0,001), was auf statistisch signifikante Unterschiede im LAeq zwischen allen vier Funktionszonen hinweist. Die mittleren Differenzen lagen zwischen 0,99 dB(A) bei Patientenaktivitätsbereichen und Stationen und 6,52 dB(A) bei Pflegestationen und Stationen. Abbildung 4 fasst die modelladjustierten Schätzungen zusammen. Geschätzte marginale Mittelwerte und ihre 95 %-Konfidenzintervalle zeigten eine minimale Überlappung zwischen den Funktionszonen, und die Tukey-Gruppierung ordnete jede Zone einer eindeutigen Signifikanzgruppe (A–D) zu. Die Pflegestationen wurden der Gruppe A mit dem höchsten adjustierten LAeq zugewiesen, gefolgt von Fluren (Gruppe B), Patientenaktivitätsbereichen (Gruppe C) und Stationen (Gruppe D). Die Varianzkomponentenanalyse zeigte, dass etwa 17,2 % der gesamten Variabilität im LAeq auf Unterschiede zwischen den Krankenhausabteilungen zurückzuführen waren (Intraklassenkorrelationskoeffizient = 0,172), was die Aufnahme eines zufälligen Intercept auf Abteilungsebene unterstützt. Die festen Effekte erklärten 53 % der Variabilität des Umgebungsgeräuschs (marginales R² = 0,53), während das kombinierte Modell aus festen und zufälligen Effekten 61 % der gesamten Variabilität erklärte (bedingtes R² = 0,61), was auf eine gute Erklärungsleistung des hierarchischen Modells hindeutet (Tabelle 3).

Abbildung 4: Geschätzte marginale Mittelwerte der äquivalenten kontinuierlichen A-bewerteten Schalldruckpegel in den funktionellen Zonen des Krankenhauses. Geschätzte marginale Mittelwerte (EMMs) der äquivalenten kontinuierlichen A-bewerteten Schalldruckpegel (LAeq) in den vier funktionellen Zonen des Krankenhauses, berechnet basierend auf dem primären linearen gemischten Effektenmodell. Die Punkte stellen die modellgeschätzten marginalen Mittelwerte dar, und die horizontalen Fehlerbalken zeigen die 95-%-Konfidenzintervalle (CIs) an. Die Krankenhausabteilung wurde als Zufallseffekt, die funktionelle Zone hingegen als fester Effekt berücksichtigt. Paarweise Vergleiche wurden mittels Tukey-korrigierter geschätzter marginaler Mittelwerte durchgeführt; funktionelle Zonen mit unterschiedlichen Buchstaben weisen statistisch signifikante Unterschiede auf (P < 0,05). Jede funktionelle Zone trug 405 Beobachtungen zur Analyse bei. LAeq, äquivalenter kontinuierlicher A-bewerteter Schalldruckpegel; EMM, geschätzter marginaler Mittelwert; CI, Konfidenzintervall. Bitte klicken Sie hier, um eine vergrößerte Version dieser Abbildung anzusehen.

Sparsame gemischte Regressionsanalyse der betrieblichen Merkmale in Zusammenhang mit LAeq

Um die mit Umgebungsgeräuschen verbundenen betrieblichen Merkmale zu untersuchen und dabei Multikollinearität zu minimieren, wurde ein vorgegebener sparsamer Mixed-Effects-Modell mit funktionalem Bereich, Besucheranzahl und Abteilungsbettenkapazität als feste Effekte sowie der Krankenhausabteilung als zufälliger Achsenabschnitt angepasst (Tabelle 4). Die Auswahl dieser Variablen basierte auf der explorativen Korrelationsmatrix (Ergänzende Abbildung 1), die starke Korrelationen zwischen mehreren strukturellen Variablen zeigte, insbesondere zwischen Raumfläche und Raumvolumen (Spearman’s ρ = 0,94). Daher wurden stark korrelierte strukturelle Variablen aus dem sparsamen Modell ausgeschlossen, um die Interpretierbarkeit und Modellstabilität zu verbessern. Nach Anpassung für die betrieblichen Kovariaten blieb der funktionale Bereich der stärkste unabhängige Faktor, der mit Umgebungsgeräuschen assoziiert war. Im Vergleich zu Fluren wiesen Schwesternstationen einen adjustierten Anstieg um 2,933 dB(A) auf (SE = 0,146, 95 % KI = 2,647–3,220, P < 0,001), während Patientenaktivitätsbereiche (β = −2,602 dB[A], SE = 0,146, 95 % KI = −2,888 bis −2,315, P < 0,001) und Stationen (β = −3,606 dB[A], SE = 0,146, 95 % KI = −3,892 bis −3,319, P < 0,001) signifikant leiser als Flure blieben.

Prädiktor	β-Koeffizient	SE	95 % KI	P-Wert
Achsenabschnitt (Flur)	63,97	0,27	63,45 bis 64,49	<0,001
Krankenstation (gegenüber Flur)	2,933	0,146	2,647 bis 3,220	<0,001
Patientenaktivitätsbereich (gegenüber Flur)	−2,602	0,146	−2,888 bis −2,315	<0,001
Station (gegenüber Flur)	−3,606	0,146	−3,892 bis −3,319	<0,001
Besucheranzahl (pro zusätzlichem Besucher)	0,06	0,026	0,008 bis 0,112	0,024
Bettenkapazität (pro zusätzlichem Bett)	0,064	0,005	0,055 bis 0,073	<0,001
Modell: LAeq ~ Funktionale Zone + Besucheranzahl + Bettenkapazität + (1 | Abteilung)

Tabelle 4: Sparsames lineares gemischtes Regressionsmodell der mit Umgebungsgeräuschen assoziierten betrieblichen Merkmale. Ergebnisse des vorab festgelegten sparsamen linearen gemischten Regressionsmodells zur Bewertung der Zusammenhänge zwischen dem äquivalenten kontinuierlichen A-bewerteten Schalldruckpegel (LAeq) und ausgewählten betrieblichen Merkmalen. Das Modell enthielt die funktionelle Zone, die Besucheranzahl und die bettenmäßige Kapazität der Abteilung als feste Effekte sowie die Krankenhausabteilung als zufälligen Achsenabschnitt, um die Gruppierung wiederholter Beobachtungen zu berücksichtigen (Modell: LAeq ~ Funktionelle Zone + Besucheranzahl + Bettenkapazität + (1 | Abteilung)). Der Flur wurde als Referenzkategorie für die funktionelle Zone festgelegt, und die Besucheranzahl sowie die Bettenkapazität wurden als kontinuierliche Variablen modelliert. Es werden Regressionskoeffizienten (β), Standardfehler (SE), Wald-95%-Konfidenzintervalle (KI) und zweiseitige P-Werte angegeben. Die Regressionskoeffizienten für die Besucheranzahl und die Bettenkapazität stellen die geschätzte Änderung des LAeq pro zusätzlichem Besucher bzw. pro zusätzlichem Krankenhausbett dar. Der Achsenabschnitt repräsentiert den geschätzten mittleren LAeq für die Referenzkategorie (Flur), wenn die kontinuierlichen Prädiktoren null betragen. Diese Tabelle zeigt das vorab festgelegte sparsame Modell, das entwickelt wurde, um eine Überanpassung des Modells zu minimieren; das vollständig adjustierte Sensitivitätsmodell, das alle erfassten betrieblichen Merkmale enthält, ist in der ergänzenden Tabelle S2 dargestellt. LAeq, äquivalenter kontinuierlicher A-bewerteter Schalldruckpegel; β, Regressionskoeffizient; SE, Standardfehler; KI, Konfidenzintervall.

