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Enregistrement W2112447342 · doi:10.1056/nejmoa041401

Extended Work Shifts and the Risk of Motor Vehicle Crashes among Interns

2005· article· en· W2112447342 sur OpenAlexafffund
Laura K. Barger, Brian E. Cade, Najib Ayas, John Cronin, Bernard Rosner, Frank E. Speizer, Charles A. Czeisler

Notice bibliographique

RevueNew England Journal of Medicine · 2005
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSleep and Work-Related Fatigue
Établissements canadiensVancouver Coastal Health Research InstituteVancouver Coastal Health
Organismes subventionnairesNational Institute for Occupational Safety and HealthCanadian Institutes of Health ResearchNational Space Biomedical Research InstituteNational Heart, Lung, and Blood InstituteBrigham and Women's HospitalAgency for Healthcare Research and QualityBritish Columbia Lung AssociationNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésConfidence intervalOdds ratioMedicineCrashOddsInjury preventionPoison controlDemographyWork (physics)Occupational safety and healthProspective cohort studyMedical emergencyLogistic regressionSurgeryInternal medicineEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Long work hours and work shifts of an extended duration (> or =24 hours) remain a hallmark of medical education in the United States. Yet their effect on health and safety has not been evaluated with the use of validated measures. METHODS: We conducted a prospective nationwide, Web-based survey in which 2737 residents in their first postgraduate year (interns) completed 17,003 monthly reports that provided detailed information about work hours, work shifts of an extended duration, documented motor vehicle crashes, near-miss incidents, and incidents involving involuntary sleeping. RESULTS: The odds ratios for reporting a motor vehicle crash and for reporting a near-miss incident after an extended work shift, as compared with a shift that was not of extended duration, were 2.3 (95 percent confidence interval, 1.6 to 3.3) and 5.9 (95 percent confidence interval, 5.4 to 6.3), respectively. In a prospective analysis, every extended work shift that was scheduled in a month increased the monthly risk of a motor vehicle crash by 9.1 percent (95 percent confidence interval, 3.4 to 14.7 percent) and increased the monthly risk of a crash during the commute from work by 16.2 percent (95 percent confidence interval, 7.8 to 24.7 percent). In months in which interns worked five or more extended shifts, the risk that they would fall asleep while driving or while stopped in traffic was significantly increased (odds ratios, 2.39 [95 percent confidence interval, 2.31 to 2.46] and 3.69 [95 percent confidence interval, 3.60 to 3.77], respectively). CONCLUSIONS: Extended-duration work shifts, which are currently sanctioned by the Accreditation Council for Graduate Medical Education, pose safety hazards for interns. These results have implications for medical residency programs, which routinely schedule physicians to work more than 24 consecutive hours.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
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 ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,259 · 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

Citations923
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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