연구 논문

병원 기능 구역별 환경 소음의 공간적 평가: 상급종합병원에서의 단면 관찰 연구

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DOI:

10.3791/72699

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2026년 8월 21일

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

이 논문에서

요약

본 프로토콜은 병원 기능 구역 전반의 환경 소음을 측정하기 위한 표준화된 단면적 접근 방식을 설명합니다. 3차 병원에 적용한 결과 간호사 스테이션이 가장 소음이 심한 장소로 확인되었으며, 더 높은 소음 수준은 방문객 수 및 부서별 병상 수와 관련이 있는 것으로 나타났습니다.

초록

병원 환경은 일상적인 임상 활동, 의료 장비, 의료진 간의 소통, 환자의 이동 및 방문객의 통행으로 인해 발생하는 복잡한 음향 설정으로 구성됩니다. 다양한 병원 기능 구역 전반의 환경 소음을 특성화하면 지속적으로 음향 노출이 높은 구역을 식별하고 표적 소음 관리 전략을 수립하는 데 도움이 될 수 있습니다. 본 연구에서는 환경 소음이 병원 기능 구역 간에 차이가 있으며, 선택된 운영 특성과 관련이 있을 것이라는 가설을 세웠습니다. 표준화된 계층적 샘플링 프레임워크를 사용하여 상급 종합병원 15개 입원 부서를 대상으로 단면 관찰 연구를 수행하였습니다. 보정된 Class 1 적분형 소음계(integrating sound level meter)를 사용하여 네 가지 사전 정의된 기능 구역(병실, 복도, 간호 스테이션, 환자 활동 구역) 내의 환경 소음을 측정하였습니다. 반복적인 주간 기록(09:00–19:00)을 통해 등가 연속 A-가중 음압 레벨(LAeq) 측정값을 얻었으며, 최대 A-가중 음압 레벨(LAFmax) 및 피크 C-가중 음압 레벨(LCpeak)을 함께 측정하였습니다. 병원 부서 내에 중첩된 반복 관찰을 고려하여 기능 구역 간의 환경 소음을 비교하기 위해 선형 혼합 효과 모델(linear mixed-effects models)을 사용하였습니다. 탐색적 혼합 효과 회귀 분석을 통해 환경 소음과 선택된 운영 특성 간의 연관성을 평가하였습니다. 총 1,620건의 음향 관찰 데이터가 분석되었습니다. 간호 스테이션이 가장 높은 조정된 환경 소음 수준(추정 한계 평균, 66.90 dBA)을 보였으며, 복도(63.97 dBA), 환자 활동 구역(61.38 dBA), 병실(60.38 dBA)이 그 뒤를 이었습니다. Tukey 보정 후 모든 쌍별 비교에서 통계적 유의성이 유지되었습니다(모두 P < 0.001). 간결한 혼합 효과 모델에서 방문객 수와 부서별 병상 수는 LAeq의 증가와 독립적으로 연관되어 있었습니다. 일상적인 주간 운영 중에 측정된 환경 소음 수준은 세계보건기구(WHO), EN ISO 16032 및 GB3096-2022의 참조 음향 값을 일관되게 초과하였습니다. 환경 소음은 병원 기능 구역에 따라 유의하게 차이가 났으며, 특히 간호 스테이션이 음향 노출이 높은 주요 구역인 것으로 나타났습니다. 이러한 결과는 표적 음향 모니터링 및 운영 소음 관리 전략의 필요성을 뒷받침하며, 향후 병원 환경 음향 연구를 위한 재현 가능한 프레임워크를 제공합니다.

서론

병원 환경은 의료 장비, 생체 신호 모니터링 시스템, 의료진 간의 소통, 환자의 이동, 알람, 환기 시스템 및 일상적인 임상 활동으로 인해 소리가 지속적으로 발생하는 음향적으로 복잡한 설정입니다. 이러한 다양한 소음원은 병원 내 시간과 장소에 따라 변화하는 역동적인 헬스케어 사운드스케이프를 형성하며, 이는 환자의 경험과 의료진의 근무 조건 모두에 영향을 미칠 수 있습니다. 지속적이거나 과도한 환경 소음은 의료 환경에서 수면 장애, 의사소통 저해, 인지 부하 증가, 생리적 스트레스 반응 및 환경적 쾌적함 감소와 관련이 있는 것으로 알려져 있습니다1,2,3,4,5,6,7. 결과적으로 병원 소음은 표적 모니터링 및 완화 전략을 통해 개선 가능한 중요한 환경적 요인으로 인식되어 왔습니다.

국제 기구들은 환자 진료 환경에서 소음 수준을 비교적 낮게 유지하기 위한 권고안을 제시해 왔습니다. 세계보건기구(WHO)는 병원 환자실의 배경 소음 수준을 낮 동안에는 약 35 dB(A), 밤에는 30 dB(A)로 유지할 것을 권고하며, 다른 국가 및 국제 표준들은 건축 음향, 환경 소음 평가 또는 의료 시설 설계를 위한 지침을 제공합니다. 이러한 권고안들은 의도된 목적, 측정 지표, 평균 산출 기간 및 범위가 서로 다르기 때문에, 실제 병원 운영 측정값과의 비교는 신중하게 해석되어야 합니다. 그럼에도 불구하고 전 세계 병원을 대상으로 한 환경 조사를 통해 낮 시간대의 등가 소음 수준이 권장 배경 수치를 상당히 초과한다는 결과가 일관되게 보고되었으며, 입원 병동, 복도, 응급실 및 중환자실에서 흔히 55에서 75 dB(A) 범위로 나타났습니다8,9,10,11.

축적된 증거에 따르면, 높은 수준의 병원 소음이 환자와 의료진 모두에게 부정적인 영향을 미칠 수 있음을 시사합니다. 환자의 경우, 과도한 환경 소음은 수면 방해, 휴식의 질 저하, 생리학적 스트레스 반응, 환자 만족도 감소와 연관이 있으며, 중증 환자군에서는 섬망과 같은 신경인지 기능 장애의 위험 증가와 관련이 있습니다12,13,14,15,16,17,18. 의료 전문가의 경우, 높은 배경 소음은 음성 명료도를 떨어뜨리고 인지적 작업 부하를 증가시키며, 임상적 소통을 방해하고, 특히 고강도의 임상 환경에서 알람 피로 및 직업적 스트레스의 원인이 될 수 있습니다19,20,21,22,23. 이러한 관찰 결과들이 인과 관계를 입증하는 것은 아니지만, 병원 음향 환경과 관련된 공간적 분포 및 운영 특성을 이해하는 것이 중요함을 강조합니다.

의료 환경 음향에 대한 관심이 증가하고 있음에도 불구하고, 이전의 많은 연구들은 개별 병동, 중환자실 또는 병원 전체의 평균 소음 수준에 집중해 왔습니다. 이러한 접근 방식은 병원 내의 공간적 이질성에 관한 제한적인 정보만을 제공하며, 종종 제한된 수의 모니터링 지점에서 얻은 시간 평균 음향 지표에만 의존합니다. 보다 최근의 연구들은 병원 사운드스케이프가 지속적인 배경 소음과 일시적인 충격성 이벤트의 혼합으로 구성되어 있음을 강조하며, 운영상의 핫스팟을 식별하고 다양한 음향 노출원을 구분할 수 있는 보다 공간적으로 분해된 모니터링 전략을 옹호해 왔습니다. 클러스터링 분석, 음원 특성 분석 및 사운드스케이프 평가를 통합한 현대적 접근 방식은 기능적 및 운영적 맥락 내에서 환경 소음을 평가하는 것의 중요성을 더욱 부각시켰습니다24,25,26,27,28.

이러한 공백을 메우기 위해, 본 연구에서는 3차 교육 병원 내 15개 입원 병동을 대상으로 종합적인 환경 음향 평가를 수행하였습니다. 일상적인 임상 운영 조건에서 얻은 반복적인 주간 측정치를 사용하여 병동, 병동 복도, 간호 스테이션, 환자 활동 구역의 네 가지 표준화된 기능 구역 전반에 걸쳐 환경 소음을 체계적으로 측정하였습니다. 등가 연속 A-가중 음압 레벨(LAeq)의 공간적 변동성을 특성화하는 것 외에도, 본 연구는 환경 소음과 병원 병동의 선택된 운영 특성 사이의 연관성을 탐색하였습니다. 본 연구진은 병원 기능 구역 간에 환경 소음 노출 정도가 유의미하게 다를 것이며, 병동 활동과 관련된 운영 특성이 더 높은 환경 소음 수준과 연관될 것이라는 가설을 세웠습니다. 병원 음향 환경에 대한 세부적인 공간적 특성을 제공함으로써, 본 연구는 환경 모니터링을 위한 우선순위 구역을 식별하고 의료 시설 내에서 향후 근거 기반의 소음 관리 전략을 수립하는 데 기여하고자 합니다.

프로토콜

본 연구는 지역 기관 윤리 위원회의 승인을 받았으며(승인 번호 HEBMU-AUD/2025/017), 1964년 헬싱키 선언의 윤리 원칙과 그 후속 개정안 또는 그에 상응하는 윤리 표준에 따라 수행되었습니다. 본 연구는 환경 음향 모니터링만을 포함하였으며, 환자의 직접적인 참여, 임상적 개입, 생물학적 시료 수집 또는 식별 가능한 개인 정보의 취득은 포함하지 않았습니다. 측정은 일상적인 병원 운영 조건 하에서 전적으로 환경 수준에서 이루어졌으므로, 서면 동의서 작성 요구 사항은 면제되었습니다. 병원 관계자들에게는 본 연구의 관찰적 성격에 대해 안내하였으며, 수집된 모든 데이터는 익명화되어 기관의 데이터 보호 정책에 따라 처리되었습니다.

연구 설계

본 연구는 3차 병원 환경 내 환경 소음에 대한 단면 관찰 평가로 수행되었습니다. 주요 목적은 15개 입원 병동과 4개의 표준화된 병원 기능 구역에서 LAeq를 측정하고 비교하여, 의료 환경 내 음향 노출의 공간적 분포와 변동성을 특성화하는 것이었습니다. 또한, 일상적인 병원 운영 중에 발생하는 일시적 및 충격적 음향 이벤트를 특성화하기 위해 최대 A-가중 음압 레벨(LAFmax)과 피크 C-가중 음압 레벨(LCpeak)을 추가로 기록하였습니다. 측정된 소음 수준은 WHO 지역사회 소음 지침 및 환경 소음 지침, EN ISO 16032, PN-B-02151, 그리고 해당되는 경우 중국 국가 표준 GB3096-2022를 포함하여 일반적으로 참조되는 국제 및 지역 음향 가이드라인 문서 및 표준과 관련하여 해석되었습니다. 이러한 문서들은 의도된 목적, 측정 지표, 평균화 기간, 환경 설정 및 범위가 서로 다르기 때문에, 비교 분석은 공식적인 준수 평가보다는 서술적인 방식으로 해석되었습니다.

본 연구는 정식 건축 음향 인증 테스트보다는 일상적인 병원 운영 조건 하에서의 실질적인 환경 음향 평가에 초점을 맞추었습니다. 이 조사는 병원 내 소음 노출의 공간적 가변성을 식별하고, 환경 소음과 객관적으로 기록된 운영 특성(부서별 병상 수, 가동 병상 수, 직원 수, 방문객 수, 알람 발생 횟수, 대화 발생 횟수, 방 면적 및 방 부피 포함) 간의 연관성을 탐색하도록 설계되었습니다. 병상 수, 방 면적 및 방 부피는 데이터 수집 전 부서 행정 및 엔지니어링 기록에서 확보하였습니다. 가동 병상 수는 각 음향 측정 직전에 기록되었습니다. 10분간의 각 음향 기록 동안, 훈련된 관찰자가 직접 시각적 계수를 통해 미리 정의된 기능 구역 내에 있는 직원 및 방문객 수를 동시에 기록하였습니다. 알람 발생 횟수는 동일한 10분 관찰 기간 동안 발생한 가청 의료 장비 알람 활성화의 총 횟수로 기록되었으며, 대화 발생 횟수는 측정 구역 내에서 명확하게 들리는 환자, 방문객 또는 의료진이 참여한 개별 대화 에피소드의 총 횟수로 기록되었습니다. 운영 변수는 표준화된 증례 보고서와 모든 부서 및 기능 구역에 걸친 동일한 계수 절차를 사용하여 각 음향 측정과 동시에 기록되었습니다. 기록 프로토콜의 일관된 시행을 보장하기 위해 연구 시작 전 표준화된 서면 지침을 사용하여 관찰자 교육을 완료하였습니다. 이러한 운영 변수들은 일상적인 임상 활동의 객관적 기술어로 수집되었으며, 혼합 효과 모델에서 탐색적 설명 변수로 분석되었습니다. 운영 변수와 측정된 소음 수준 사이의 인과 관계를 추론하려는 시도는 하지 않았습니다. 본 연구는 환경 소음 노출이 병원 기능 구역마다 크게 다를 것이며, 환자 점유, 직원 활동, 방문객 활동 및 환경 구성과 관련된 부서 운영 특성이 더 높은 환경 소음 수준과 연관될 것이라고 가설을 세웠습니다.