Unter den kontinuierlichen betrieblichen Prädiktoren zeigte die Besucheranzahl eine unabhängige positive Assoziation mit dem LAeq. Jeder zusätzliche Besucher während der Messung war mit einer geschätzten Erhöhung von 0,060 dB(A) verbunden (SE = 0,026, 95 % KI = 0,008–0,112, P = 0,024). Ebenso blieb die Bettenkapazität der Abteilung unabhängig mit der Umgebungsgeräuschkulisse assoziiert, wobei jeder zusätzliche Krankenhausbett mit einer geschätzten Erhöhung des LAeq um 0,064 dB(A) verbunden war (SE = 0,005, 95 % KI = 0,055–0,073, P < 0,001).

Abbildung 5 zeigt die angepassten Vorhersagen, die aus dem sparsamen Mixed-Effects-Modell hervorgehen. Das vorhergesagte LAeq stieg über den beobachteten Bereich der Abteilungsbettenkapazitäten annähernd linear an, und höhere Besucherzahlen verschoben die vorhergesagten Schallpegel über den gesamten Kapazitätsbereich hinweg durchgängig nach oben. Die parallelen angepassten Regressionsgeraden deuten auf additive Effekte der Besucherzahl und der Bettkapazität innerhalb des angepassten Modells hin, nachdem für die funktionelle Zone und die Abteilungs-Clustering-Effekte adjustiert wurde. Modellbasierte Vorhersagen zeigten, dass für eine Abteilung mit etwa 20 Betten das vorhergesagte LAeq von 61,6 dB(A) bei geringer Besucherzahl (drei Besucher) auf 62,4 dB(A) bei höherer Besucherzahl (sieben Besucher) anstieg. Am oberen Ende des beobachteten Bereichs der Bettkapazität (72 Betten) erhöhten sich die entsprechenden vorhergesagten LAeq-Werte auf 64,5 dB(A) bzw. 65,3 dB(A), was den kombinierten Einfluss der Abteilungsbett­kapazität und der Besucherzahl innerhalb des angepassten Modells veranschaulicht.

Abbildung 5: Modellbasierte Vorhersagen der äquivalenten kontinuierlichen A-bewerteten Schalldruckpegel gemäß der betrieblichen Bettenkapazität. Vorhergesagte äquivalente kontinuierliche A-bewertete Schalldruckpegel (LAeq) über den beobachteten Bereich der betrieblichen Bettenkapazität, abgeleitet aus dem sparsamen linearen gemischten Regressionsmodell. Die farbigen Linien stellen die modellvorhergesagten LAeq-Werte bei geringer (3 Besucher), durchschnittlicher (5 Besucher) und hoher (7 Besucher) Besucheranzahl dar, wobei alle anderen Modellterme konstant gehalten werden. Die schattierten Bereiche zeigen 95 % Konfidenzintervalle für die vorhergesagten Werte an, und die Punkte repräsentieren beobachtete Messwerte. Die Vorhersagen werden nur innerhalb des beobachteten Bereichs der betrieblichen Bettenkapazität dargestellt, der in die Studie einbezogen wurde. LAeq, äquivalenter kontinuierlicher A-bewerteter Schalldruckpegel; CI, Konfidenzintervall. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzusehen.

Sensitivitätsanalysen unter Verwendung des vollständig angepassten Mixed-Effects-Modells (Zusätzliche Tabelle 2), das zusätzlich belegte Betten, Raumfläche, Raumvolumen, Personalanzahl, Alarmereignisse, Gesprächsereignisse und Messzeitraum enthielt, ergaben sehr konsistente Schätzungen für die funktionelle Zone und die Besucheranzahl. Die Schwesternstationen blieben die lauteste funktionelle Zone, und die Besucheranzahl war weiterhin unabhängig mit höherem LAeq assoziiert (β = 0,060, P = 0,023), während belegte Betten, Raumfläche, Raumvolumen, Personalanzahl, Alarmereignisse, Gesprächsereignisse und Messzeitraum nach gegenseitiger Anpassung keine unabhängige Assoziation mit Umgebungsgeräusch aufwiesen. Diese Ergebnisse untermauern die Robustheit des sparsamen Modells und zeigen, dass die funktionelle Zone und die Besucheranzahl die Hauptvariablen waren, die in dieser Studie mit Umgebungsgeräusch assoziiert waren.

Beschreibender Vergleich mit Referenzakustikkriterien

Um die gemessenen Umgebungsgeräuschpegel in einen Kontext zu stellen, wurden die beobachteten LAeq-Werte deskriptiv mit drei weithin zitierten akustischen Referenzkriterien verglichen: dem Tagesrichtwert der WHO für Krankenhauspatientenumgebungen (35 dB[A]), dem EN ISO 16032-Referenzwert für allgemeine Innenräume (40 dB[A]) und dem chinesischen Umweltqualitätsstandard GB3096-2022 Klasse-1-Referenzwert (45 dB[A]). Da sich diese Referenzwerte hinsichtlich ihres Anwendungsbereichs, der vorgesehenen Verwendung, der Messmethodik und des Mittelungszeitraums unterscheiden, dienten die Vergleiche ausschließlich deskriptiven Zwecken und stellen keine formellen Bewertungen zur Einhaltung gesetzlicher Vorschriften dar (Abbildung 6). Bei allen 1.620 akustischen Messungen überschritten die Umgebungsgeräuschpegel jeden der ausgewählten Referenzwerte. Insgesamt überschritten 1.615 Messungen (99,7 %) den WHO-Tagesrichtwert von 35 dB(A), 1.586 Messungen (97,9 %) den EN ISO 16032-Referenzwert von 40 dB(A) und 1.513 Messungen (93,2 %) den chinesischen GB3096-2022-Klasse-1-Referenzwert von 45 dB(A).

Abbildung 6: Prozentualer Anteil akustischer Messungen, die ausgewählte internationale und nationale akustische Referenzkriterien in verschiedenen funktionalen Krankenhauszonen überschreiten. Prozentsatz der Messungen des äquivalenten, kontinuierlichen, A-bewerteten Schalldruckpegels (LAeq), die ausgewählte internationale und nationale akustische Referenzwerte in den vier standardisierten funktionalen Krankenhauszonen überschreiten. Die Balken zeigen den Anteil der Messungen, die die Referenzschwellen der Leitlinie der Weltgesundheitsorganisation (WHO) (>35 dB[A]), der EN ISO 16032 (>40 dB[A]) und der chinesischen Norm GB3096-2022 (>45 dB[A]) überschreiten. Die Prozentsätze wurden berechnet als Anzahl der Messungen über jeder Referenzschwelle geteilt durch die Gesamtanzahl der Messungen in jeder funktionalen Zone (n = 405). Da sich diese Referenzdokumente hinsichtlich ihres Anwendungsbereichs, der Messmethodik, der Umgebungsbedingungen und des Mittelungszeitraums unterscheiden, dienen die Vergleiche ausschließlich beschreibenden Zwecken und stellen keine formellen Konformitätsbewertungen dar. LAeq, äquivalenter kontinuierlicher A-bewerteter Schalldruckpegel; WHO, Weltgesundheitsorganisation. Bitte klicken Sie hier, um eine vergrößerte Version dieser Abbildung anzusehen.

