이 콘텐츠를 보려면 JoVE 구독이 필요합니다. 로그인하거나 오늘 무료 평가판을 시작하세요.

연구 논문

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

124 조회수

⸱

DOI:

10.3791/72699

⸱

2026년 8월 21일

 ,  ,  ,  ,  , 
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.

액세스가 제한되었습니다. 이 콘텐츠를 보려면 로그인하거나 체험판을 시작하세요.

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.

액세스가 제한되었습니다. 이 콘텐츠를 보려면 로그인하거나 체험판을 시작하세요.

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...

액세스가 제한되었습니다. 이 콘텐츠를 보려면 로그인하거나 체험판을 시작하세요.

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,...

액세스가 제한되었습니다. 이 콘텐츠를 보려면 로그인하거나 체험판을 시작하세요.

공개 사항

이해관계 상충:

저자들은 이해관계 상충이 없음을 밝힙니다.

감사의 글

선언된 내용 없음. 본 연구를 위해 수령한 연구비는 없습니다.

액세스가 제한되었습니다. 이 콘텐츠를 보려면 로그인하거나 체험판을 시작하세요.

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.

액세스가 제한되었습니다. 이 콘텐츠를 보려면 로그인하거나 체험판을 시작하세요.

재인쇄 및 허가

태그

음향 노출소음계소음 측정간호사 스테이션선형 혼합 효과 모델병원 소음 수준소음 관리음향 모니터링
문의하기
도서관에 추천하기

개인정보 처리방침

이용 약관

정책

저작권 © 2026 MyJoVE Corporation. 모든 권리 보유.