환경 소음 측정은 병원 부서, 기능 구역, 사전 정의된 샘플링 지점(입구, 중간, 끝), 표준화된 주간 관찰 기간 및 기술적 측정 반복으로 구성된 다단계 계층적 샘플링 프레임워크를 통해 수행되었습니다. 표준화된 관찰 기간은 전형적인 과도기적 시간을 제외하고 병원의 일상적인 주간 활동 단계를 나타내는 오전(09:00–11:00), 정오(13:00–15:00), 오후(16:00–18:00)로 정의하였습니다. 각 관찰 기간 내에서, 사전 정의된 각 샘플링 지점마다 10분씩 3회 연속으로 기술적 반복 측정을 실시하여 환경 소음을 기록하였으며, 이후 분석에는 이 세 측정값의 산술 평균을 사용하였습니다. 이러한 계층적 샘플링 설계는 병원 일상 활동의 단기적인 변동 영향은 최소화하면서, 환경 소음의 공간적 및 시간적 변동성을 특성화하고 다양한 임상 환경 전반에 걸친 측정값의 대표성을 높일 수 있게 하였습니다.

본 연구는 단면 관찰 연구에 대한 STROBE(Strengthening the Reporting of Observational Studies in Epidemiology) 권고 사항에 따라 보고되었습니다. 프로토콜과 보고는 샘플링 절차, 기기, 교정 기록, 측정 방법론, 품질 관리 절차, 데이터 처리, 통계 분석 및 보조 소스 데이터의 가용성에 대한 포괄적인 문서화를 포함하여, Journal of Visualized Experiments (JoVE)에 게재되는 관찰 연구 논문의 방법론 및 재현성 요구 사항에 맞추어 추가로 작성되었습니다.

연구 설정

본 연구는 포괄적인 내과 및 외과 서비스를 제공하는 대규모 3차 교육 병원에서 수행되었습니다. 소음 측정은 2025년 3월에서 8월 사이, 평일의 일상적인 병원 운영 시간 중에 이루어졌습니다. 주말의 인력 배치 패턴 및 임상 활동과 관련된 변동성을 최소화하기 위해 데이터 수집은 평일로 제한되었습니다. 데이터 수집은 09:00에서 19:00 사이의 낮 운영 시간 동안 진행되었으며, 일상적인 환자 진료, 직원 이동, 의료 장비 작동 및 방문객 활동과 관련된 대표적인 음향 조건을 포착하였습니다. 일상적인 병원 활동의 시간적 변화를 고려하는 동시에 표준화된 낮 관찰 시간을 유지하기 위해, 측정은 사전에 정의된 세 가지 운영 시간대(오전, 정오, 오후)로 나누어 수행되었습니다. 측정은 환자 진료, 인력 배치 또는 환경 제어를 중단하거나 수정하지 않고 일상적인 임상 근무 조건 하에서 이루어졌으며, 이를 통해 실제 병원의 음향 조건을 반영하였습니다.

부서 및 샘플링 프레임워크

유의표집법을 사용하여 광범위한 내과 및 외과 전문 분야를 대표하는 15개의 입원 병동을 연구 대상으로 포함하였습니다. 병동 선정 시 임상 활동, 환자 수, 인력 배치 패턴, 병동 규모 및 병원 환경 내 공간 조직의 가변성을 반영할 수 있도록 하였습니다.

포함된 진료과로는 외상 정형외과, 선천성 심장병 센터, 혈관 및 신경과 I, 혈관 및 신경과 II, 중환자 치료과 II, 파킨슨병 센터, 심신 의학과 I, 이비인후과-두경부 외과, 슬관절 센터 II, 간담췌 외과, 소화기 진단 및 치료과 I, 소화기 진단 및 치료과 II, 비뇨의학과, 유방 및 갑상선 진단 및 치료 센터, 소아청소년과가 포함되었습니다.

각 부서 내에서, 병원 음향 조사에서 일반적으로 평가되는 네 가지 표준 기능 구역인 병동, 병동 복도, 간호 스테이션 및 환자 활동 구역으로부터 환경 소음 측정값을 얻었습니다. 이러한 위치는 환자의 이동, 의료진의 소통, 의료 장비 사용, 방문객 활동 및 임상 워크플로의 서로 다른 패턴으로 특징지어지는 각기 다른 운영 환경을 대표하도록 선정되었습니다.

각 기능 구역 내에서 공간적 대표성을 향상시키기 위해, 사전에 정의된 세 곳의 샘플링 위치(입구, 중간, 끝)를 체계적으로 평가하였다. 입구 위치는 기능 구역의 주 진입점으로 정의되었으며, 인접 구역의 직접적인 영향을 피하기 위해 구역 내부로 약 1–2 m 지점으로 설정하였다. 중간 위치는 기능 구역의 기하학적 중심 또는 주요 활동 구역에 배치하여 일상적인 운영 조건을 대표하도록 하였다. 끝 위치는 동일한 기능 구역 내에 있으면서 일상적인 임상 운영 중에 접근 가능한, 입구에서 가장 먼 지점으로 설정하였다. 샘플링 위치는 표준화된 프로토콜에 따라 데이터 수집 전에 선택되었으며, 모든 부서에 걸쳐 일관되게 유지되었다. 기능 구역의 물리적 구성이 부서마다 다른 경우, 방법론적 일관성을 보장하기 위해 절대적인 거리가 아닌 이러한 사전 정의된 공간적 기준에 따라 위치를 선택하였다. 이러한 다단계 공간 샘플링 접근 방식은 각 운영 구역 내의 음향 가변성을 더 잘 특성화하고, 단일 지점 측정과 관련된 국소적 음원(sound source)의 잠재적 영향을 줄이기 위해 채택되었다.

각 샘플링 지점에서 세 번의 표준화된 관찰 기간(오전, 정오, 오후) 동안 환경 소음을 기록하였습니다. 각 관찰 기간에는 동일한 기기 설정을 사용하여 세 번의 연속적인 기술적 반복 측정을 수행하였습니다. 결과적으로, 계층적 샘플링 프레임워크는 15개의 입원 병동, 4개의 기능 구역, 3개의 사전 정의된 샘플링 지점, 3번의 관찰 기간 및 3번의 기술적 반복 측정을 통한 반복 관찰로 구성되었으며, 분석을 위해 총 1,620개의 개별 음향 관찰 데이터를 얻었습니다. 이러한 계층적 샘플링 프레임워크는 공간과 시간에 따른 반복 관찰을 생성하여, 병원 환경 소음의 지점 내 변동성과 지점 간 변동성을 모두 특성화할 수 있게 하였습니다.

원고에 보고된 부서별 요약 값은 아래에 설명된 사전 정의된 평균화 절차를 사용하여 이러한 반복 측정값으로부터 도출되었습니다. 추론 통계 분석을 위해 전체 계층적 데이터 세트를 유지하였으며, 이에 대한 상세 내용은 통계 분석 섹션에 기술하였습니다.

입원 병동 외에도, 직접적인 환자 진료 환경 외부의 맥락적 환경 소음 측정을 위해 실내 공용 활동 구역과 실외 공용 활동 구역이라는 두 곳의 대표적인 공공 병원 구역이 포함되었습니다. 이러한 공용 구역 측정값은 기술적으로 분석되었으며, 병동별 통계 분석, 병동별 요약 통계 및 병동별 측정 분모 계산에서는 제외되었습니다.

측정 위치

각 과 내에서, 병원 음향 조사에서 일반적으로 평가되는 네 가지 사전 정의된 기능 구역인 병동, 병동 복도, 간호사 스테이션 및 환자 활동 구역에서 환경 소음 측정이 이루어졌습니다. 이러한 위치는 병원 환경 내의 임상 활동, 환자 이동, 소통 강도 및 장비 사용의 서로 다른 패턴을 대표하도록 선정되었습니다. 병동은 일반적인 환자 케어 및 병상 구역을 대표하며, 병동 복도는 환자, 직원 및 장비 운송을 위한 주요 순환 경로를 대표합니다. 간호사 스테이션은 중앙 행정 및 임상 조정 구역을 대표하며, 환자 활동 구역은 환자의 이동, 대기 또는 상호작용을 위해 지정된 공간을 대표합니다.

각 기능 구역 내에서 세 곳의 표준화된 샘플링 지점(입구, 중간, 끝)에서 측정값을 얻어 각 운영 영역에 대한 대표적인 공간적 범위를 제공하였습니다. 샘플링 지점은 일상적인 임상 환경 내에서 대표적인 측정 위치를 유지하면서 국소적인 소음원의 영향을 최소화하도록 선정되었습니다. 마이크는 일상적인 임상 활동을 방해하지 않는 범위 내에서 가능한 한 바닥에서 약 1.3 m 높이, 그리고 벽면, 대형 반사면 및 주요 장애물로부터 최소 1 m 떨어진 곳에 배치되었습니다. 표준화된 기능 구역과 사전 정의된 샘플링 지점을 활용함으로써, 임상 워크플로우와 공간 배치가 서로 다른 부서 간의 음향 조건을 일관되게 비교할 수 있었습니다.

잡음 측정 장비

환경 소음 측정은 정밀 환경 음향 측정을 위한 IEC 61672-1:2013 및 ANSI S1.4-2014 표준을 준수하는 Class 1 정밀 통합 소음계(sound level meter)를 사용하여 수행되었습니다. 기기는 인간의 청각 민감도와 유사하게 설정하기 위해 A-가중치 [dB(A)]를 적용하였으며, 병원의 일반적인 운영 조건 하에서의 일상적인 환경 소음을 특성화하기 위해 Slow (S) 시간 가중치(1초 적분)를 사용하여 구성되었습니다. 주요 음향 파라미터는 LAeq (dB[A])였습니다. 또한, 병원 환경 내에서 발생하는 일시적 및 충격적 음향 이벤트를 특성화하기 위해 각 측정 기간 동안 LAFmax와 LCpeak를 기록하였습니다. 측정은 공식적인 건축 음향 인증 테스트가 아닌 관찰적 음향 평가를 위해 병원의 일상적인 환경 조건 하에서 진행되었습니다. 따라서 기록된 음향 파라미터는 건축물의 음향 성능에 대한 공학적 측정치가 아니라, 운영 환경의 소음 노출 지표로 해석되었습니다. 각 측정 세션 전후에 1 kHz에서 94 dB를 생성하는 Class 1 음향 교정기를 사용하여 소음계를 교정하였습니다. 연구 기간 동안 교정 드리프트는 ±0.5 dB 이내로 유지되었습니다. 교정 후 드리프트가 ±0.5 dB보다 크게 나타난 측정값은 기기를 재교정한 후 다시 측정하였습니다. 교정 기록은 품질 관리 절차의 일환으로 연구 전반에 걸쳐 유지되었습니다.

데이터 수집 절차

일상적인 임상 활동 중의 대표적인 병원 음향 조건을 파악하기 위해, 평일 낮 운영 시간(09:00–19:00) 동안 소음 측정을 수행하였습니다.

각 기능 구역 내에서, 미리 정의된 세 곳의 샘플링 지점(입구, 중간, 끝)에서 순차적으로 측정을 수행하였습니다. 각 샘플링 지점에서는 세 번의 표준화된 운영 시간대(오전, 정오, 오후) 동안 관찰을 실시하였습니다. 각 관찰 기간 동안, 동일한 기기 설정을 사용하여 세 번의 연속적인 기술적 반복 측정을 기록하였습니다. 각 관찰 지점에서 마이크로폰은 바닥에서 약 1.3 m 높이에 위치시켰으며, 인근 벽면이나 큰 반사면으로부터 최소 1 m 이상 떨어뜨려 배치하였습니다. 측정은 10-min의 연속 기록 간격 동안 이루어졌으며, 각 기록 간격에 대한 LAeq, LAFmax 및 LCpeak는 소음계 소프트웨어에 의해 자동으로 계산 및 저장되었습니다.

각 관찰 기간 동안, 직원 수, 방문객 수, 알람 발생 및 대화 발생을 포함한 측정 지점의 운영 특성이 표준화된 관찰 양식을 통해 기록되었습니다. 병상 수, 사용 병상 수, 방 면적 및 방 부피를 포함한 부서 특성은 병원 행정 기록에서 얻어 통계 분석 전에 검증되었습니다. 병원 활동의 단기적 시간 가변성을 고려하기 위해, 사전 정의된 세 가지 운영 기간(오전, 정오, 오후)에 걸쳐 측정을 반복하였습니다. 기술적 보고를 위해, 반복 측정된 기술적 반복 측정값들을 각 관찰 기간 내에서 먼저 평균낸 후, 기간별 값을 다시 평균하여 각 샘플링 지점의 대표값을 얻었습니다. 이후 사전 정의된 평균화 절차를 사용하여 부서 및 기능 구역별 요약 통계량을 도출하였으며, 추론 통계 분석을 위해 전체 계층적 데이터셋을 유지하였습니다. 데이터 수집 기간 동안 상대적으로 안정적인 측정 조건을 보장하기 위해 디지털 온습도계를 사용하여 주변 환경 조건을 동시에 모니터링하였습니다. 기록된 환경 조건은 온도 20°C–26°C, 상대 습도 40%–65% 범위였습니다. 중환자실 II 부서의 환자 활동 구역에서 계획된 관찰 한 건은 측정 기간 중 일시적인 응급 처치 제한으로 인해 완료할 수 없었습니다. 해당 관찰은 결측치로 기록되었으며, 데이터 보정 없이 완전 사례 분석법(complete-case approach)을 사용하여 이후 분석에서 제외되었습니다.