Unter den Funktionsbereichen zeigten sich deutliche Unterschiede. Die Pflegestationen wiesen den höchsten Anteil an Beobachtungen auf, die jeden Referenzwert überschritten, und zwar mit 100,0 % über den WHO- und EN-ISO-Referenzwerten sowie 99,0 % über dem chinesischen Referenzwert. Auch Flure zeigten hohe Überschreitungsanteile (jeweils 100,0 %, 99,3 % und 96,0 %). Im Vergleich dazu wiesen Stationen die niedrigsten – jedoch immer noch beträchtlichen – Anteile an Beobachtungen auf, die die drei Referenzwerte überschritten (jeweils 99,3 %, 95,3 % und 87,9 %), während Patientenaktivitätsbereiche mittlere Anteile aufwiesen (jeweils 99,5 %, 97,0 % und 90,6 %). Diese deskriptiven Befunde stimmten mit den Analysen mit gemischten Effekten überein, wobei die Pflegestationen die höchsten Umgebungsgeräuschpegel und die Stationen die niedrigsten innerhalb der vier Funktionsbereiche aufwiesen. Die hohen Anteile an Beobachtungen, die alle drei Referenzwerte überschritten, deuten darauf hin, dass erhöhte Tagesgeräusche in der Umgebung des gesamten Krankenhauses festgestellt wurden und nicht auf einzelne Abteilungen oder Funktionsbereiche beschränkt waren.

Sensitivitätsanalysen und Modell-Diagnostik

Die Robustheit der primären Ergebnisse wurde mithilfe eines vollständig angepassten sensibilitätsbezogenen gemischten Modells evaluiert, das zusätzlich belegte Betten, Raumfläche, Raumvolumen, Personalanzahl, Alarmereignisse, Gesprächsereignisse und Messzeitraum umfasste.Zusatz-Tabelle 2). Die Schätzwerte für die Funktionszonen blieben sehr konsistent mit denen, die im vorgegebenen sparsamen Modell beobachtet wurden. Die Pflegestationen wiesen weiterhin signifikant höhere LAeq-Werte auf als die Flure, während Bereiche mit Patientenaktivität und Stationssäle signifikant leiser blieben (alle P < 0,001). Die Besucheranzahl blieb ebenfalls unabhängig mit höheren LAeq-Werten assoziiert (β = 0,060, P = 0,023), wohingegen belegte Betten, Raumfläche, Raumvolumen, Personalanzahl, Alarmereignisse, Gesprächsereignisse und Messdauer nach simultaner Anpassung nicht unabhängig mit Umgebungsgeräusch assoziiert warenZusatz-Tabelle 2). Diese Befunde zeigen, dass die Hauptergebnisse robust gegenüber zusätzlicher Anpassung für korrelierte operationelle Merkmale waren. Die Modellannahmen wurden mithilfe von Residualdiagnoseverfahren überprüft (Zusatzabbildung 1). Das normale Quantil-Quantil-Diagramm (Q-Q-Diagramm) zeigte eine enge Übereinstimmung zwischen den beobachteten und den theoretischen Residuenquantilen, was auf keine wesentliche Abweichung von der Normalverteilung hindeutet. Das Residuen-gegen-Angepasst-Diagramm zeigte eine zufällige Streuung um null ohne erkennbare Trends oder Hinweise auf Heteroskedastizität, was die Annahmen der Linearität und konstanten Residualvarianz unterstützt. In Übereinstimmung mit diesen grafischen Befunden zeigte der Shapiro-Wilk-Test keine statistisch signifikante Abweichung von der Normalverteilung (W = 0.992, P = 0,084). Zusätzliche Statistiken zur Modellleistung sind zusammengefasst in Zusatz-Tabelle 3. Die Reststandardabweichung betrug 1,92 dB(A), und die standardisierte zufällige Interzept-Abweichung auf Abteilungsebene betrug 0,90 dB(A). Der Intraklassenkorrelationskoeffizient lag bei 0,172 und deutet auf eine moderate Clusterung der Beobachtungen innerhalb der Krankenhausabteilungen hin. Das gemischte Effektmodell erklärte allein durch die festen Effekte 53 % der Variabilität (marginales R² = 0,53) und 61 %, wenn die zufälligen Effekte auf Ebene der Abteilung berücksichtigt wurden (bedingtes R² = 0,61). Die Varianzinflationsfaktoren waren durchweg niedrig (maximaler VIF = 2,14), was darauf hindeutet, dass keine Probleme mit multikollinearität unter den beibehaltenen Prädiktoren vorliegen. Darüber hinaus lagen alle Cookschen Distanzwerte <1,0 (Maximum = 0,18), was darauf hindeutet, dass keine einzelne Beobachtung einen übermäßigen Einfluss auf das angepasste Modell hatte. Die explorative Korrelationsmatrix (Zusatzabbildung 2) zeigten erwartungsgemäß positive Zusammenhänge zwischen mehreren betrieblichen Merkmalen auf. Starke Korrelationen wurden zwischen Raumfläche und Raumvolumen (Spearman’s ρ = 0,94), Bettkapazität und belegten Betten (ρ = 0,86) sowie Bettkapazität und Raumvolumen (ρ = 0,81) beobachtet. Mäßige Korrelationen ergaben sich zwischen Besucheranzahl und belegten Betten (ρ = 0,71) sowie zwischen Personalanzahl und Gesprächsereignissen (ρ = 0,62). Diese Ergebnisse stützten die vorab festgelegte Strategie zur Variablenauswahl für das sparsame Mixed-Effects-Modell, bei der stark korrelierte strukturelle Variablen ausgeschlossen wurden, um Multikollinearität zu minimieren und gleichzeitig die Interpretierbarkeit des Modells zu bewahren.

Insgesamt zeigten die primären gemischten Effektanalysen, Sensitivitätsanalysen, Residualdiagnosen und explorativen Korrelationsbewertungen intern konsistente Ergebnisse. Bei allen Analysen wies die funktionale Zone den stärksten unabhängigen Zusammenhang mit Umgebungslärm auf, während auch die Besucheranzahl und die Bettenkapazität der Abteilung weiterhin unabhängig mit dem LAeq assoziiert blieben. Die meisten anderen erfassten betrieblichen Merkmale waren nach gegenseitiger Anpassung nicht unabhängig mit Umgebungslärm assoziiert.

Datenverfügbarkeit:

Die Daten, die die Ergebnisse dieser Studie unterstützen, sind innerhalb des Artikels und seiner Zusatzmaterialien verfügbar. Der vollständige Rohdatensatz der akustischen Messungen, Kalibrierungsunterlagen, Datensatz der Betriebsvariablen, Quelldaten der Abbildungen sowie der R-Code für die statistische Analyse wurden im Zenodo-Repository hinterlegt und sind öffentlich zugänglich unter https://doi.org/10.5281/zenodo.21404807. Zusatztabellen 1–3 und Zusatzabbildungen 1 und 2 enthalten zusätzliche aufbereitete Datensätze, Sensitivitätsanalysen, Modell-Diagnosen und unterstützende Analysen.

Abbildung 1 (zusätzlich): Residuendiagnoseplots für das sparsame lineare gemischte Modell. Diagnoseplots zur Überprüfung der Annahmen des sparsamen linearen gemischten Regressionsmodells. (A) Normal-Quantil–Quantil-(Q–Q)-Plot der bedingten Residuen, der die annähernde Normalverteilung der Residuenverteilung zeigt. (B) Plot der bedingten Residuen gegen die angepassten Werte, der keine wesentlichen Abweichungen von Homoskedastizität oder systematischen Mustern über den Anpassungsbereich hinweg aufzeigt. Die Krankenhausabteilung wurde als zufälliger Achsenabschnitt einbezogen, funktionale Zone, Besucheranzahl und Bettenkapazität als feste Effekte. Die Residuendiagnose stützt die Angemessenheit der Modellannahmen für die primäre Regressionsanalyse. Die Diagnoseplots wurden mit dem DHARMa-Paket in R erstellt. LAeq, äquivalenter kontinuierlicher A-bewerteter Schalldruckpegel.Bitte klicken Sie hier, um diese Datei herunterzuladen.

