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Enregistrement W2039264202 · doi:10.3109/07420528.2011.653656

Relationship of Chronotype to Sleep, Light Exposure, and Work-Related Fatigue in Student Workers

2012· article· en· W2039264202 sur OpenAlexafffund
Jeanne Sophie Martin, Marc Hébert, Élise Ledoux, Michaël Gaudreault, Luc Laberge

Notice bibliographique

RevueChronobiology International · 2012
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSleep and related disorders
Établissements canadiensInstitut de recherche Robert-Sauvé en santé et en sécurité du travailUniversité LavalCégep de Jonquière
Organismes subventionnairesInstitut de Recherche Robert-Sauvé en Santé et en Sécurité du Travail
Mots-clésChronotypePittsburgh Sleep Quality IndexEveningEpworth Sleepiness ScalePsychologyMorningActigraphyAnalysis of varianceSleep (system call)Circadian rhythmGerontologyMedicinePolysomnographySleep qualityPsychiatryInternal medicineInsomnia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Students who work during the school year face the potential of sleep deprivation and its effects, since they have to juggle between school and work responsibilities along with social life. This may leave them with less time left for sleep than their nonworking counterparts. Chronotype is a factor that may exert an influence on the sleep of student workers. Also, light and social zeitgebers may have an impact on the sleep-related problems of this population. This study aimed to document sleep, light exposure patterns, social rhythms, and work-related fatigue of student workers aged 19-21 yrs and explore possible associations with chronotype. A total of 88 student workers (mean ± SD: 20.18 ± .44 yrs of age; 36 males/52 females) wore an actigraph (Actiwatch-L; Mini-Mitter/Respironics,Bend, OR) and filled out the Social Rhythm Metric for two consecutive weeks during the school year. Also, they completed the Morningness-Eveningness Questionnaire (MEQ), Epworth Sleepiness Scale (ESS), Pittsburgh Sleep Quality Index (PSQI), and Occupational Fatigue Exhaustion/Recovery Scale (OFER). Repeated and one-way analyses of variance (ANOVAs), Pearson's chi-square tests, and correlation coefficients were used for statistical comparisons. Subjects slept an average of 06:28 h/night. Actigraphic sleep parameters, such as sleep duration, sleep efficiency, wake after sleep onset, and sleep latency, did not differ between chronotypes. Results also show that evening types (n = 17) presented lower subjective sleep quality than intermediate types (n = 58) and morning types (n = 13). Moreover, evening types reported higher levels of chronic work-related fatigue, exhibited less regular social rhythms, and were exposed to lower levels of light during their waking hours (between 2 and 11 h after wake time) as compared to intermediate types and morning types. In addition, exposure to light intensities between 100 and 500 lux was lower in evening types than in intermediate types and morning types. However, bright light exposure (≥ 1000 lux) did not differ between chronotypes. In conclusion, results suggest that student workers may constitute a high-risk population for sleep deprivation. Evening types seemed to cope less well with sleep deprivation, reporting poorer sleep quality and higher levels of work-related fatigue than intermediate types and morning types. The higher chronic work-related fatigue of evening types may be linked to their attenuated level of light exposure and weaker social zeitgebers. These results add credence to the hypothesis that eveningness entails a higher risk of health-impairing behaviors.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,300 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations139
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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