데이터 관리 및 품질 관리

측정값은 수집 시점에 수동으로 기록되었으며, 이후 각 측정 세션이 끝난 뒤 디지털로 저장된 소음계 기록과 교차 검증되었습니다. 모든 음향 데이터는 보안 전자 데이터베이스로 전송되었으며, 통계 분석 전 전사 오류, 누락된 값, 중복 기록 및 불합리한 관찰값이 있는지 독립적으로 확인되었습니다. 일시적인 공사 활동이나 외부 비상 사이렌 등 일상적인 병원 운영과 관련 없는 일시적 음향 이벤트는 모니터링 중 확인 시 제외되었습니다. 관찰자 관련 기록 오류를 줄이기 위해 훈련된 두 명의 연구 보조원이 모든 측정값을 독립적으로 기록하고 검증하였습니다. 독립적으로 기록된 값 사이에 1 dB 이상의 차이가 발생하면 원래 측정값을 다시 검증하였으며, 필요한 경우 재평가를 실시하였습니다. 매 측정 세션마다 교정 기록을 검토하였으며, 사전 정의된 교정 허용 기준(±0.5 dB 편차)을 충족하는 관찰값만 분석에 사용하였습니다.

품질 관리 절차에는 계층적 데이터 세트 전체의 일관성을 보장하기 위해 부서 식별자, 기능 구역, 샘플링 위치, 관찰 기간 및 기술적 반복 횟수의 검증이 포함되었습니다. 직원 수, 방문자 수, 알람 이벤트 및 대화 이벤트를 포함한 운영 변수들은 데이터베이스 잠금 전에 표준화된 현장 기록 양식과 대조 확인되었습니다. 중환자실 II(Intensive Care II) 부서의 환자 활동 구역에서 계획된 관찰 중 하나는 일시적인 응급 처치 제한으로 인해 완료할 수 없었으며, 이는 결측치로 기록되었습니다. 결측 데이터의 비율이 매우 낮고 측정 품질과 무관했기 때문에, 데이터 대체 없이 완전 사례 분석(complete-case approach) 방식으로 분석을 수행하였습니다. 본 연구는 실제 병원 운영 조건 하에서의 실무적 환경 음향 조사로 설계되었으므로, 공식적인 공학적 불확실성 분석은 조사 범위에서 제외되었습니다. 그럼에도 불구하고 측정 정확도, 일관성 및 재현성을 최대화하기 위해 표준화된 기기 사용, 정기적인 교정, 반복적인 공간적 및 시간적 측정, 기술적 반복 녹음, 중복 데이터 검증 및 사전 정의된 품질 관리 절차를 시행하였습니다.

결과 측정 지표

본 연구의 일차 결과 지표는 병원 부서 및 표준화된 기능 구역 전체에서 측정된 등가 연속 환경 소음 레벨(LAeq, dB[A])이었습니다. 이차 음향 결과 지표에는 병원 환경 내의 일시적 및 충격적 음향 사건을 특징짓기 위해 각 측정 기간 동안 기록된 LAFmax 및 LCpeak가 포함되었습니다. 이차 결과에는 병원 부서 및 기능 구역 간의 평균 환경 소음 레벨 비교, 상대적으로 음향 노출이 높거나 낮은 위치의 식별, WHO 가이드라인, EN ISO 16032, PN-B-02151 및 해당되는 경우 중국 국가 표준 GB3096-2022를 포함하여 일반적으로 참조되는 병원 환경 소음 지침 값 및 표준을 초과하는 측정 지점의 비율 평가, 그리고 환경 소음 레벨과 객관적으로 기록된 운영 특성(부서별 병상 수, 입원 병상 수, 방 면적, 방 부피, 직원 수, 방문객 수, 알람 발생 건수 및 대화 발생 건수 포함) 간의 연관성 탐색이 포함되었습니다. 운영 변수들은 환경 소음 노출과 잠재적으로 연관된 탐색적 요인으로 평가되었으며, 병원 음향 조건의 인과적 결정 요인에 대한 근거로 해석되지 않았습니다. 본 연구는 환경 음향 평가로 설계되었으며, 소음 노출과 관련된 환자의 임상 결과, 직업 건강 결과 또는 생리적 반응에 대한 직접적인 평가는 포함하지 않았습니다. 따라서 모든 결과는 환자 안전, 임상적 유효성 또는 직업 건강 결과의 측정치가 아닌 환경 음향 관찰 결과로 해석되어야 합니다.

통계 분석

모든 측정 데이터는 Microsoft Excel을 사용하여 취합되었으며, IBM SPSS Statistics 버전 29.0 및 R 통계 소프트웨어(버전 4.3.3)를 사용하여 분석되었습니다. 선형 혼합 효과 분석은 lme4, lmerTest 및 emmeans 패키지를 사용하여 수행되었습니다. 주요 분석 결과 지표는 LAeq였습니다. LAFmax와 LCpeak는 기술적으로 요약되어 이차 음향 결과로 보고되었습니다. 병원 부서 및 기능 구역에 대해 평균, 표준편차(SD), 중앙값, 사분위수 범위(IQR), 최솟값 및 최댓값을 포함한 기술 통계량을 산출하였습니다. 연속 음향 측정값은 적절한 경우 평균 ± SD로 표시하였습니다. 환경 소음 측정은 계층적 샘플링 프레임워크를 사용하여 얻었으므로, 반복 관측값은 샘플링 위치, 기능 구역 및 병원 부서 내에 중첩되었습니다. 따라서 추론 통계 분석은 부서 수준의 요약값에만 의존하지 않고 전체 계층적 데이터셋을 사용하여 수행되었습니다.

주요 추론 분석에서는 병원 부서별로 반복 측정된 관측치의 클러스터링을 고려하기 위해 병원 부서를 임의 효과(random effect)로 지정한 선형 혼합 효과 모델을 사용하여 병원 기능 구역 간의 LAeq 차이를 평가하였습니다. 기능 구역을 주요 고정 효과(fixed effect)로 포함하였으며, 전체 고정 효과가 통계적으로 유의미한 경우 Tukey 보정 쌍별 비교를 통해 추정된 한계 평균(estimated marginal means)을 비교하였습니다. 이후 환경 소음과 선택된 운영 특성 간의 연관성을 평가하기 위해 탐색적 혼합 효과 회귀 분석을 수행하였습니다. 모델 과적합을 최소화하기 위해, 주요 탐색 모델에는 이론적 근거가 확실하고 다중공선성이 허용 가능한 수준인 운영 변수인 부서별 병상 수와 방문자 수만을 포함하였습니다. 회귀 계수(β), 95% 신뢰 구간(CI) 및 해당 P 값을 보고하였습니다. 점유 병상 수, 방 면적, 방 부피, 직원 수, 알람 발생 횟수 및 대화 발생 횟수를 포함하는 보다 포괄적인 혼합 효과 모델을 민감도 분석으로 수행하였으며, 이는 보충 자료(Supplementary Material)에 제시되어 있습니다. 모든 회귀 분석은 탐색적으로 간주되었으며 인과 관계의 증거로 해석되지 않았습니다.

모델 적합을 수행하기 전, Shapiro–Wilk 검정, 잔차 도식 확인, 분위수-분위수 도식 및 잔차-적합값 도식을 사용하여 근사적 정규성과 등분산성 가정을 평가하였다. 설명 변수 간의 다중공선성은 분산팽창요인(VIF)을 사용하여 평가하였다. 모델 적합도는 한계 결정계수와 조건부 결정계수(R²)를 사용하여 요약하였다.2), 그리고 병원 과별 군집화를 정량화하기 위해 급내 상관계수(ICCs)를 산출하였다. 양측 P 값 < 0.05을 통계적 유의 수준으로 간주하였다. 측정된 소음 수준은 WHO 유럽 지역 환경 소음 지침(2018), 건축 음향에 관한 EN ISO 16032 권고 사항, PN-B-02151 의료 음향 표준, 병원 환경 소음에 관한 중국 국가 표준 GB3096-2022를 포함하여 국제적으로 참조되는 음향 권장 사항과 연계하여 추가로 해석되었다. 이러한 참조 문서들은 범위, 의도된 적용 대상 및 측정 방법론이 서로 다르므로, 비교 분석은 공식적인 준수 여부 평가보다는 기술적 해석 방식으로 수행되었다. 선택된 참조 임계값을 초과하는 측정 지점의 비율은 기술적으로 계산되었다. 부서 및 병원 기능 구역 간 환경 소음 노출의 공간적 변동성을 시각화하기 위해 히트맵, 박스 플롯, 회귀선이 포함된 산점도를 생성하였다. 본 연구는 실제 운영 중인 병원 환경 내에서 반복 측정을 수행하였으므로, 통계 분석은 인과 추론 모델이 아닌 탐색적 환경 비교로 해석되었다. 누락된 측정값은 데이터 대체 없이 완전 사례 분석(complete-case analysis)을 통해 처리하였다. 중환자실 II(Intensive Care II Department)에서 발생한 단일 누락 관찰값은 전체 데이터셋의 1% 미만이므로 전체 결과에 실질적인 영향을 미칠 가능성이 낮은 것으로 간주되었다.

결과

연구 특성 및 측정 프레임워크

환경 소음 측정은 2025년 3월부터 8월 사이 대형 상급 종합 교육 병원의 15개 입원 병동에서 표준화된 계층적 샘플링 프로토콜(그림 1)을 사용하여 수행되었다. 각 병동 내에서 미리 정의된 4가지 기능 구역(병실, 환자 활동 구역, 복도, 간호 스테이션)을 평가하였다. 각 기능 구역 내에 3개의 고정 샘플링 위치를 설정하였으며, 3번의 표준화된 주간 관찰 기간(09:00–19:00) 동안 측정을 실시하였다. 각 위치와 관찰 기간마다 교정된 Class 1 소음계로 3회 연속 기술적 반복 측정을 기록하여 LAeq, LAFmax 및 LCpeak에 대한 음향 데이터를 생성하였다. 병상 수, 점유 병상 수, 직원 수, 방문객 수, 알람 발생 횟수, 대화 발생 횟수, 실내 면적 및 실내 부피를 포함한 운영 변수를 각 음향 관찰과 동시에 기록하였다. 계획된 샘플링 프레임워크는 총 1,620회의 음향 관찰(15개 병동 × 4개 기능 구역 × 3개 샘플링 위치 × 3번의 관찰 기간 × 3회 기술적 반복)로 구성되었다. 중환자실 II 병동의 환자 활동 구역에서 예정된 관찰 1건은 일시적인 응급 진료 접근 제한으로 인해 완료할 수 없었으며, 통계 분석 계획에 사전 명시된 대로 데이터 대체 없이 완전 사례 분석(complete-case analysis)으로 처리되었다. 묘사적 맥락 비교를 위해 추가적인 실내 및 실외 공공 구역 측정이 수행되었으나, 이는 병동별 혼합 효과 분석에서는 제외되었다(그림 1). 참여 병동의 특성은 표 1에 요약되어 있다. 병상 수는 21개에서 72개 사이였으며, 이에 따른 평균 점유 병상 수는 17.8개에서 60.6개 사이였다. 평균 직원 수는 병동 간에 비교적 일정하였으나(관찰당 5.5–5.9명), 방문객 수는 관찰당 평균 약 5명이었다. 병동 실내 면적은 145.8에서 500.3 m2였고, 실내 부피는 466.5에서 1,601.0 m3로 나타나 참여 병동의 물리적 특성에 상당한 차이가 있음을 반영하였다.