Abbildung 2, Zusatzmaterial: Spearman-Korrelationsmatrix der in die explorativen Mixed-Effects-Analysen einbezogenen operationellen Variablen. Spearman-Korrelationsmatrix, die paarweise Assoziationen zwischen den im Rahmen explorativer Mixed-Effects-Regressionsanalysen bewerteten operationellen Variablen der Abteilung zeigt. Die Zellenwerte stellen die Rangkorrelationskoeffizienten nach Spearman (ρ) dar, und die Farbskala gibt Stärke und Richtung der Korrelation an, wobei blaue Farben positive und rote Farben negative Korrelationen anzeigen. Die Korrelationsanalyse wurde durchgeführt, um vor der Modellentwicklung mögliche Multikollinearität zwischen den in Frage kommenden erklärenden Variablen zu prüfen. Bei der Modellselektion wurden Variablen mit starker Kollinearität berücksichtigt, um die Multikollinearität im sparsamen Regressionsmodell zu minimieren. Zu den eingeschlossenen operationellen Variablen gehörten die Bettenkapazität der Abteilung, belegte Betten, Raumfläche, Raumvolumen, Anzahl des Personals, Besucheranzahl, Alarmanzahl und Gesprächshäufigkeit. Spearman’s ρ, Rangkorrelationskoeffizient nach Spearman.Bitte klicken Sie hier, um diese Datei herunterzuladen.

Zusatz-Tabelle 1: Sekundäre akustische Ergebnisse nach funktionalem Krankenhaus-Bereich. Zusammenfassende Beschreibung der sekundären akustischen Ergebnisse, die in den vier standardisierten funktionellen Krankenhaus-Bereichen gemessen wurden. Die Werte sind als Mittelwert ± Standardabweichung (SD) angegeben und repräsentieren zusammengefasste Beobachtungen aus allen 15 stationären Abteilungen. Der äquivalente kontinuierliche A-bewertete Schalldruckpegel (LAeq) war das primäre akustische Ergebnis, während der maximale A-bewertete Schalldruckpegel (LAFmax) und der Spitzen-C-bewertete Schalldruckpegel (LCpeak) als sekundäre akustische Parameter erfasst wurden, um die maximalen und Spitzen-Schalldruckpegel während des regulären Tagesbetriebs im Krankenhaus zu charakterisieren. LAeq, äquivalenter kontinuierlicher A-bewerteter Schalldruckpegel; LAFmax, maximaler A-bewerteter Schalldruckpegel; LCpeak, Spitzen-C-bewerteter Schalldruckpegel; SD, Standardabweichung.Bitte klicken Sie hier, um diese Datei herunterzuladen.

Zusatz-Tabelle 2: Vollständig angepasstes Sensitivitätsmodell mit linearen gemischten Effekten. Ergebnisse des vollständig angepassten Sensitivitätsmodells mit linearen gemischten Effekten zur Bewertung der Zusammenhänge zwischen dem äquivalenten kontinuierlichen A-bewerteten Schalldruckpegel (LAeq) und allen erfassten betrieblichen Merkmalen. Die Krankenhausabteilung wurde als zufälliger Achsenabschnitt einbezogen, um die Clusterbildung wiederholter Beobachtungen zu berücksichtigen. Funktionale Zone, Zeitabschnitt, Bettenkapazität der Abteilung, belegte Betten, Raumfläche, Raumvolumen, Anzahl des Personals, Anzahl der Besucher, Anzahl der Alarme und Anzahl der Gespräche wurden als feste Effekte einbezogen. Korridor diente als Referenzkategorie für die funktionale Zone und Nachmittag als Referenzkategorie für den Zeitabschnitt. Es werden Regressionskoeffizienten (β), Standardfehler (SE), Wald-95%-Konfidenzintervalle (KI) und zweiseitige P-Werte angegeben. Dieses Modell wurde als Sensitivitätsanalyse durchgeführt, um die Robustheit des sparsamen Modells, das in Tabelle 4 dargestellt ist, nach Anpassung für alle erfassten betrieblichen Merkmale zu überprüfen. LAeq, äquivalenter kontinuierlicher A-bewerteter Schalldruckpegel; β, Regressionskoeffizient; SE, Standardfehler; KI, Konfidenzintervall.Bitte klicken Sie hier, um diese Datei herunterzuladen.

Zusatz-Tabelle 3: Modellgüte und diagnostische Statistiken für das primäre lineare gemischte Modell. Zusammenfassung der Modellgüte und diagnostischen Statistiken für das primäre lineare gemischte Modell zur Bewertung äquivalenter kontinuierlicher A-bewerteter Schalldruckpegel (LAeq) in den funktionellen Zonen des Krankenhauses. Die Standardabweichung der Residuen (σ) repräsentiert die innerhalb des Modells nicht erklärte Variabilität, während die Standardabweichung des zufälligen Interzepts die Variabilität zwischen den Abteilungen quantifiziert. Der Intraklassenkorrelationskoeffizient (ICC) schätzt den Anteil der Gesamtvarianz, der auf die Gruppierung innerhalb der Krankenhausabteilungen zurückzuführen ist. Marginaler R² gibt den Anteil der durch die festen Effekte allein erklärten Varianz an, während bedingtes R² stellt den Anteil der durch die festen und zufälligen Effekte erklärten Varianz dar. Das Akaike-Informationskriterium (AIC), das Bayessche Informationskriterium (BIC) und die Log-Likelihood werden als Maße der Modellanpassung angegeben. Alle Varianzinflationsfaktoren (VIFs) waren <5, was auf keine Hinweise auf problematische Multikollinearität hindeutet, und die Cookschen Distanzwerte waren <1,0 für alle Beobachtungen, was darauf hinweist, dass keine einzelne Beobachtung einen übermäßigen Einfluss auf die Modellschätzungen hatte. LAeq, äquivalenter kontinuierlicher A-bewerteter Schalldruckpegel; ICC, Intraklassenkorrelationskoeffizient; VIF, Varianzinflationsfaktor.Bitte klicken Sie hier, um diese Datei herunterzuladen.

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 WHO-Richtwerten, der EN ISO 16032, der Normenreihe PN-B-02151 und der chinesischen Nationalen Norm GB3096-2022 erfolgte deskriptiv, da sich diese Dokumente hinsichtlich ihres Anwendungszwecks, der Messgrößen, der Mittelungszeiträume und des Anwendungsbereichs unterscheiden. Dennoch deuten die durchgängig erhöhten tagsüber gemessenen LAeq-Werte im gesamten Krankenhaus darauf hin, dass routinemäßige klinische Umgebungen häufig Schallpegel aufweisen, die deutlich über den weit verbreiteten akustischen Referenzwerten liegen. Diese Ergebnisse stimmen weitgehend mit früheren Untersuchungen zur Krankenhausakustik überein, die über einen anhaltenden Tageslärm oberhalb der empfohlenen Referenzwerte berichten^5,8,17,24,25. Im Gegensatz zu vielen früheren Erhebungen zur Krankenhausakustik, die hauptsächlich auf durchschnittlichen Werten pro Abteilung oder Vergleichen unabhängiger Gruppen basierten, analysierte die vorliegende Studie den vollständigen hierarchischen Datensatz mithilfe linearer gemischter Modelle, wodurch wiederholte Messungen innerhalb von Krankenhausabteilungen berücksichtigt wurden. Der moderate Intraklassenkorrelationskoeffizient (ICC = 0.172) zeigte, dass ein bedeutender Anteil der Variabilität des Umgebungsgeräuschs auf Unterschiede zwischen den Abteilungen zurückzuführen war, was die Anwendung hierarchischer Modelle in der Krankenhausakustikforschung stützt^8,17,24. Die gemessenen Tages-LAeq-Werte lagen durchgängig über den WHO-Tagesreferenzwerten für Patientenversorgungsbereiche sowie über den ausgewählten akustischen Referenzkriterien der EN ISO 16032 und der GB3096-2022. Diese Vergleiche wurden deskriptiv und nicht als formale Konformitätsbewertungen interpretiert, da sich die zitierten Dokumente hinsichtlich ihres Anwendungszwecks, des Mittelungszeitraums, der Messmethodik und des Anwendungsbereichs unterscheiden. Dennoch ist der hohe Anteil an Messwerten, die diese weit verbreiteten Referenzwerte überschreiten, konsistent mit früheren Untersuchungen zur Krankenhausakustik und unterstreicht die anhaltende Herausforderung, während des routinemäßigen klinischen Betriebs akustisch günstige Gesundheitsversorgungsumgebungen aufrechtzuerhalten^{29,30,31,32,33,34}.

