Sleep Quality Among Psychiatry Residents
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Medical residency programs are traditionally known for long working hours, which can be associated with a poor quality of sleep and daytime sleepiness. However, few studies have focused on this theme. Our objective was to investigate sleep quality, daytime sleepiness, and their relation with anxiety, social phobia, and depressive symptoms. METHODS: This cross-sectional observational study involved 59 psychiatry residents. The Pittsburgh Sleep Quality Index (PSQI) and the Epworth Sleepiness Scale (ESS) were used to measure the quality of sleep and excessive daytime sleepiness ([EDS] and ESS > 10), respectively. RESULTS: Among the 59 psychiatry residents, 59.3% had poor sleep quality (PSQI > 5) and 28.8% had EDS. Poor sleep quality was associated with higher EDS (P = 0.03) and the year of residency program (P = 0.03). Only 20% of residents with poor sleep had consulted at least once for sleep problems; 54.2% had used medications for sleep; and 16.9% were using medications at the time of interview. Only 30% obtained medication during medical consultations. Poor sleep was associated with irregular sleep hours (P = 0.001) and long periods lying down without sleep (P = 0.03). Poor sleep quality was also associated with high scores of anxiety symptoms (P < 0.001) and social phobia symptoms (P = 0.02). CONCLUSION: Psychiatry residents frequently have poor sleep quality and EDS. Considering that sleep disorders can affect quality of life, predispose to metabolic syndrome, and be associated with worse performance at work, attention to this clinical problem is needed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».