병원 소음 측정을 위한 연구 설계; 프로토콜 다이어그램, 샘플링 설정, 음향 데이터 결과.
그림 1: 연구 설계 및 계층적 환경 소음 측정 프로토콜. 연구 설계 및 계층적 환경 소음 측정 프로토콜의 개요. 다단계 계층적 샘플링 프레임워크를 사용하여 3차 교육 병원의 15개 입원 병동에서 환경 소음을 평가하였다. 측정은 4개의 표준화된 기능 구역(병실, 복도, 간호 스테이션, 환자 활동 구역), 3개의 사전 정의된 샘플링 위치(입구, 중앙, 끝), 3개의 주간 관찰 기간(오전, 정오, 오후) 및 3회의 연속적인 기술적 반복 측정으로 수행되었다. 등가 연속 A-가중 음압 레벨(LAeq)을 일차 결과 지표로 설정하였으며, 최대 A-가중 음압 레벨(LAFmax)과 피크 C-가중 음압 레벨(LCpeak)을 이차 음향 결과 지표로 기록하였다. 운영 변수는 동시에 기록되었으며, 모든 측정값은 통계 분석 전 교정 및 사전 정의된 품질 관리 절차를 거쳤다. LAeq, 등가 연속 A-가중 음압 레벨; LAFmax, 최대 A-가중 음압 레벨; LCpeak, 피크 C-가중 음압 레벨. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

진료과병상 수평균 점유 병상병실 면적 (m²)병실 부피 (m³)평균 직원 수평균 방문객 수평균 알람 횟수평균 대화 횟수
외상 정형외과4033.8280.1896.35.54.82.46.5
유방 및 갑상선 진단 치료 센터6050.6416.81333.85.74.82.46.2
선천성 심장질환 센터3529.4243.6779.55.752.46.5
이비인후과-두경부외과5042.2348.11113.95.852.56.7
소화기 진단 및 치료과 I3831.9264.8847.35.852.56.6
소화기 진단 및 치료과 II5243.9361.71157.45.74.92.46.5
간담췌외과4840.5334.11069.25.85.12.56.8
중환자실 II2117.8145.8466.55.74.82.56.5
슬관절과 II4537.8312.71000.65.84.92.56.5
파킨슨병과5546.2382.212235.95.12.56.8
심신 의학과 I6857.1472.61512.35.852.56.7
소아과4033.6278.6891.55.85.12.56.8
비뇨의학과6252.1431.213805.852.56.6
혈관 및 신경과 I7260.6500.316015.95.12.56.9
혈관 및 신경과 II6050.4417.513365.74.82.46.3

표 1: 연구에 포함된 병원 부서의 특성. 환경 소음 조사에 포함된 15개 입원 부서의 기초 운영 특성. 부서 수준 변수에는 병상 수, 평균 점유 병상 수, 방 면적, 방 부피, 그리고 표준화된 낮 시간 관찰 기간 동안 기록된 평균 직원 수, 방문자 수, 알람 횟수 및 대화 횟수가 포함됩니다. 운영 변수는 사전 정의된 관찰 기간 동안 얻은 평균값을 나타내며, 혼합 효과 회귀 분석에서 탐색적 변수로 평가되었습니다. 방 면적과 방 부피는 각각 제곱미터(m2)와 세제곱미터(m3)로 보고되었습니다.

기능적 구역에 따른 기술적 음향 특성

총 1,620건의 관찰 결과, 간호 스테이션에서 가장 높은 환경 소음 수준이 나타났으며, 복도, 환자 활동 구역, 병동 순으로 뒤를 이었습니다(표 2; 그림 2 및 3). 평균 LAeq 값은 간호 스테이션에서 66.90 ± 2.34 dB(A), 복도에서 63.97 ± 2.38 dB(A), 환자 활동 구역에서 61.38 ± 2.17 dB(A), 병동에서 60.38 ± 2.22 dB(A)였습니다. LAFmax 및 LCpeak에서도 유사한 공간적 경향이 관찰되어, 세 가지 음향 지표 모두에서 일관된 차이가 있음이 나타났습니다. 보조 음향 결과(LAFmax 및 LCpeak)에 대한 상세한 기술 통계 요약은 부록 표 1에 제공되어 있습니다.

기능 구역관찰 수 (n)LAeq, dB(A) 평균 ± 표준편차LAFmax, dB(A) 평균 ± 표준편차LC피크, dB(C) 평균 ± 표준편차중위수 LAeq (IQR), dB(A)
병동40560.38 ± 2.2267.95 ± 2.3779.21 ± 3.3160.4 (58.9–61.9)
복도40563.97 ± 2.3871.46 ± 2.5982.76 ± 3.5664.0 (62.5–65.5)
간호사 스테이션40566.90 ± 2.3474.43 ± 2.5685.72 ± 3.5666.7 (65.4–68.3)
환자 활동 구역40561.38 ± 2.1769.00 ± 2.4280.20 ± 3.3761.5 (60.0–62.7)

표 2: 병원 기능 구역별 기술적 음향 특성. 4가지 표준화된 병원 기능 구역에 대한 기술적 음향 특성이다. 별도의 표기가 없는 한 값은 평균 ± 표준편차(SD)로 나타낸다. 등가 연속 A-가중 음압 레벨(LAeq)의 경우 중앙값과 사분위수 범위(IQR)를 보고하였다. 각 기능 구역은 계층적 데이터 세트에 405개의 관측치를 제공하였다(총 n = 1,620). LAeq, 등가 연속 A-가중 음압 레벨; LAFmax, 최대 A-가중 음압 레벨; LCpeak, 피크 C-가중 음압 레벨; IQR, 사분위수 범위.

병원 부서 및 기능 구역별 평균 등가 연속 A-가중 음압 레벨 히트맵.
그림 2: 병원 부서 및 기능 구역별 평균 등가 연속 A-가중 음압 레벨 히트맵. 각 병원 부서와 기능 구역에 대한 평균 등가 연속 A-가중 음압 레벨(LAeq)을 나타낸 히트맵이다. 셀 값은 A-가중 데시벨[dB(A)] 단위의 평균 LAeq를 나타내며, 색상 척도는 낮은 값에서 높은 값으로 증가하는 소음 수준을 나타낸다. 기능 구역에는 병동, 복도, 간호 스테이션 및 환자 활동 구역이 포함된다. CHD, 선천성 심장병; ICU, 중환자실; LAeq, 등가 연속 A-가중 음압 레벨. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

기능 구역별 LAeq (dBA) 수준의 박스플롯 다이어그램으로, 다양한 구역의 소음 분포를 보여줌.
그림 3: 표준화된 병원 기능 구역별 등가 지속 A-가중 음압 레벨의 분포. 4개의 표준화된 병원 기능 구역에서 등가 지속 A-가중 음압 레벨 (LAeq)의 분포를 보여주는 박스플롯. 박스는 사분위 범위(25~75 백분위수)를 나타내며, 각 박스 내부의 수평선은 중앙값, × 기호는 평균을 나타냄. 수염(Whiskers)은 사분위 범위(IQR)의 1.5배까지 연장되며, 수염 범위를 벗어나는 관측값은 이상치로 표시됨. 각 기능 구역은 405개의 관측치를 포함함 (총 n = 1,620). 기능 구역 간의 차이는 Tukey 보정 쌍별 비교를 포함한 1차 선형 혼합 효과 모델을 사용하여 평가됨. LAeq, 등가 지속 A-가중 음압 레벨; IQR, 사분위 범위. 이 그림의 더 큰 버전을 보시려면 여기를 클릭하십시오.

그림 2에 제시된 히트맵은 참여한 15개 진료과 전반에서 일관된 공간적 패턴을 보여줍니다. 간호사 스테이션은 임상 전문 분야와 관계없이 일관되게 가장 높은 평균 LAeq 값을 나타낸 반면, 병동 구역은 가장 낮은 등가 연속 A-가중 음압 레벨을 보였습니다. 혈관신경과 I, 정신신체의학과 I, 비뇨의학과를 포함하여 병상 수가 많은 진료과는 중환자실 II 및 선천성 심장병 센터와 같이 병상 수가 적은 진료과보다 기능적 구역 전반에서 일반적으로 더 높은 평균 LAeq 값을 나타냈습니다. 진료과 간에 약간의 변동성이 관찰되었으나, 기능적 구역의 상대적 순위는 일정하게 유지되었습니다. 간호사 스테이션의 평균 LAeq 값은 중환자실 II의 64.1 dB(A)에서 혈관신경과 I의 68.9 dB(A)까지였으며, 병동 측정값은 57.9에서 61.6 dB(A) 사이였습니다. 환자 활동 구역과 복도는 거의 모든 진료과에서 중간 정도의 값을 보였습니다(그림 2). 그림 3은 각 기능적 구역 내 LAeq 측정값의 분포를 보여줍니다. LAeq 중앙값은 간호사 스테이션(66.7 dB[A])에서 가장 높았고, 복도(64.0 dB[A]), 환자 활동 구역(61.5 dB[A]), 병동(60.4 dB[A]) 순으로 나타났습니다. 모든 기능적 구역에서 때때로 높은 값이 관찰되었으나, 사분위수 범위는 비교적 좁았으며, 이는 각 기능적 환경 내의 변동성이 제한적임을 나타냅니다. 박스 플롯은 4개 기능적 구역 간 LAeq 값 분포의 명확한 차이를 보여줍니다(그림 3).

기능적 구역의 혼합 효과 비교

병원 부서 내에서 반복적으로 수행된 음향 측정의 계층적 구조를 고려하기 위해, 기본 분석에서는 병원 부서를 랜덤 절편으로, 기능 구역을 고정 효과로 지정한 선형 혼합 효과 모델을 사용하였습니다(표 3). 이러한 모델링 접근 방식은 부서 내 클러스터링을 고려하는 동시에, 사전 정의된 4가지 기능 구역 간의 조정된 LAeq 차이를 추정하였습니다.

고정 효과 (결과 변수: LAeq)
고정 효과βSE95% 신뢰구간p-값
차단 (복도)63.9720.26663.451에서 64.493까지<0.001
간호 스테이션2.9310.1462.644 ~ 3.218<0.001
환자 활동 구역−2.5940.146−2.881에서 −2.307까지<0.001
병동−3.5890.146−3.876에서 −3.302까지<0.001
추정 주변 평균
기능 구역추정 평균 LAeq, dB(A)
간호 스테이션66.9
복도63.97
환자 활동 구역61.38
병동60.38
Tukey 보정 사후 쌍별 비교
비교평균 차이, dB(A)보정된 P 값
간호 스테이션 대 복도2.93<0.001
간호 스테이션 vs. 환자 활동 구역5.52<0.001
간호 스테이션 대 병동6.52<0.001
복도 대 환자 활동 구역2.59<0.001
복도 대 병동3.59<0.001
환자 활동 구역 vs. 병동0.99<0.001
모델 성능
통계학값
급내 상관계수 (ICC)0.172
한계 R²0.53
조건부 R²0.61

표 3: 병원 기능 구역별 환경 소음을 비교한 기본 선형 혼합 효과 모델. 4가지 표준 병원 기능 구역 간의 등가 지속 A-가중 음압 레벨(LAeq) 차이를 평가한 기본 선형 혼합 효과 모델의 결과입니다. 반복 관찰의 클러스터링을 고려하여 병원 부서를 랜덤 절편으로 지정하였으며, 기능 구역을 고정 효과로 포함하고 복도를 기준 범주로 설정하였습니다. 고정 효과에 대한 회귀 계수(β), 표준 오차(SE), Wald 95% 신뢰 구간(CI) 및 양측 P 값이 제시되었습니다. 추정된 한계 평균은 Tukey-adjusted 쌍별 비교를 사용하여 비교하였습니다. 모델 성능은 Nakagawa와 Schielzeth의 방법에 따라 계산된 클래스 내 상관계수(ICC)와 한계 및 조건부 결정 계수(R2)를 사용하여 요약되었습니다. LAeq, 등가 지속 A-가중 음압 레벨; β, 회귀 계수; SE, 표준 오차; CI, 신뢰 구간; ICC, 클래스 내 상관계수.

혼합 효과 분석 결과, 기능 구역이 환경 소음 수준에 미치는 전반적인 영향이 매우 유의미한 것으로 나타났습니다(전반적 가능도비 검정, P < 0.001). 복도를 참조 범주로 사용했을 때, 간호사 스테이션은 유의하게 더 높은 LAeq 값(β = 2.931 dB[A], SE = 0.146, 95% CI = 2.644–3.218)을 나타냈습니다. P < 0.001), 반면 환자 활동 구역의 경우(β = −2.594 dB[A], SE = 0.146, 95% CI = −2.881 ~ −2.307, P < 0.001) 및 병동 (β = −3.589 dB[A], SE = 0.146, 95% CI = −3.876 ~ −3.302, P < 0.001)에서 유의하게 낮은 LAeq 값(표 3). 혼합 효과 모델(mixed-effects model)에서 도출된 추정 주변 평균은 기능적 구역 전체에 걸쳐 환경 소음의 명확한 계층적 패턴을 보여주었다. 보정된 평균 LAeq는 간호사 스테이션(66.90 dB[A])에서 가장 높았으며, 복도(63.97 dB[A]), 환자 활동 구역(61.38 dB[A]), 그리고 병실(60.38 dB[A]) 순으로 나타났다. 모든 쌍별 비교는 Tukey 보정 후에도 통계적으로 유의미하게 유지되었다(모든 보정된 P < 0.001), 이는 네 가지 기능 구역 전체에서 LAeq의 통계적으로 유의미한 차이가 있음을 나타낸다. 평균 차이는 환자 활동 구역과 병실 간의 0.99 dB(A)에서 간호 스테이션과 병실 간의 6.52 dB(A)까지였다. 그림 4 모델 조정 추정치를 요약합니다. 추정된 주변 평균 및 95% 신뢰 구간은 기능 구역 간의 중첩이 매우 적었으며, Tukey 그룹화 분석 결과 각 구역은 고유한 유의성 그룹(A-D)으로 할당되었습니다. 간호사 스테이션은 조정된 LAeq가 가장 높아 그룹 A로 할당되었으며, 복도(그룹 B), 환자 활동 구역(그룹 C), 병동(그룹 D)이 그 뒤를 이었습니다. 분산 성분 분석 결과, LAeq의 전체 변동성 중 약 17.2%가 병원 부서 간의 차이에 기인하는 것으로 나타났으며(집단 내 상관계수 = 0.172), 이는 부서 수준의 랜덤 절편 포함을 뒷받침합니다. 고정 효과는 환경 소음 변동성의 53%를 설명했습니다(주변 R2 = 0.53)인 반면, 고정 효과와 변동 효과를 결합한 모델은 전체 변동성의 61%를 설명하였습니다 (조건부 R2 = 0.61)이며, 이는 계층 모델의 우수한 설명 성능을 나타냅니다.표 3).