Eine konsistente räumliche Hierarchie des Umgebungsgeräusches wurde in den funktionellen Zonen des Krankenhauses beobachtet. Sowohl deskriptive Analysen als auch lineare gemischte Modelle zeigten, dass die Schwesternstationen die höchsten adjustierten LAeq-Werte aufwiesen, gefolgt von Fluren, Patientenaktivitätsbereichen und Stationen. Dieses Muster stimmt mit früheren Berichten überein, die Schwesternstationen und Verkehrswege aufgrund intensiver Kommunikation des Personals, Patientenbewegungen, Alarmaktivitäten und routinemäßiger klinischer Abläufe als Hauptquellen des Krankenhaus-Umgebungsgeräuschs identifizieren^{29,30,31,33,34,35,36}. Die beobachteten Unterschiede blieben signifikant, nachdem sie auf Besucheranzahl, Bettenkapazität der Abteilung und Abteilungs-clustering adjustiert wurden, was darauf hindeutet, dass die räumliche Variabilität nicht allein durch die gemessenen strukturellen oder betrieblichen Merkmale einzelner Abteilungen erklärt werden kann. Geschätzte marginale Mittelwerte und Tukey-adjustierte paarweise Vergleiche bestätigten weiterhin, dass jede funktionelle Zone eine statistisch unterschiedliche akustische Umgebung darstellt. Die durchgängig erhöhten Schallpegel an Schwesternstationen sind sowohl betrieblich als auch akustisch plausibel. Diese Orte fungieren als zentrale Koordinationspunkte, an denen klinische Dokumentation, interdisziplinäre Kommunikation, Aktivitäten im elektronischen Patientenakte-System, Patientenüberwachung, Alarmmanagement, Telefonate sowie Interaktionen mit Patienten und Angehörigen gleichzeitig stattfinden. Folglich führt die Ansammlung von Gesprächen, Monitoralarmen, Gerätebetrieb und Personalaufkommen zu anhaltendem Umgebungsgeräusch statt zu isolierten akustischen Ereignissen, was zu den durchgängig höheren LAeq-Werten beiträgt, die in nahezu allen teilnehmenden Abteilungen beobachtet wurden. Diese Interpretation steht im Einklang mit früheren Untersuchungen, die überlappende betriebliche Schallquellen als wesentliche Faktoren für erhöhte Krankenhaus-Umgebungsgeräusche identifizierten^{33,34,35,36,37,38,39,40,41,42,43,44,45,46,47}. Flure wiesen ebenfalls höhere Umgebungsgeräuschpegel auf als Patientenaktivitätsbereiche und Stationen. Als Hauptverkehrswege für den Patiententransport, Personalaufkommen, Geräteverbringung, Reinigungsarbeiten und Besucherverkehr sind diese Bereiche kontinuierlich vielfältigen transienten und Hintergrundschallquellen ausgesetzt. Die architektonische Offenheit zusammen mit harten, reflektierenden Innenflächen kann die Schallausbreitung zusätzlich begünstigen und zu erhöhten LAeq-Werten beitragen. Obwohl die vorliegende Studie die Nachhallcharakteristika, raumakustischen Parameter oder Sprachübertragungsindizes nicht direkt untersuchte, entspricht die beobachtete räumliche Verteilung früheren Untersuchungen, die Krankenhausflure als akustisch komplexe Umgebungen beschreiben, die durch betriebliche Aktivitäten, Gebäudegestaltung und mehrere gleichzeitige Schallquellen geprägt sind^{33,34,35,46,47,48,49,50,51}. Ein wichtiges Ergebnis der vorliegenden Studie war der unabhängige Zusammenhang zwischen Besucheranzahl und Umgebungsgeräusch, der sowohl im vorgegebenen sparsamen Mixed-Effects-Modell als auch in der vollständig adjustierten Sensitivitätsanalyse identifiziert wurde. Obwohl die absolute Effektgröße gering war, blieb die Besucheranzahl nach Adjustierung für funktionelle Zone und Abteilungs-clustering signifikant mit höheren LAeq-Werten assoziiert, was darauf hindeutet, dass routinemäßige menschliche Aktivität messbar zum Krankenhaus-Soundscaping beiträgt. Diese Interpretation steht im Einklang mit früheren Untersuchungen, die menschliche Aktivität, Kommunikation, Besuchervorkommen und betriebliche Abläufe als wichtige Faktoren für Umgebungsgeräusche in Gesundheitseinrichtungen identifizierten^{33,34,35,36,46,47,51}. Die Bettenkapazität der Abteilung blieb im sparsamen Modell ebenfalls unabhängig mit höherem Umgebungsgeräusch assoziiert; diese Assoziation sollte jedoch vorsichtig interpretiert werden, da Raumgeometrie, architektonische Anordnung, Belegungsdichte und klinische Abläufe ebenfalls die Raumakustik beeinflussen können. Zudem schließt das querschnittliche Beobachtungsdesign kausale Schlussfolgerungen aus, weshalb diese Ergebnisse als Assoziationen und nicht als Belege für Ursache-Wirkungs-Beziehungen interpretiert werden sollten^33,34,49. Die Sensitivitätsanalyse stärkte das Vertrauen in diese Ergebnisse weiter. Die Einbeziehung zusätzlicher betrieblicher Variablen – darunter belegte Betten, Raumfläche, Raumvolumen, Personalanzahl, Alarmereignisse, Gesprächsereignisse und Messzeitraum – führte zu sehr konsistenten Schätzungen für funktionelle Zone und Besucheranzahl, während die meisten strukturellen Variablen nach simultaner Adjustierung nicht mehr unabhängig mit Umgebungsgeräusch assoziiert waren. Insgesamt legen diese Ergebnisse nahe, dass das tagsüber vorherrschende Krankenhaus-Soundscaping stärker durch die räumliche Organisation routinemäßiger klinischer Aktivitäten als durch die einzelnen untersuchten strukturellen Merkmale beeinflusst wird. Dies unterstützt aktuelle Erkenntnisse, dass akustische Umgebungen im Gesundheitswesen aus dem Zusammenspiel mehrerer betrieblicher und umweltbedingter Faktoren entstehen und nicht auf einen einzelnen Determinanten zurückzuführen sind^{33,34,35,46,47,49,51}. Die vorliegenden Ergebnisse stimmen allgemein mit früheren Untersuchungen überein, die tagsüber im Krankenhaus gemessene Umgebungsgeräuschpegel im Bereich von etwa 55 bis 75 dB(A) berichteten, was deutlich über den allgemein referenzierten akustischen Empfehlungen für Patientenversorgungsumgebungen liegt^{8,9,10,11,29,30,31,32}. Frühere Studien haben erhöhte Krankenhausgeräusche mit Schlafstörungen, beeinträchtigter Erholung, physiologischen Stressreaktionen, verminderter akustischer Behaglichkeit, Kommunikationsschwierigkeiten und anderen negativen gesundheitlichen Auswirkungen bei Patienten und medizinischem Personal assoziiert^{29,30,31,32,49,52,53}. Weitere Untersuchungen legen mögliche Zusammenhänge zwischen übermäßigem Umgebungsgeräusch und neurokognitiven Störungen nahe, darunter Delir bei schwerkranken Patienten^15,16,48. Obwohl die vorliegende Studie diese klinischen Endpunkte nicht direkt untersuchte, waren die beobachteten Schallpegel mit früher Berichteten vergleichbar, während sie bestehende Erkenntnisse durch standardisierte Stichprobenahme nach funktionellen Zonen und hierarchische statistische Analysen erweiterte.

