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Enregistrement W2609441143 · doi:10.1093/sleepj/zsx050.711

0712 SUBJECTIVE SLEEPINESS IN SHIFT WORK DISORDER

2017· article· en· W2609441143 sur OpenAlexaff
Annie Vallières, Chantal Mérette, Sd Garnier, Célyne Bastien

Notice bibliographique

RevueSLEEP · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSleep and Work-Related Fatigue
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEpworth Sleepiness ScaleSSS*SomnolenceShift workPsychologyWork scheduleMedicineAudiologyPhysical therapyPsychiatryPolysomnographyInternal medicineWork (physics)ElectroencephalographyAdverse effect

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Excessive sleepiness is a main symptom of shift work disorder (SWD). However, shift worker’s perception and clinical evaluation sometimes offer different views of excessive sleepiness. Time course of sleepiness over a 24-hour period according to different work schedules remains understudied. The present study aims at identifying sleepiness specific to shift workers with SWD working under two different work schedules. 80 night-shift workers of whom 43 met SWD criteria were recruited. They worked 6 to 10 nights out of 14. Night shifts were either consecutive (CNS) or fragmented (FNS), for which nights were intervened with free days. Participants without SWD and satisfied with sleep were identified as good sleepers (GS). Four groups were created: CNS-SWD; CNS-GS; FNS-SWD; and FNS-GS. Sleepiness was assessed with three methods: 1) during a clinical interview with a dichotomous question (yes/no); 2) Stanford sleepiness scale (SSS) on 7 points in time (Pre and post day sleep and night sleep as well as before, during, and after night work); 3) Epworth sleepiness scale. SWD sufferers presented a significant higher total score on the SSS than GS (p= .01). Point-in-time on the SSS revealed specificity for each work schedule: CNS-SWD reported significantly greater sleepiness when they woke up after day sleep (p = .03) while FNS-SWD, compared to FNS-GS, did so during night work (p = .03). There was no significant difference between workers with SWD and GS on the Epworth or the proportion of “yes”. Excessive sleepiness is higher for shift workers with SWD. However, the moment sleepiness is excessive varies according to the work schedule. Indeed, high sleepiness after day sleep appears specific to CNS-SWD. When the work schedule is fragmented, the sleepiness seems more problematic during night work. Results highlight that neither a dichotomous question nor scores on the Epworth sleepiness scale allow the proper identification of excessive sleepiness for shift workers. A thorough evaluation of sleepiness in shift workers is warranted while paying attention to work schedule and the presence or not of SWD. The study was supported by a CIHR funding 191771 awarded to the first author.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,134
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,291 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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