구역별 LAeq의 추정 주변 평균; 그래프; 혼합 효과 모델 분석, 신뢰 구간.
그림 4: 병원 기능 구역별 등가 연속 A-가중 음압 레벨의 추정 주변 평균. 기본 선형 혼합 효과 모델(primary linear mixed-effects model)을 통해 도출된 4개 병원 기능 구역의 등가 연속 A-가중 음압 레벨(LAeq)의 추정 주변 평균(EMMs). 점은 모델에서 추정된 주변 평균을 나타내며, 수평 오차 막대는 95% 신뢰 구간(CI)을 나타낸다. 병원 진료과는 변량 효과(random effect)로, 기능 구역은 고정 효과(fixed effect)로 포함되었다. Tukey-보정 추정 주변 평균을 사용하여 쌍별 비교를 수행하였으며, 서로 다른 문자가 할당된 기능 구역은 통계적으로 유의미한 차이가 있음을 나타낸다(P < 0.05). 각 기능 구역은 분석에 405개의 관측치를 제공하였다. LAeq, 등가 연속 A-가중 음압 레벨; EMM, 추정 주변 평균; CI, 신뢰 구간. 이 그림의 더 큰 버전을 보시려면 여기를 클릭하십시오.

LAeq와 관련된 운용 특성의 간소화된 혼합 효과 회귀 분석

다중공선성을 최소화하면서 환경 소음과 관련된 운영 특성을 조사하기 위해, 기능 구역, 방문객 수 및 진료과별 병상 수를 고정 효과로 포함하고 병원 진료과를 랜덤 절편으로 유지하는 사전 지정된 간명한 혼합 효과 모델을 적용하였습니다.표 4). 이러한 변수들의 선택은 탐색적 상관 행렬에 의해 결정되었습니다 (보충 그림 1), 이는 여러 구조적 변수들, 특히 방 면적과 방 부피(Spearman’s ρ = 0.94) 사이에 강한 상관관계가 있음을 보여주었습니다. 따라서 해석력과 모델 안정성을 높이기 위해 상관관계가 높은 구조적 변수들은 간결한 모델(parsimonious model)에서 제외되었습니다. 운영상 공변량을 조정한 후에도, 기능적 구역은 환경 소음과 연관된 가장 강력한 독립 요인으로 남았습니다. 복도와 비교하여 간호사 스테이션은 보정된 수치 기준 2.933 dB(A)의 증가와 연관이 있었습니다(SE = 0.146, 95% CI = 2.647–3.220, P < 0.001), 반면 환자 활동 구역은 (β = −2.602 dB[A], SE = 0.146, 95% CI = −2.888 ~ −2.315, P < 0.001) 및 병동(β = −3.606 dB[A], SE = 0.146, 95% CI = −3.892 ~ −3.319, P < 0.001) 복도보다 유의하게 더 조용한 상태를 유지했다.

예측 인자β 계수표준 오차(Standard Error)95% 신뢰구간P 값
인터셉트(복도)63.970.2763.45에서 64.49까지<0.001
간호사 스테이션 (대 복도)2.9330.1462.647에서 3.220까지<0.001
환자 활동 구역 (대 복도)−2.6020.146−2.888 ~ −2.315<0.001
병동 (대 복도)−3.6060.146−3.892에서 −3.319까지<0.001
방문자 수 (추가 방문자당)0.060.0260.008 ~ 0.1120.024
병상 수용 능력 (병상 1개 추가당)0.0640.0050.055 ~ 0.073<0.001
모델: LAeq ~ 기능 구역 + 방문객 수 + 병상 수 + (1 | 진료과)

표 4: 환경 소음과 관련된 운영 특성의 간결한 선형 혼합 효과 회귀 분석.등가 연속 A-가중 음압 레벨(LAeq)과 선택된 운영 특성 간의 연관성을 평가하는 사전 지정된 간결한 선형 혼합 효과 회귀 모델의 결과입니다. 이 모델은 기능 구역, 방문객 수 및 부서별 병상 수를 고정 효과로 포함하였으며, 반복 관찰의 클러스터링을 고려하기 위해 병원 부서를 무작위 절편으로 설정하였습니다(모델: LAeq ~ Functional Zone + Visitor Count + Bed Capacity + (1 | Department)). 기능 구역의 참조 범주로는 복도를 지정하였으며, 방문객 수와 병상 수는 연속 변수로 모델링되었습니다. 회귀 계수(β), 표준 오차(SE), Wald 95% 신뢰 구간(CI) 및 양측 P 값이 보고되었습니다. 방문객 수와 병상 수의 회귀 계수는 각각 방문객 1명 및 병상 1개가 추가될 때와 연관된 LAeq의 추정 변화량을 나타냅니다. 절편은 연속 예측 변수가 0일 때 참조 범주(복도)의 추정 평균 LAeq를 나타냅니다. 이 표는 모델 과적합을 최소화하기 위해 개발된 사전 지정된 간결한 모델을 보여주며, 기록된 모든 운영 특성을 포함한 완전 조정 민감도 모델은 보충 표 S2에 제시되어 있습니다. LAeq, 등가 연속 A-가중 음압 레벨; β, 회귀 계수; SE, 표준 오차; CI, 신뢰 구간.

연속적인 운영 예측 변수 중에서, 방문객 수는 LAeq와 독립적인 정적 상관관계를 보였습니다. 측정 중 방문객이 1명 추가될 때마다 LAeq가 0.060 dB(A) 증가하는 것으로 추정되었습니다 (SE = 0.026, 95% CI = 0.008–0.112, P = 0.024). 마찬가지로, 병동 침상 수는 환경 소음과 독립적인 상관관계를 유지했으며, 병상 1개가 추가될 때마다 LAeq가 0.064 dB(A) 증가하는 것으로 추정되었습니다 (SE = 0.005, 95% CI = 0.055–0.073, P < 0.001).

그림 5는 간명한 혼합 효과 모델(parsimonious mixed-effects model)에서 생성된 적합 예측치를 보여줍니다. 예측된 LAeq는 관찰된 병동 병상 수 범위에 따라 대략 선형적으로 증가했으며, 방문자 수가 많을수록 전체 병상 수 범위에서 예측 소음 수준이 일관되게 상향 이동했습니다. 평행한 적합 회귀선은 기능적 구역(functional zone) 및 병동 수준의 클러스터링을 조정한 후, 적합 모델 내에서 방문자 수와 병상 수의 가산적 효과(additive effects)가 나타남을 나타냅니다. 모델 기반 예측에 따르면, 약 20개의 병상을 갖춘 병동의 경우 예측된 LAeq는 낮은 방문자 수(방문자 3명)일 때 61.6 dB(A)에서 높은 방문자 수(방문자 7명)일 때 62.4 dB(A)까지의 범위를 보였습니다. 관찰된 병상 수 범위의 상한선(72개 병상)에서는 해당 예측 LAeq가 각각 64.5 dB(A) 및 65.3 dB(A)로 증가하여, 적합 모델 내에서 병동 병상 수와 방문자 수의 결합된 기여도를 보여주었습니다.

혼합 효과 예측 도표, LAeq 대 병상 수, 방문자 수 오버레이, 통계 분석 차트.
Figure 5: 병동 병상 수에 따른 등가 연속 A-가중 음압 레벨의 모델 기반 예측. 간결한 선형 혼합 효과 회귀 모델에서 도출된, 관찰된 병동 병상 수 범위에 따른 예측 등가 연속 A-가중 음압 레벨(LAeq). 색상선은 다른 모든 모델 항을 일정하게 유지했을 때, 방문자 수가 적은 경우(3명), 평균인 경우(5명), 많은 경우(7명)의 모델 예측 LAeq 값을 나타냄. 음영 영역은 예측 값에 대한 95% 신뢰 구간을 나타내며, 점은 관측된 측정값을 나타냄. 예측값은 연구에 포함된 병동 병상 수의 관찰 범위 내에서만 표시됨. LAeq, 등가 연속 A-가중 음압 레벨; CI, 신뢰 구간. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

완전 보정 혼합 효과 모델을 이용한 민감도 분석(부록 표 2), 여기에 점유 침상 수, 병실 면적, 병실 부피, 직원 수, 알람 이벤트, 대화 이벤트 및 측정 기간을 추가로 포함했을 때, 기능 구역과 방문자 수에 대해 매우 일관된 추정치가 산출되었다. 간호 스테이션은 가장 소음이 심한 기능 구역으로 유지되었으며, 방문자 수는 더 높은 LAeq와 독립적인 연관성을 유지하였다(β = 0.060, P = 0.023)였으나, 상호 보정 후 점유 병상 수, 방 면적, 방 부피, 직원 수, 알람 이벤트, 대화 이벤트 및 측정 기간은 환경 소음과 독립적인 연관성이 없었습니다. 이러한 결과는 간결한 모델(parsimonious model)의 강건성을 뒷받침하며, 본 연구에서 기능 구역과 방문자 수가 환경 소음과 관련된 주요 변수였음을 나타냅니다.

참조 음향 기준과의 정성적 비교

관찰된 환경 소음 수준의 맥락을 파악하기 위해, 측정된 LAeq 값을 널리 인용되는 세 가지 기준 음향 기준과 기술적으로 비교하였다: 병원 환자 케어 환경에 대한 WHO 주간 가이드라인 값(35 dB[A]), 일반 실내 환경에 대한 EN ISO 16032 기준 값(40 dB[A]), 그리고 중국 환경 품질 표준 GB3096-2022 1등급 기준 값(45 dB[A])이다. 이러한 기준 값들은 범위, 의도된 적용 분야, 측정 방법론 및 평균화 기간이 서로 다르기 때문에, 본 비교는 기술적 목적로만 수행되었으며 공식적인 규제 준수 평가를 나타내지는 않는다(그림 6). 총 1,620회의 음향 관찰 전반에서 환경 소음 수준은 선택된 각 기준 값을 초과하였다. 전체적으로 1,615회의 관찰(99.7%)이 WHO 주간 가이드라인 값인 35 dB(A)를 초과하였고, 1,586회의 관찰(97.9%)이 EN ISO 16032 기준 값인 40 dB(A)를 초과하였으며, 1,513회의 관찰(93.2%)이 중국 GB3096-2022 1등급 기준 값인 45 dB(A)를 초과하였다.

구역별 기준 수치를 초과하는 음향 관측 백분율; 데이터 표가 포함된 막대 그래프.
그림 6: 병원 기능 구역별로 선택된 국제 및 국가 음향 기준 수치를 초과한 음향 관측 백분율. 4개의 표준 병원 기능 구역에서 선택된 국제 및 국가 음향 기준 수치를 초과한 등가 연속 A-가중 음압 레벨 (LAeq) 관측치의 백분율. 막대는 세계보건기구 (WHO) 권고치 (>35 dB[A]), EN ISO 16032 (>40 dB[A]), 그리고 중국 국가 표준 GB3096-2022 (>45 dB[A])의 기준 임계값을 초과한 관측 비율을 나타낸다. 백분율은 각 기능 구역 내의 총 관측 횟수 (n = 405) 대비 각 기준 임계값을 초과한 관측 횟수로 계산되었다. 이러한 기준 문서들은 의도된 적용 대상, 측정 방법론, 환경 설정 및 평균화 기간이 서로 다르므로, 본 비교는 기술적인 목적으로만 제시되었으며 공식적인 준수 평가를 나타내지 않는다. LAeq, 등가 연속 A-가중 음압 레벨; WHO, 세계보건기구. 이 그림의 더 큰 버전을 보시려면 여기를 클릭하십시오.

기능 구역 간에 뚜렷한 차이가 관찰되었습니다. 간호사 스테이션의 경우 각 기준값을 초과하는 관찰 비율이 가장 높았으며, WHO 및 EN ISO 기준값을 모두 초과한 비율은 100.0%, 중국 기준값을 초과한 비율은 99.0%였습니다. 복도 역시 높은 초과 비율을 보였습니다(각각 100.0%, 99.3%, 96.0%). 이에 비해 병실은 세 가지 기준값을 초과한 관찰 비율이 가장 낮았으나 여전히 상당한 수준이었으며(각각 99.3%, 95.3%, 87.9%), 환자 활동 구역은 중간 정도의 비율을 나타냈습니다(각각 99.5%, 97.0%, 90.6%). 이러한 기술적 결과는 혼합 효과 분석 결과와 일치하며, 4가지 기능 구역 중 간호사 스테이션의 환경 소음 수준이 가장 높았고 병실이 가장 낮았습니다. 세 가지 기준값을 모두 초과하는 관찰 비율이 높다는 것은 상승된 주간 환경 소음이 특정 진료과나 기능 구역에 국한되지 않고 병원 전반에서 관찰되었음을 나타냅니다.