Obwohl die vorliegende Untersuchung als akustische Umweltbewertung und nicht als klinische Outcome-Studie konzipiert war, haben die Ergebnisse wichtige Implikationen für die Gestaltung und den betrieblichen Management von Gesundheitseinrichtungen. Pflegestationen und Verkehrsflure wiesen durchgängig die höchsten angepassten Schallpegel auf, was darauf hindeutet, dass diese Betriebsbereiche vorrangige Ziele zukünftiger Strategien zur Lärmminderung darstellen könnten. Da diese Umgebungen als Knotenpunkte für Kommunikation, klinische Koordination, Patiententransport, Bewegung von Geräten und Besucherverkehr fungieren, könnten Maßnahmen, die auf diese Standorte ausgerichtet sind, größere Möglichkeiten zur Verbesserung des gesamten akustischen Klimas im Krankenhaus bieten als Ansätze, die ausschließlich auf Patientenzimmer abzielen. Diese Interpretation steht im Einklang mit jüngsten Untersuchungen, die zeigen, dass multidisziplinäre Strategien – einschließlich Optimierung von Arbeitsabläufen, Lärmminderungsprotokollen, architektonischen Anpassungen und kontinuierlicher akustischer Überwachung – die akustischen Bedingungen in Gesundheitseinrichtungen verbessern können^{29,31,32,33,34,35,51}. Der LAeq bleibt die am weitesten verbreitete Kenngröße zur Bewertung des Umgebungslärms im Krankenhaus, da er ein standardisiertes Maß für die kumulative akustische Exposition darstellt und den Vergleich zwischen Studien erleichtert^8,9,10,11,32. Dennoch ist der LAeq eine energiegemittelte Kenngröße, die nicht zwischen kontinuierlichem Hintergrundlärm und transienten impulsiven Ereignissen unterscheidet, wie z. B. Monitoralarmen, fallengelassenen Instrumenten, Durchsagen über Lautsprecher oder plötzlichen Lautäußerungen. Folglich können akustisch unterschiedliche Krankenhaus-Soundscapes ähnliche LAeq-Werte aufweisen, obwohl sich ihre wahrnehmbaren Eigenschaften sowie ihr Einfluss auf Kommunikation, Belästigung und kognitive Belastung erheblich unterscheiden. Jüngste Fortschritte in der Krankenhausakustik haben daher komplementäre Ansätze betont, darunter psychoakustische Bewertungen, Klangquellen-Clustering und kontinuierliche Überwachung, um eine umfassendere Charakterisierung der Krankenhaus-Soundscapes zu ermöglichen^{33,34,35,39,40,41,42,43,44,45,46,47}. Neuere Entwicklungen in der Krankenhausakustik haben hervorgehoben, dass Krankenhaus-Soundscapes mit Ansätzen charakterisiert werden sollten, die über durchschnittliche Schallpegel hinausgehen. Studien, die Klassifizierungs- und Clustering-Verfahren für Schallquellen einbeziehen, haben gezeigt, dass die wahrnehmbare Wirkung von Krankenhauslärm nicht nur von der Gesamtakustikenergie abhängt, sondern auch von der Frequenz, zeitlichen Verteilung und wahrgenommenen Störendheit einzelner Schallquellen. De Salvio et al.³³ betonten, dass akustische Umgebungen im Gesundheitswesen aus komplexen Kombinationen kontinuierlicher Betriebsgeräusche und intermittierender hochintensiver Ereignisse bestehen, die unterschiedlich zur Belästigung und wahrgenommenen Störung beitragen. Ebenso zeigten Cingolani et al.⁴⁶, dass Clustering-Analysen charakteristische Krankenhaus-Klangmuster identifizieren können, die mit herkömmlichen zeitgemittelten Kenngrößen nur schwer erkennbar sind, während Hummel et al.⁴⁷ Zusammenhänge zwischen gruppierten Lärmprofilen im Krankenhaus und der Zufriedenheit der Patienten berichteten. Insgesamt legen diese Studien nahe, dass zukünftige akustische Bewertungen im Krankenhaus von einer Integration herkömmlicher Umgebungslärmmessungen mit komplementären Charakterisierungen der Schallquellenzusammensetzung, psychoakustischer Merkmale und zeitlicher akustischer Muster profitieren könnten³⁴. Demgemäß sollten die vorliegenden Ergebnisse im Kontext der verwendeten Messstrategie interpretiert werden. Ziel dieser Studie war es, den typischen tagsüber auftretenden Umgebungslärm unter realen klinischen Betriebsbedingungen mittels standardisierter LAeq-Messungen zu charakterisieren, die nach wie vor die am häufigsten berichtete Kenngröße in der akustischen Krankenhausforschung darstellen. Obwohl zusätzliche akustische Parameter – einschließlich LAFmax, LCpeak, Oktavband-Frequenzanalyse, psychoakustische Indizes und Schallquellen-Clustering – nicht im Rahmen der vorliegenden Erhebung lagen, würde die Einbeziehung dieser komplementären Ansätze zukünftige Untersuchungen umfassender gestalten^{32,33,34,46,47}. Der unabhängige Zusammenhang zwischen Besucheranzahl und höherem LAeq stützt weiterhin die Vorstellung, dass der routinemäßige menschliche Betrieb wesentlich zum tagsüber auftretenden akustischen Umfeld im Krankenhaus beiträgt. Die Besucheranzahl blieb signifikant mit Umgebungslärm assoziiert, auch nach gleichzeitiger Anpassung für Funktionszone und andere betriebliche Merkmale, während die Anzahl des Personals, belegte Betten, Alarmereignisse und Gesprächsereignisse keine statistische Signifikanz beibehielten. Zusammen mit den starken Korrelationen, die zwischen Raumfläche, Raumvolumen und der bettenmäßigen Kapazität der Abteilung beobachtet wurden, unterstützen diese Ergebnisse die vorab festgelegte sparsame Modellierungsstrategie und deuten darauf hin, dass der routinemäßige Betriebsablauf den tagsüber auftretenden Umgebungslärm besser erklären könnte als die einzelnen strukturellen Variablen, die untersucht wurden. Dennoch sollten diese Ergebnisse, da alle betrieblichen Variablen zeitgleich mit dem Umgebungslärm gemessen wurden, als beobachtete Assoziationen und nicht als Hinweis auf Kausalität interpretiert werden. Die kombinierte Anwendung explorativer Korrelationsanalysen und gemischter Effekt-Sensitivitätsmodelle bietet einen transparenten analytischen Rahmen, der der hierarchischen Datenstruktur Rechnung trägt und den Einfluss von Multikollinearität minimiert, was zeitgemäßen Empfehlungen zur Analyse komplexer Krankenhaus-Soundscapes entspricht^{33,34,35,46,47,51}.