민감도 분석 및 모델 진단

주요 결과의 강건성은 가동 병상 수, 방 면적, 방 부피, 직원 수, 알람 이벤트, 대화 이벤트 및 측정 기간을 추가로 포함하여 완전히 보정한 민감도 혼합 효과 모델을 사용하여 평가하였다(부록 표 2). 기능 구역 추정치는 사전에 지정된 간명한 모델(parsimonious model)에서 관찰된 결과와 매우 일치하는 것으로 나타났다. 간호 스테이션은 복도보다 유의미하게 높은 LAeq를 계속해서 보인 반면, 환자 활동 구역과 병동은 유의미하게 더 조용한 상태를 유지했다(모두 P < 0.001). 방문자 수 또한 높은 LAeq와 독립적인 연관성을 유지하였습니다 (β = 0.060, P = 0.023)이었으나, 점유 병상 수, 방 면적, 방 부피, 직원 수, 알람 이벤트, 대화 이벤트 및 측정 기간은 동시 보정 후 환경 소음과 독립적인 연관성이 없는 것으로 나타났다(부록 표 2). 이러한 결과는 주요 분석 결과가 상관관계가 있는 운영 특성에 대한 추가 보정 후에도 견고했음을 나타냅니다. 모델 가정은 잔차 진단 절차를 사용하여 평가되었습니다(부록 그림 1). 정규 분위수-분위수(Q-Q) 도표에서 관찰된 잔차 분위수와 이론적 잔차 분위수가 밀접하게 일치하는 것으로 나타나, 정규성에서 크게 벗어나지 않았음을 보여주었습니다. 잔차-적합값 도표에서는 뚜렷한 경향성이나 이분산성의 증거 없이 0을 중심으로 무작위로 분산된 양상을 보여, 선형성과 잔차 분산의 일정함이라는 가정을 뒷받침하였습니다. 이러한 시각적 결과와 일치하게, Shapiro-Wilk 검정 결과 정규성으로부터 통계적으로 유의미한 편차가 나타나지 않았습니다.W = 0.992, P = 0.084). 추가적인 모델 성능 통계치는 다음의 표에 요약되어 있다. 보충 표 3잔차 표준 편차는 1.92 dB(A)였으며, 학과 수준의 랜덤 절편 표준 편차는 0.90 dB(A)였다. 급내 상관 계수는 0.172로 나타나, 병원 학과 내 관측치의 중간 정도의 군집화가 있음을 보여주었다. 혼합 효과 모델은 고정 효과만으로 변동성의 53%를 설명하였다(한계 R-제곱2 = 0.53)였으며, 부서 수준의 무작위 효과를 포함했을 때는 61%(조건부 R2 = 0.61). 분산팽창요인(VIF)은 일관되게 낮았으며(최대 VIF = 2.14), 이는 유지된 예측 변수들 사이에 문제가 될 만한 다중공선성의 증거가 없음을 나타냅니다. 또한, 모든 쿡의 거리(Cook’s distance) 값은 <1.0 (최대값 = 0.18)이며, 이는 개별 관측치가 적합 모델에 과도한 영향을 미치지 않았음을 시사한다. 탐색적 상관행렬(부록 그림 2여러 운영 특성 간에 예상된 양의 상관관계가 입증되었습니다. 실내 면적과 실내 부피(Spearman’s ρ = 0.94), 병상 수와 점유 병상 수(ρ = 0.86), 그리고 병상 수와 실내 부피(ρ = 0.81) 사이에서 강한 상관관계가 관찰되었습니다. 방문자 수와 점유 병상 수(ρ = 0.71), 그리고 직원 수와 대화 이벤트(ρ = 0.62) 사이에서는 중간 정도의 상관관계가 관찰되었습니다. 이러한 결과는 간결한 혼합 효과 모델을 위한 사전 지정 변수 선택 전략을 뒷받침하며, 이에 따라 모델의 해석력을 유지하는 동시에 다중공선성을 최소화하기 위해 상관관계가 매우 높은 구조적 변수들을 제외하였습니다.

전반적으로 주요 혼합 효과 분석, 민감도 분석, 잔차 진단 및 탐색적 상관관계 평가는 내부적으로 일관된 결과를 보여주었습니다. 모든 분석에서 기능 구역(functional zone)이 환경 소음과 가장 강력한 독립적 연관성을 나타냈으며, 방문자 수와 부서별 병상 수 또한 LAeq와 독립적인 연관성을 유지했습니다. 기록된 대부분의 다른 운영 특성들은 상호 보정을 거친 후 환경 소음과 독립적인 연관성이 없는 것으로 나타났습니다.

데이터 가용성:

본 연구의 결과물을 뒷받침하는 데이터는 본 논문 및 보충 자료(Supplementary Materials) 내에서 확인할 수 있습니다. 전체 원시 음향 측정 데이터셋, 교정 기록, 운전 변수 데이터셋, 그림 소스 데이터 및 R 통계 분석 코드는 Zenodo 저장소에 기탁되었으며, https://doi.org/10.5281/zenodo.21404807에서 공개적으로 이용 가능합니다. 보충 표 1–3(Supplementary Tables 1–3) 및 보충 그림 1 및 2(Supplementary Figures 1 and 2)에서는 추가로 처리된 데이터셋, 민감도 분석, 모델 진단 및 지원 분석 내용을 제공합니다.

보충 그림 1: 간결한 선형 혼합 효과 모델의 잔차 진단 플롯. 간결한 선형 혼합 효과 회귀 모델의 가정을 평가하는 진단 플롯. (A) 조건부 잔차의 정규 분위수-분위수(Q-Q) 플롯으로, 잔차 분포의 근사적 정규성을 보여준다. (B) 적합 값에 대한 조건부 잔차 플롯으로, 적합 범위 전체에서 등분산성으로부터의 상당한 편차나 체계적인 패턴이 나타나지 않음을 보여준다. 병원 과는 랜덤 절편으로 포함되었으며, 기능 구역, 방문자 수 및 병상 수는 고정 효과로 포함되었다. 잔차 진단 결과는 주요 회귀 분석을 위한 모델 가정의 적절성을 뒷받침한다. 진단 플롯은 R의 DHARជាមួយនឹង 패키지를 사용하여 생성되었다. LAeq, 등가 연속 A-가중 음압 레벨.이 파일을 다운로드하려면 여기를 클릭하십시오.

부록 그림 2: 탐색적 혼합 효과 분석에 포함된 운영 변수의 Spearman 상관관계 행렬.탐색적 혼합 효과 회귀 분석 중에 평가된 부서별 운영 변수 간의 쌍별 연관성을 보여주는 Spearman 상관관계 행렬이다. 셀 값은 Spearman 순위 상관계수(ρ)를 나타내며, 색상 척도는 상관관계의 강도와 방향을 나타내는데, 파란색은 양의 상관관계를, 빨간색은 음의 상관관계를 나타낸다. 모델 개발 전 후보 설명 변수들 사이의 잠재적 다중공선성을 평가하기 위해 상관관계 분석을 수행하였다. 강한 공선성을 보이는 변수들은 간결한 회귀 모델에서 다중공선성을 최소화하기 위해 모델 선택 과정에서 고려되었다. 운영 변수에는 부서 병상 수, 점유 병상 수, 방 면적, 방 부피, 직원 수, 방문자 수, 알람 횟수 및 대화 횟수가 포함되었다. Spearman’s ρ, Spearman 순위 상관계수.여기를 클릭하여 이 파일을 다운로드하십시오.

보충 표 1: 병원 기능 구역별 보조 음향 결과. 표준화된 4가지 병원 기능 구역 전체에서 측정된 보조 음향 결과의 기술적 요약이다. 값은 평균 ± 표준 편차(SD)로 표시되었으며, 15개 입원 병동 전체의 통합 관찰값을 나타낸다. 등가 연속 A-가중 음압 레벨(LAeq)이 일차 음향 결과였으며, 일상적인 병원 주간 운영 중의 최대 및 피크 소음 수준을 특성화하기 위해 최대 A-가중 음압 레벨(LAFmax)과 피크 C-가중 음압 레벨(LCpeak)을 보조 음향 측정치로 기록하였다. LAeq, 등가 연속 A-가중 음압 레벨; LAFmax, 최대 A-가중 음압 레벨; LCpeak, 피크 C-가중 음압 레벨; SD, 표준 편차.이 파일을 다운로드하려면 여기를 클릭하십시오.

보충 표 2: 완전히 보정된 민감도 선형 혼합 효과 회귀 모델. 등가 연속 A-가중 음압 레벨(LAeq)과 기록된 모든 운영 특성 간의 연관성을 평가한 완전히 보정된 민감도 선형 혼합 효과 회귀 모델의 결과입니다. 반복 관찰의 클러스터링을 고려하기 위해 병원 부서를 랜덤 절편으로 포함하였습니다. 기능 구역, 시간대, 부서 병상 수, 사용 중인 병상 수, 방 면적, 방 부피, 직원 수, 방문객 수, 알람 횟수 및 대화 횟수를 고정 효과로 포함하였습니다. 기능 구역의 기준 범주는 복도였으며, 시간대의 기준 범주는 오후였습니다. 회귀 계수(β), 표준 오차(SE), Wald 95% 신뢰 구간(CI) 및 양측 P 값이 보고되었습니다. 이 모델은 모든 기록된 운영 특성을 보정한 후 표 4에 제시된 간결한 모델의 견고성을 평가하기 위한 민감도 분석으로 수행되었습니다. LAeq, 등가 연속 A-가중 음압 레벨; β, 회귀 계수; SE, 표준 오차; CI, 신뢰 구간.이 파일을 다운로드하려면 여기를 클릭하십시오.

보충 표 3: 주요 선형 혼합 효과 모델의 모델 성능 및 진단 통계. 병원 기능 구역 전반의 등가 연속 A-가중 음압 레벨(LAeq)을 평가하는 주요 선형 혼합 효과 모델의 모델 성능 및 진단 통계 요약. 잔차 표준 편차(σ)는 모델 내에서 설명되지 않은 변동성을 나타내며, 랜덤 절편 표준 편차는 부서 간 변동성을 정량화한다. 급내 상관 계수(ICC)는 병원 부서 내 클러스터링에 기인하는 총 분산의 비율을 추정한다. Marginal R2는 고정 효과만으로 설명되는 분산의 비율을 나타내며, conditional R2는 고정 효과와 랜덤 효과 모두에 의해 설명되는 분산의 비율을 나타낸다. 모델 적합도의 측정값으로 Akaike 정보 기준(AIC), Bayesian 정보 기준(BIC) 및 로그 가능도(log-likelihood)가 제공된다. 분산 팽창 요인(VIFs)은 모두 <5로 나타나 문제가 되는 다중 공선성의 증거가 없음을 나타냈으며, Cook의 거리 값은 모든 관측치에서 <1.0으로 나타나 개별 관측치가 모델 추정치에 과도한 영향을 미치지 않았음을 나타낸다. LAeq, 등가 연속 A-가중 음압 레벨; ICC, 급내 상관 계수; VIF, 분산 팽창 요인.이 파일을 다운로드하려면 여기를 클릭하십시오.

토론

본 단면적 환경 음향 평가 결과, 대부분의 병원 기능 구역에서 주간 환경 소음 수준이 일반적으로 참조되는 국제 및 국가 음향 기준치를 일관되게 초과하는 것으로 나타났다. 선형 혼합 효과 분석을 통해 기능 구역이 LAeq와 관련된 주요 요인임을 확인했으며, 간호 스테이션에서 가장 높은 보정 소음 수준이 나타났고 복도, 환자 활동 구역, 병동 순으로 이어졌다. WHO 가이드라인 값, EN ISO 16032, PN-B-02151 시리즈 및 중국 국가 표준 GB3096-2022와의 비교는 해당 문서들이 목적, 측정 지표, 평균화 기간 및 범위에서 서로 다르기 때문에 기술적으로 해석되었다. 그럼에도 불구하고, 병원 전반에서 관찰된 일관되게 높은 주간 LAeq 값은 일상적인 임상 환경에서 널리 인용되는 참조 음향 값보다 상당히 높은 소음 수준이 빈번하게 발생함을 나타낸다. 이러한 결과는 권장 기준치를 초과하는 지속적인 주간 환경 소음을 보고한 이전의 병원 음향 연구들과 대체로 일치한다5,8,17,24,25. 주로 부서별 평균이나 독립 집단 비교에 의존했던 많은 이전 병원 음향 조사와 달리, 본 연구에서는 선형 혼합 효과 모델을 사용하여 전체 계층적 데이터 세트를 분석함으로써 병원 부서 내에 중첩된 반복 관찰치를 고려하였다. 중간 정도의 집단 내 상관계수(ICC = 0.172)는 환경 소음 변동성의 유의미한 비율이 부서 간 차이에 기인함을 나타내며, 이는 병원 음향 연구에서 계층적 모델링 사용의 타당성을 뒷받침한다8,17,24. 측정된 주간 LAeq 값은 환자 진료 환경에 대한 WHO 주간 기준치뿐만 아니라 선택된 EN ISO 16032 및 GB3096-2022 음향 기준치를 일관되게 초과하였다. 이러한 비교는 참조 문서들이 적용 대상, 평균화 기간, 측정 방법론 및 범위에서 차이가 있기 때문에 공식적인 준수 평가보다는 기술적으로 해석되었다. 그럼에도 불구하고, 널리 인용되는 이러한 기준치를 초과하는 관찰치의 높은 비율은 이전의 병원 음향 조사 결과와 일치하며, 일상적인 임상 운영 중에 음향적으로 유리한 의료 환경을 유지하는 것이 여전히 어려운 과제임을 강조한다29,30,31,32,33,34.

병원 기능 구역 전반에서 환경 소음의 일관된 공간적 계층 구조가 관찰되었습니다. 기술적 분석과 선형 혼합 효과 모델링 모두에서 간호사 스테이션이 가장 높은 조정 LAeq 값을 나타냈으며, 복도, 환자 활동 구역, 병동 순으로 뒤를 이었습니다. 이러한 패턴은 집중적인 의료진 소통, 환자 이동, 알람 발생 및 일상적인 임상 워크플로우로 인해 간호사 스테이션과 순환 구역이 병원 환경 소음의 주요 원인임을 밝힌 이전 보고들과 일치합니다29,30,31,33,34,35,36. 관찰된 차이는 방문객 수, 부서별 병상 수 및 부서 수준의 클러스터링을 조정한 후에도 유의미하게 유지되었으며, 이는 공간적 변이가 개별 부서의 측정된 구조적 또는 운영적 특성만으로는 설명되지 않음을 나타냅니다. 추정 한계 평균과 Tukey 조정 쌍별 비교를 통해 각 기능 구역이 통계적으로 뚜렷한 음향 환경임을 추가로 확인했습니다. 간호사 스테이션에서 일관되게 높게 관찰된 소음 수준은 운영 및 음향적으로 타당합니다. 이러한 장소는 임상 기록 작성, 다학제간 소통, 전자 의무 기록 활동, 환자 모니터링, 알람 관리, 전화 통화, 그리고 환자 및 보호자와의 상호작용이 동시에 일어나는 중앙 조정 허브 역할을 합니다. 결과적으로 대화, 모니터 알람, 장비 작동 및 의료진의 이동이 누적되어 일시적인 음향 사건이 아닌 지속적인 환경 소음을 생성하며, 이는 거의 모든 참여 부서에서 관찰된 일관되게 높은 LAeq 값의 원인이 됩니다. 이러한 해석은 중첩된 운영 소음원이 병원 환경 소음 상승의 주요 기여 요인임을 밝힌 이전 연구들과 일치합니다33,34,35,36,37,38,39,40,41,42,43,44,45,46,47. 복도 역시 환자 활동 구역 및 병동보다 더 높은 환경 소음 수준을 보였습니다. 환자 이송, 의료진 이동, 장비 운반, 환경 미화 활동 및 방문객 통행의 주요 순환 경로인 이 공간들은 다양한 일시적 및 배경 소음원에 지속적으로 노출됩니다. 건축적 개방성과 더불어 딱딱하고 반사되는 내부 표면은 소리 전파를 더욱 촉진하여 LAeq 값의 상승에 기여할 수 있습니다. 본 연구에서는 잔향 특성, 실내 음향 파라미터 또는 음성 전송 지수를 직접 평가하지는 않았으나, 관찰된 공간적 분포는 병원 복도를 운영 활동, 건물 설계 및 다수의 동시 소음원에 의해 형성되는 음향적으로 복잡한 환경으로 설명한 이전 연구들과 일치합니다33,34,35,46,47,48,49,50,51. 본 연구의 중요한 발견 중 하나는 사전 지정된 간명한 혼합 효과 모델과 완전 조정 민감도 분석 모두에서 확인된 방문객 수와 환경 소음 사이의 독립적인 연관성이었습니다. 절대적인 효과 크기는 작았지만, 기능 구역과 부서 클러스터링을 조정한 후에도 방문객 수는 더 높은 LAeq와 유의미하게 연관되어 있었으며, 이는 일상적인 인간 활동이 병원 사운드스케이프에 측정 가능한 수준으로 기여함을 시사합니다. 이러한 해석은 인간 활동, 소통, 방문객 존재 및 운영 워크플로우를 의료 시설 내 환경 소음의 중요한 기여 요인으로 식별한 이전 연구들과 일치합니다33,34,35,36,46,47,51. 부서별 병상 수 또한 간명 모델에서 더 높은 환경 소음과 독립적으로 연관되어 있었습니다. 다만, 실내 기하학적 구조, 건축적 배치, 점유 밀도 및 임상 워크플로우 또한 환경 음향에 영향을 줄 수 있으므로 이 연관성은 주의 깊게 해석되어야 합니다. 또한, 단면 관찰 설계의 특성상 인과 관계를 추론할 수 없으므로, 이러한 결과는 인과 관계의 증거보다는 연관성으로 해석되어야 합니다33,34,49. 민감도 분석은 이러한 결과에 대한 신뢰도를 더욱 높여주었습니다. 사용 중인 병상 수, 실내 면적, 실내 부피, 직원 수, 알람 발생 횟수, 대화 발생 횟수 및 측정 기간을 포함한 추가 운영 변수를 포함했을 때 기능 구역과 방문객 수에 대해 매우 일관된 추정치가 산출된 반면, 대부분의 구조적 변수들은 동시 조정 후 더 이상 환경 소음과 독립적으로 연관되지 않았습니다. 종합적으로, 이러한 결과는 주간 병원 사운드스케이프가 평가된 개별 구조적 특성보다 일상적인 임상 활동의 공간적 조직에 의해 더 많은 영향을 받는다는 것을 시사하며, 이는 의료 음향 환경이 단일 결정 요인이 아니라 다수의 운영 및 환경적 요인의 상호작용으로 발생한다는 최근의 증거를 뒷받침합니다33,34,35,46,47,49,51. 본 연구 결과는 주간 병원 환경 소음 수준이 약 55에서 75 dB(A) 범위라는 이전 연구들과 대체로 일치하며, 이는 환자 간호 환경에 대해 일반적으로 참조되는 음향 권장 기준을 크게 초과하는 수치입니다8,9,10,11,29,30,31,32. 이전 연구들은 높은 병원 소음이 환자와 의료진의 수면 장애, 휴식 방해, 생리적 스트레스 반응, 음향적 쾌적함 감소, 의사소통의 어려움 및 기타 부정적인 건강 영향과 연관이 있음을 밝혀냈습니다29,30,31,32,49,52,53. 추가 연구에서는 과도한 환경 소음과 중증 환자의 섬망을 포함한 신경인지 장애 사이의 잠재적 연관성을 제시했습니다15,16,48. 본 연구에서 이러한 임상적 결과를 직접 평가하지는 않았으나, 관찰된 소음 수준은 이전에 보고된 수치와 유사했으며, 표준화된 기능 구역 샘플링과 계층적 통계 분석을 통해 기존 증거를 확장하였습니다.

본 연구는 임상 결과 연구보다는 환경 음향 평가로 설계되었으나, 그 결과는 의료 시설 설계 및 운영 관리에 중요한 시사점을 제공한다. 간호 스테이션과 순환 복도에서 일관되게 가장 높은 보정 소음 수준이 나타났으며, 이는 이러한 운영 구역이 향후 소음 관리 전략의 우선 대상이 될 수 있음을 시사한다. 이러한 환경은 의사소통, 임상 협조, 환자 이송, 장비 이동 및 방문객 활동의 허브 역할을 하므로, 이 구역에 집중한 중재는 환자실에만 국한된 접근 방식보다 병원 전체의 음향 환경을 개선할 더 큰 기회를 제공할 수 있다. 이러한 해석은 워크플로우 최적화, 소음 관리 프로토콜, 건축적 수정 및 지속적인 음향 모니터링을 포함한 다학제적 전략이 의료 시설 내의 음향 조건을 개선할 수 있음을 보여준 최근 연구들과 일치한다29,31,32,33,34,35,51. LAeq는 누적 음향 노출에 대한 표준화된 측정치를 제공하고 연구 간 비교를 용이하게 하기 때문에 병원 환경 소음을 평가하는 데 가장 널리 사용되는 지표로 남아 있다8,9,10,11,32. 그럼에도 불구하고 LAeq는 에너지 평균 지표이므로 지속적인 배경 소음과 모니터 알람, 기구 낙하, 안내 방송 또는 갑작스러운 발성 소리와 같은 일시적인 충격성 사건을 구분하지 못한다. 결과적으로, 음향적으로 서로 다른 병원 사운드스케이프가 인지적 특성과 의사소통, 짜증 및 인지 부하에 미치는 잠재적 영향에서 실질적인 차이가 있음에도 불구하고 유사한 LAeq 값을 나타낼 수 있다. 따라서 최근의 의료 음향 분야의 발전은 병원 사운드스케이프에 대한 보다 종합적인 특성 분석을 제공하기 위해 심리음향 평가, 음원 클러스터링 및 지속적 모니터링을 포함한 상호 보완적인 접근 방식을 강조해 왔다33,34,35,39,40,41,42,43,44,45,46,47. 최근 의료 음향 분야의 발전은 병원 사운드스케이프가 단순히 평균 음압 수준만으로 분석되는 것을 넘어 더 확장된 접근 방식을 통해 특성화되어야 함을 강조했다. 음원 분류 및 클러스터링 기술을 도입한 연구들은 병원 소음의 지각적 영향이 전체 음향 에너지뿐만 아니라 개별 음원의 빈도, 시간적 분포 및 인지된 침입성에 따라 달라진다는 것을 입증했다. De Salvio 등33은 의료 음향 환경이 지속적인 운영 소음과 간헐적인 고강도 사건의 복잡한 조합으로 구성되어 있으며, 이들이 짜증과 인지된 방해에 서로 다르게 기여한다는 점을 강조했다. 마찬가지로 Cingolani 등46은 클러스터링 분석을 통해 기존의 시간 평균 지표로는 쉽게 감지되지 않는 특징적인 병원 소음 패턴을 식별할 수 있음을 보여주었으며, Hummel 등47은 클러스터링된 병원 소음 프로필과 환자 만족도 사이의 연관성을 보고했다. 종합적으로, 이러한 연구들은 향후 병원 음향 평가가 기존의 환경 소음 측정과 음원 구성, 심리음향적 속성 및 시간적 음향 패턴에 대한 보완적 특성 분석을 통합함으로써 이점을 얻을 수 있음을 시사한다34. 따라서 본 연구 결과는 사용된 측정 전략의 맥락 내에서 해석되어야 한다. 본 연구의 목적은 병원 음향 연구에서 가장 널리 보고되는 지표인 표준화된 LAeq 측정을 사용하여 실제 임상 운영 조건에서의 일상적인 주간 환경 소음을 특성화하는 것이었다. LAFmax, LCpeak, 옥타브 밴드 주파수 분석, 심리음향 지표 및 음원 클러스터링을 포함한 추가적인 음향 파라미터들은 본 조사의 범위를 벗어났으나, 향후 연구에서 이러한 보완적 접근 방식을 도입한다면 병원 사운드스케이프에 대한 더욱 종합적인 특성 분석이 가능할 것이다32,33,34,46,47. 방문객 수와 더 높은 LAeq 사이의 독립적 연관성은 일상적인 인간 활동이 주간 병원 음향 환경에 유의미하게 기여한다는 개념을 더욱 뒷받침한다. 기능 구역 및 기타 운영 특성을 동시에 보정한 후에도 방문객 수는 환경 소음과 유의미한 연관성을 유지한 반면, 직원 수, 점유 병상 수, 알람 사건 및 대화 사건은 통계적 유의성을 유지하지 않았다. 방 면적, 방 부피 및 부서별 병상 용량 간에 관찰된 강한 상관관계와 더불어, 이러한 결과는 사전에 지정된 간결한 모델링 전략을 뒷받침하며, 일상적인 운영 활동이 평가된 개별 구조적 변수보다 주간 환경 소음을 더 잘 설명할 수 있음을 나타낸다. 그럼에도 불구하고, 모든 운영 변수가 환경 소음과 동시에 측정되었으므로, 이러한 결과는 인과 관계의 증거가 아닌 관찰적 연관성으로 해석되어야 한다. 탐색적 상관 분석과 혼합 효과 민감도 모델링의 결합 사용은 계층적 데이터 구조를 고려하는 동시에 다중공선성의 영향을 최소화하는 투명한 분석 프레임워크를 제공하며, 이는 복잡한 의료 사운드스케이프 분석에 대한 현대적 권고 사항과 일치한다33,34,35,46,47,51.