Mehrere methodische Stärken unterscheiden die vorliegende Untersuchung von früheren Umgebungslärmerhebungen in Krankenhäusern. Erstens wurde der Umgebungslärm mithilfe eines standardisierten Probennahmeprotokolls bewertet, das wiederholte Messungen über mehrere Krankenhausabteilungen, funktionale Zonen und Tagesbeobachtungszeiträume hinweg einschloss, wodurch der Einfluss kurzfristiger Schwankungen im routinemäßigen Krankenhausbetrieb verringert wurde. Zweitens wurde der vollständige hierarchische Datensatz mit linearen gemischten Modellen analysiert, die die Clusterung wiederholter Beobachtungen innerhalb von Krankenhausabteilungen berücksichtigten. Dieser Ansatz ermöglichte eine angemessenere Analyse der verschachtelten Datenstruktur im Vergleich zu herkömmlichen unabhängigen Gruppenvergleichen und lieferte robuste Schätzungen der Effekte funktionaler Zonen. Drittens zeigten vorgegebene Sensitivitätsanalysen zusammen mit Residualdiagnostik und Multikollinearitätsbewertung konsistente Ergebnisse über alternative Modellspezifikationen hinweg, was die Robustheit der primären Analysen untermauert. Schließlich wurden alle Messungen unter standardisierten Betriebsbedingungen mit kalibrierten Messgeräten der Klasse 1 durchgeführt, was die Zuverlässigkeit, Reproduzierbarkeit und Vergleichbarkeit mit früheren akustischen Krankenhausstudien verbesserte. Bei der Interpretation der vorliegenden Ergebnisse sollten jedoch auch mehrere Einschränkungen berücksichtigt werden. Erstens wurde die Untersuchung in einem einzigen universitären Krankenhaus durchgeführt, was die Übertragbarkeit der Ergebnisse auf Einrichtungen mit unterschiedlichen architektonischen Grundrissen, Patientenpopulationen, Personalmodellen oder Gesundheitssystemen einschränken könnte. Multizentrische Studien, die verschiedene Gesundheitsversorgungsumgebungen einbeziehen, sind daher erforderlich. Zweitens repräsentierten die insgesamt erfassten Messdauern, obwohl wiederholte Messungen während der Morgen-, Mittags- und Nachmittagszeiträume durchgeführt wurden, nur einen Teil der routinemäßigen Tagesaktivitäten im Krankenhaus. Folglich könnte die zeitliche Variabilität im Zusammenhang mit Nachtschichten, Schichtwechseln, Notaufnahmen, Reinigungsplänen und Spitzenzeiten für Besucher möglicherweise nicht vollständig erfasst worden sein. Eine kontinuierliche 24-Stunden-Schallüberwachung würde eine umfassendere Charakterisierung der Krankenhausklanglandschaften ermöglichen. Drittens wurden die Messungen an standardisierten Probennahmestellen innerhalb jeder funktionalen Zone vorgenommen, anstatt eine vollständige räumliche Kartierung ganzer Abteilungen durchzuführen. Daher könnte die lokal begrenzte akustische Variabilität in großen Stationen, langen Fluren oder architektonisch komplexen klinischen Umgebungen möglicherweise nicht vollständig abgebildet worden sein. Zukünftige Studien, die hochauflösende räumliche akustische Kartierung und mehrere Messpunkte innerhalb einzelner funktionaler Zonen einbeziehen, würden die Charakterisierung der Schallausbreitung im Krankenhaus weiter verbessern. Viertens basierte die Studie hauptsächlich auf LAeq als primärem akustischem Endpunkt. Obwohl dieses Maß für die Bewertung von Umgebungslärm weithin akzeptiert ist und den Vergleich mit früheren akustischen Krankenhausuntersuchungen erleichtert, beschreibt es impulsartige Schallereignisse, frequenzspezifische Klangmerkmale, psychoakustische Reaktionen oder die Zusammensetzung der Schallquellen nicht vollständig. Zukünftige Untersuchungen, die LAFmax, LCpeak, Oktavband-Frequenzanalysen, psychoakustische Indizes und Techniken zur Gruppierung von Schallquellen einbeziehen, würden eine umfassendere Bewertung der Klanglandschaften im Gesundheitswesen ermöglichen. Fünftens wurden operationelle Variablen wie Besucheranzahl, Personalanzahl, Alarmereignisse und Gesprächsereignisse zeitgleich mit den Umgebungslärm-Messungen erfasst und sollten daher als beschreibende Beobachtungsmerkmale und nicht als objektiv validierte Expositionsmetriken betrachtet werden. Obwohl die Besucheranzahl unabhängig mit dem Umgebungslärm assoziiert blieb, sollten diese Ergebnisse vorsichtig interpretiert werden, da das Querschnittsdesign kausale Schlussfolgerungen ausschließt. Schließlich wurden patientenberichtete Ergebnisse, Maße für berufsbedingten Stress, physiologische Reaktionen, Schlafqualität und andere klinische Endpunkte nicht erfasst. Die vorliegenden Ergebnisse sollten daher als umfassende akustische Charakterisierung des routinemäßigen Tagesbetriebs im Krankenhaus und nicht als Beleg dafür interpretiert werden, dass erhöhter Umgebungslärm direkte nachteilige Auswirkungen auf Patienten oder Personal verursacht.

Die vorliegenden Ergebnisse haben mehrere praktische Auswirkungen für das Management von Umgebungsgeräuschen in Krankenhäusern. Lineare gemischte Modelle zeigten, dass Umgebungsgeräusche im Krankenhaus nicht gleichmäßig verteilt waren, sondern sich in bestimmten Funktionsbereichen konzentrierten, insbesondere an Pflegestationen und Verkehrsfluren. Diese Befunde legen nahe, dass zukünftige Programme zur Geräuschminderung größeren Nutzen erzielen könnten, wenn sie Schwerpunkte auf betriebliche Bereiche mit hohen Aktivitäten legen, in denen Kommunikation, Patiententransport, Bewegung von Geräten und routinemäßige klinische Abläufe konzentriert sind, anstatt sich ausschließlich auf die Stationen für stationäre Patienten zu konzentrieren. Mögliche technische Maßnahmen umfassen die Verwendung schallabsorbierender Deckenmaterialien, akustisch behandelte Wandflächen, elastische Bodensysteme sowie verbesserte Schalldämmung von Türen oder Trennwänden, um Schallreflexion und -ausbreitung zu reduzieren. Ergänzende organisatorische Maßnahmen wie strukturierte Ruhezeiten, optimierter Patientenfluss, Besucheranleitungen, Alarmmanagement-Protokolle und Schulungen des Personals zum vermeidbaren Umgebungsgeräusch können das akustische Klima im Krankenhaus weiter verbessern. Frühere Studien haben darauf hingewiesen, dass die Kombination technischer, verhaltensbezogener und organisatorischer Ansätze die wahrgenommene Ruhe auf Stationen, die Erholung der Patienten und die allgemeinen akustischen Bedingungen in Gesundheitseinrichtungen verbessern kann^29,31,32. Die beobachtete Assoziation zwischen Besucheranzahl und Umgebungsgeräusch unterstreicht zudem die Bedeutung, den routinemäßigen Betriebsablauf bei der Entwicklung von Strategien zur Geräuschminderung im Krankenhaus zu berücksichtigen. Obwohl die vorliegenden Ergebnisse keine konkreten Besucherbeschränkungen stützen, legen sie nahe, dass die Optimierung von Verkehrsflächen, die Organisation von Wartebereichen und Kommunikationspraktiken strukturelle akustische Maßnahmen ergänzen können, ohne die Patientenversorgung negativ zu beeinflussen. Insgesamt spiegelt das akustische Umfeld eines Krankenhauses wahrscheinlich den kombinierten Einfluss architektonischer Gestaltung, klinischer Arbeitsabläufe, Bewegung von Patienten und Besuchern, Kommunikationsanforderungen, medizinischer Geräte und organisatorischer Praktiken wider – und nicht den Einfluss eines einzelnen betrieblichen Faktors. Dementsprechend wird effektives Management von Umgebungsgeräuschen voraussichtlich koordinierte, multidisziplinäre Ansätze erfordern, an denen Ärzte, Krankenhausverwalter, Architekten, Ingenieure, Spezialisten für Infektionskontrolle und Facility-Management-Mitarbeiter beteiligt sind.

Die vorliegende Untersuchung bietet einen standardisierten Rahmen für die akustische Bewertung von Umgebungen, der zukünftige multizentrische Studien an Krankenhäusern mit unterschiedlichen architektonischen Grundrissen, klinischen Fachrichtungen und Gesundheitssystemen erleichtern könnte. Solche Studien würden es ermöglichen, die Generalisierbarkeit der beobachteten räumlichen Muster zu bewerten und die Erstellung von Referenzdaten zur Umgebungslärmakustik für medizinische Einrichtungen zu unterstützen. Zukünftige Forschungsarbeiten sollten über eine querschnittsbezogene Umweltüberwachung hinausgehen und kontinuierliche 24-Stunden-Akustikmessungen, Längsschnittbefunde sowie saisonale Bewertungen einbeziehen, um die zeitliche Variabilität von Krankenhausklanglandschaften besser charakterisieren zu können. Die gleichzeitige Erfassung patientenberichteter Ergebnisse, validierter Schlafqualitätsmaße, Bewertungen der Arbeitsbelastung des Personals, der Kommunikationsleistung sowie objektiver physiologischer Indikatoren würde eine umfassendere Beurteilung der Zusammenhänge zwischen Umgebungslärm und klinischen oder berufsbezogenen Ergebnissen ermöglichen. Jüngste Fortschritte in der Krankenhausakustik unterstützen zudem die Integration kontinuierlicher akustischer Überwachung, automatisierter Schallquellenidentifikation, maschineller Lärmbewertung mittels maschinellem Lernen, psychoakustischer Analysen und Cluster-Techniken zur Ergänzung herkömmlicher LAeq-Messungen. Diese Ansätze könnten die Unterscheidung zwischen kontinuierlichem Hintergrundlärm und klinisch relevanten transienten akustischen Ereignissen verbessern und dadurch ein umfassenderes Verständnis von Krankenhausklanglandschaften und deren mögliche Auswirkungen auf die Patientenversorgung und die Leistung des Personals ermöglichen^33,34,46,47. Zukünftige prospektive Interventionsstudien sollten die Wirksamkeit technischer, organisatorischer, verhaltensbasierter und technologiegestützter Lärmminderungsstrategien anhand kontrollierter Vorher-Nachher- oder multizentrischer Studiendesigns bewerten, um die Evidenzbasis für das akustische Management in Krankenhäusern zu stärken^29,31,32,51. Insgesamt liefert diese Studie eine umfassende Bewertung des tagsüber auftretenden Umgebungslärms in verschiedenen funktionellen Zonen eines universitären Krankenhauses mittels standardisierter akustischer Messungen und hierarchischer statistischer Analysen. Die Lärmpegel in der Umgebung überschritten während des regulären klinischen Tagesbetriebs durchgängig gängige internationale und nationale akustische Referenzwerte. Nach Berücksichtigung wiederholter Messungen und der Gruppierung nach Abteilungen wiesen die Pflegestationen die höchsten adjustierten Umgebungsschallpegel auf, gefolgt von Fluren, Patientenaktivitätsbereichen und Stationen. Die Anzahl der Besucher und die Bettenkapazität der Abteilungen waren unabhängig mit höheren LAeq-Werten assoziiert, während andere erfasste betriebliche Merkmale nach multivariabler Anpassung keine unabhängige Assoziation mit Umgebungslärm zeigten. Diese Ergebnisse zeigen, dass Umgebungslärm innerhalb der funktionellen Zonen eines Krankenhauses ungleich verteilt ist, und identifizieren betriebliche Bereiche, die möglicherweise Prioritäten für zukünftiges akustisches Management darstellen. Da die Studie ein beobachtendes Querschnittsdesign verwendete, sollten die berichteten Assoziationen nicht als kausal interpretiert oder als Beleg für direkte Effekte auf Patienten- oder Personalausgänge herangezogen werden. Dennoch bieten das standardisierte Messprotokoll, der hierarchische Analyseansatz und die umfassende Umgebungsbewertung eine solide Grundlage für zukünftige multizentrische Studien und Interventionsforschung, die darauf abzielen, die akustischen Umgebungen in Krankenhäusern zu optimieren. Die routinemäßige akustische Umweltüberwachung unter Verwendung standardisierter Messprotokolle und geeigneter hierarchischer Analysemethoden könnte die Identifizierung lärmintensiver betrieblicher Bereiche erleichtern und die Entwicklung evidenzbasierter Strategien zum Lärmschutz in Krankenhäusern unterstützen.

Materialien

Liste der in diesem Artikel verwendeten Materialien

Name	Unternehmen	Katalognummer	Kommentare
Kalibrier-Logbuch	Selbst erstellt	N/V	Dokumentation der Gerätekalibrierung und -verifizierung
Kalibrator der Klasse 1	Hangzhou Aihua Instruments Co., Ltd.	AWA6221B	Kalibrierung des Schallpegelmessgeräts (94 dB bei 1 kHz)
Integrierendes Schallpegelmessgerät der Klasse 1	Hangzhou Aihua Instruments Co., Ltd.	AWA6228+	Primäres Messinstrument für Umgebungsgeräuschmessungen (konform zu IEC 61672-1)
Datenerfassungsbögen	Selbst erstellt	N/V	Standardisierte Aufzeichnung von Felddaten und Betriebsvariablen
Digitaler Thermo-Hygrometer	TESTO	608-H1	Überwachung der Umgebungstemperatur und relativen Luftfeuchtigkeit während der Messungen
Krankenhaus-Grundrisse/Abteilungspläne	Institutionelle Quelle	N/V	Identifizierung der Messstandorte in den Abteilungen
IBM SPSS Statistics (Version 29.0)	IBM	N/V	Statistische Analysen
Laptop-Computer	Dell	Latitude-Serie	Datenerfassung, -speicherung und statistische Analyse
Maßband	STANLEY	N/V	Überprüfung der Mikrofonabstände
Microsoft Excel	Microsoft	Aktuelle Version	Datenverwaltung und vorbereitende Datenaufbereitung
Persönliche Schutzausrüstung	Institutionelle Versorgung	N/V	Einhaltung der krankenhausinternen Infektionsschutzanforderungen
R-Statistiksoftware (Version 4.3.3)	R Foundation for Statistical Computing	N/V	Statistische Berechnungsumgebung
R-Pakete (emmeans, lme4, lmerTest)	Comprehensive R Archive Network (CRAN)	Aktuelle Versionen	Lineare gemischte Modelle und geschätzte marginale Mittelwerte
Akku-Pack	Hangzhou Aihua Instruments Co., Ltd.	Vom Hersteller mitgeliefert	Stromversorgung für das integrierende Schallpegelmessgerät der Klasse 1 AWA6228+
Software für Schallpegelmessgerät	Hangzhou Aihua Instruments Co., Ltd.	Wird mit dem Gerät mitgeliefert	Gerätesteuerung, Datenerfassung und Export akustischer Messdaten
Stativ	Allgemeiner Laborkomponentenlieferant	N/V	Stabile Positionierung des Mikrofons des Schallpegelmessgeräts