본 연구는 몇 가지 방법론적 강점을 통해 이전의 병원 환경 소음 조사와 차별화됩니다. 첫째, 여러 병원 부서, 기능 구역 및 주간 관찰 기간에 걸쳐 반복 측정을 포함하는 표준화된 샘플링 프로토콜을 사용하여 환경 소음을 평가함으로써, 일상적인 병원 활동의 단기적 변동으로 인한 영향을 줄였습니다. 둘째, 병원 부서 내 반복 관찰의 클러스터링을 고려한 선형 혼합 효과 모델을 사용하여 전체 계층적 데이터셋을 분석하였습니다. 이러한 접근 방식은 기존의 독립 집단 비교보다 중첩된 데이터 구조를 더 적절하게 분석할 수 있게 하였으며, 기능 구역 효과에 대한 견고한 추정치를 제공하였습니다. 셋째, 잔차 진단 및 다중공선성 평가와 함께 사전 정의된 민감도 분석을 수행하여 대안적 모델 사양 전반에 걸쳐 일관된 결과를 입증함으로써 기본 분석의 견고함을 뒷받침하였습니다. 마지막으로, 모든 측정은 표준 운영 절차에 따라 교정된 Class 1 기기를 사용하여 수행되었으며, 이를 통해 측정의 신뢰성, 재현성 및 이전 병원 음향 연구와의 비교 가능성을 높였습니다. 본 연구 결과를 해석할 때 몇 가지 제한점 또한 고려되어야 합니다. 첫째, 본 조사는 단일 3차 교육 병원에서 수행되었으므로, 건축 배치, 환자군, 인력 모델 또는 의료 시스템이 다른 기관으로 결과를 일반화하는 데 한계가 있을 수 있습니다. 따라서 다양한 의료 환경을 포함하는 다기관 연구가 필요합니다. 둘째, 오전, 정오, 오후 관찰 기간 동안 반복 측정을 수행하였으나, 전체 샘플링 기간은 일상적인 주간 병원 활동의 일부만을 나타냅니다. 결과적으로 야간 운영, 교대 근무, 응급 입원, 청소 일정 및 방문객 피크 시간대와 관련된 시간적 변동성이 완전히 포착되지 않았을 수 있습니다. 연속적인 24-h 음향 모니터링을 수행한다면 병원 사운드스케이프에 대한 더 종합적인 특성 분석이 가능할 것입니다. 셋째, 측정은 전체 부서의 철저한 공간 매핑이 아니라 각 기능 구역 내의 표준화된 샘플링 지점에서 이루어졌습니다. 따라서 대형 병동, 긴 복도 또는 건축적으로 복잡한 임상 환경 내의 국소적인 음향 변동성이 충분히 반영되지 않았을 수 있습니다. 향후 연구에서 고해상도 공간 음향 매핑과 개별 기능 구역 내 다지점 측정을 도입한다면 병원 내 소음 전파 특성을 더욱 개선하여 분석할 수 있을 것입니다. 넷째, 본 연구는 주로 LAeq를 주요 음향 결과 지표로 사용하였습니다. 이 지표는 환경 소음 평가에서 널리 받아들여지며 이전의 병원 음향 연구와의 비교를 용이하게 하지만, 충격성 음향 이벤트, 주파수별 소리 특성, 심리 음향적 반응 또는 음원 구성 등을 완전히 특성화하지는 못합니다. 향후 LAFmax, LCpeak, 옥타브 밴드 주파수 분석, 심리 음향 지수 및 음원 클러스터링 기법을 도입한 연구를 통해 의료 사운드스케이프에 대한 보다 종합적인 평가가 가능할 것입니다. 다섯째, 방문객 수, 직원 수, 알람 발생, 대화 발생과 같은 운영 변수는 환경 소음 측정과 동시에 기록되었으므로, 객관적으로 검증된 노출 지표라기보다 관찰적 기술어로 간주되어야 합니다. 방문객 수가 환경 소음과 독립적으로 연관되어 있었으나, 단면 연구 설계로는 인과 관계를 추론할 수 없으므로 이러한 결과는 주의 깊게 해석해야 합니다. 마지막으로, 환자 보고 결과, 직무 스트레스 측정치, 생리적 반응, 수면의 질 및 기타 임상적 종점은 평가되지 않았습니다. 따라서 본 연구 결과는 높은 환경 소음이 환자나 직원의 부정적인 결과에 직접적인 원인이 되었다는 증거라기보다, 일상적인 주간 병원 운영에 대한 종합적인 환경 음향 특성 분석으로 해석되어야 합니다.

본 연구 결과는 병원 환경 소음 관리에 있어 몇 가지 실질적인 시사점을 제공한다. 선형 혼합 효과 분석 결과, 환경 소음은 병원 전체에 균일하게 분포하지 않고 간호 스테이션 및 이동 복도와 같은 특정 운영 구역에 집중되어 있음이 입증되었다. 이러한 결과는 향후 소음 관리 프로그램이 입원 병동에만 배타적으로 집중하기보다, 의사소통, 환자 이송, 장비 이동 및 일상적인 임상 워크플로우가 집중되는 활동량이 많은 운영 구역을 우선시함으로써 더 큰 효과를 거둘 수 있음을 시사한다. 잠재적인 공학적 중재 방안으로는 소리 반사와 전파를 줄이기 위한 흡음 천장재, 음향 처리된 벽면, 탄성 바닥재 시스템의 사용, 그리고 문이나 파티션의 단열 개선 등이 포함될 수 있다. 구조화된 정숙 시간 정책, 최적화된 환자 흐름, 방문객 안내, 알람 관리 프로토콜, 그리고 회피 가능한 환경 소음에 관한 직원 교육을 포함한 보완적인 행정적 조치는 병원 음향 환경을 더욱 개선할 수 있다. 이전 연구들은 공학적, 행동적, 조직적 접근 방식을 결합하는 것이 의료 시설 내에서 체감하는 병동의 정숙함, 환자의 휴식 및 전반적인 음향 조건을 개선할 수 있음을 제안한 바 있다29,31,32. 방문객 수와 환경 소음 사이에서 관찰된 연관성은 병원 소음 관리 전략을 수립할 때 일상적인 운영 활동을 고려하는 것이 중요하다는 점을 더욱 강조한다. 본 연구 결과가 구체적인 방문객 제한을 지지하는 것은 아니지만, 이동 경로의 최적화, 대기 구역의 조직화 및 의사소통 관행의 개선이 환자 진료에 부정적인 영향을 주지 않으면서 구조적 음향 중재를 보완할 수 있음을 시사한다. 종합적으로, 병원의 음향 환경은 단일한 운영 요인보다는 건축 설계, 임상 워크플로우, 환자 및 방문객의 이동, 의사소통 요구, 의료 장비 및 조직적 관행의 복합적인 영향이 반영될 가능성이 크다. 따라서 효과적인 환경 소음 관리를 위해서는 임상의, 병원 행정가, 건축가, 엔지니어, 감염 관리 전문가 및 시설 관리 인력이 참여하는 조정된 다학제적 접근 방식이 필요할 것이다.

본 연구는 서로 다른 건축 구조, 임상 전문 분야 및 의료 시스템을 가진 병원 간의 향후 다기관 연구를 촉진할 수 있는 환경 음향 평가의 표준화된 프레임워크를 제공합니다. 이러한 연구를 통해 관찰된 공간적 패턴의 일반화 가능성을 평가하고, 의료 시설을 위한 벤치마크 환경 음향 데이터 개발을 지원할 수 있을 것입니다. 향후 연구는 병원 사운드스케이프의 시간적 변동성을 더 잘 특성화하기 위해, 24시간 연속 음향 측정, 종단적 추적 관찰 및 계절별 평가를 통합함으로써 단면적 환경 모니터링 이상의 범위를 확장해야 합니다. 환자 보고 결과, 검증된 수면 질 측정치, 직원 업무량 평가, 의사소통 성능 및 객관적 생리학적 지표를 동시에 수집한다면, 환경 음향과 임상적 또는 직업적 결과 사이의 관계를 더욱 포괄적으로 평가할 수 있을 것입니다. 최근 의료 음향 분야의 발전은 기존의 LAeq 측정법을 보완하기 위해 연속 음향 모니터링, 자동 음원 식별, 머신러닝 기반 소리 분류, 심리 음향 분석 및 클러스터링 기법의 통합을 뒷받침하고 있습니다. 이러한 접근 방식은 연속적인 배경 소음과 임상적으로 중요한 일시적 음향 이벤트 간의 구분을 개선하여, 병원 사운드스케이프와 이것이 환자 진료 및 직원 성과에 미칠 수 있는 잠재적 영향에 대해 더 포괄적인 이해를 제공할 수 있습니다33,34,46,47. 향후 전향적 중재 연구는 병원 음향 관리의 근거 기반을 강화하기 위해, 통제된 전후 비교 또는 다기관 연구 설계를 사용하여 공학적, 행정적, 행동적 및 기술적 소음 관리 전략의 효과를 평가해야 합니다29,31,32,51. 전반적으로, 본 연구는 표준화된 음향 측정과 계층적 통계 분석을 사용하여 3차 교육 병원 내 병원 기능 구역의 주간 환경 소음에 대한 포괄적인 평가를 제공합니다. 일상적인 주간 임상 운영 중에 환경 소음 수준은 일반적으로 참조되는 국제 및 국가 음향 기준치를 일관되게 초과했습니다. 반복 측정과 부서별 클러스터링을 고려한 후, 간호 스테이션에서 가장 높은 보정 환경 소음 수준을 보였으며, 복도, 환자 활동 구역, 병동이 그 뒤를 이었습니다. 방문자 수와 부서별 병상 수는 LAeq와 독립적으로 연관되어 있었으나, 다른 기록된 운영 특성들은 다변량 보정 후 환경 소음과 독립적인 연관성을 보이지 않았습니다. 이러한 결과는 환경 소음이 병원 기능 구역 전반에 걸쳐 불균등하게 분포되어 있음을 보여주며, 향후 음향 관리의 우선순위가 될 수 있는 운영 구역을 식별해 줍니다. 본 연구는 관찰적 단면 설계를 채택했으므로, 보고된 연관성을 인과 관계나 환자 또는 직원 결과에 미치는 직접적인 영향의 증거로 해석해서는 안 됩니다. 그럼에도 불구하고, 표준화된 측정 프로토콜, 계층적 분석 접근법 및 포괄적인 환경 평가는 병원 음향 환경 최적화를 목표로 하는 향후 다기관 연구 및 중재 연구를 위한 견고한 토대를 제공합니다. 표준화된 측정 프로토콜과 적절한 계층적 분석 방법을 사용한 정기적인 환경 음향 모니터링은 고소음 운영 구역의 식별을 용이하게 하고 증거 기반의 병원 소음 관리 전략 개발을 지원할 수 있을 것입니다.

공개 사항

이해관계 상충:

저자들은 이해관계 상충이 없음을 밝힙니다.

감사의 글

선언된 내용 없음. 본 연구를 위해 수령한 연구비는 없습니다.

재료

이 논문에 사용된 재료 목록
이름회사카탈로그 번호댓글
교정 기록부자체 제작N/A기기 교정 및 검증 기록
1등급 음향 교정기Hangzhou Aihua Instruments Co., Ltd.AWA6221B소음계 교정 (1 kHz에서 94 dB)
1등급 적분 소음계Hangzhou Aihua Instruments Co., Ltd.AWA6228+환경 소음 측정용 주 기기 (IEC 61672-1 준수)
데이터 수집 시트자체 제작N/A현장 관찰 및 운용 변수의 표준화된 기록
디지털 온습도계TESTO608-H1측정 중 주변 온도 및 상대 습도 모니터링
병원 평면도/부서 배치도기관 제공N/A부서별 측정 위치 확인
IBM SPSS Statistics (Version 29.0)IBMN/A통계 분석
노트북 컴퓨터DellLatitude Series데이터 수집, 저장 및 통계 분석
줄자STANLEYN/A마이크 배치 거리 확인
Microsoft ExcelMicrosoft최신 버전데이터 관리 및 예비 데이터 처리
개인 보호 장구기관 제공N/A병원 감염 관리 요구 사항 준수
R 통계 소프트웨어 (Version 4.3.3)R Foundation for Statistical ComputingN/A통계 계산 환경
R 패키지 (emmeans, lme4, lmerTest)Comprehensive R Archive Network (CRAN)최신 버전선형 혼합 효과 모델링 및 추정 주변 평균 분석
충전식 배터리 팩Hangzhou Aihua Instruments Co., Ltd.제조사 제공AWA6228+ 1등급 적분 소음계용 전원 공급 장치
소음계 소프트웨어Hangzhou Aihua Instruments Co., Ltd.기기 포함기기 제어, 데이터 수집 및 음향 측정값 내보내기
삼각대 스탠드일반 실험실 공급업체N/A소음계 마이크의 안정적인 배치

참고문헌

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

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