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Enregistrement W2800885480 · doi:10.1093/sleep/zsy061.230

0231 The Impact of At-Home Actigraphy on Performance and Sleepiness in the Lab over 62 Hours of Total Sleep Deprivation

2018· article· en· W2800885480 sur OpenAlexfundno aff
Kajsa Carlsson, Alexxa F. Bessey, Lillian Skeiky, N E Prindle, Meredith Armstrong, Jaime K. Devine, Vincent F. Capaldi, Thomas J. Balkin, Tracy Jill Doty

Notice bibliographique

RevueSLEEP · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSleep and Work-Related Fatigue
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésActigraphySleep deprivationVigilance (psychology)SomnolenceMedicineEffects of sleep deprivation on cognitive performanceAudiologySleep diaryPsychomotor learningSleep (system call)Physical therapySleep lossPsychologyCircadian rhythmCognitionPsychiatryInternal medicineComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is well-established that sleep loss results in reduced cognitive performance and increased sleepiness, and that these effects are reduced by prior sleep extension. The purpose of the present study was to determine the extent to which individual differences in habitual sleep duration likewise mediate subsequent performance and sleepiness during total sleep deprivation (TSD). Sixteen healthy adults participated in this protocol. The study consisted of two phases: 1) An at-home phase consisting of 12 nights of actigraphy monitoring of normal habitual sleep, and 2) An in-lab phase consisting of a baseline night (8 hours time-in-bed) and 62 hour TSD. Subjects were outfitted with a wrist-worn actigraph to wear for both phases of the study. During Phase 2 of the study, subjects performed a 5-minute Psychomotor Vigilance Test (PVT) and also completed the Karolinska Sleepiness Scale (KSS) every three hours. Utilizing the 2B-Alert performance prediction algorithm from the Biotechnology High Performance Computing Software Applications Institute (BHSAI), it was projected that the worst daily performance on the PVT would occur at 0700 after one and two nights of TSD. Therefore, we investigated the relationship between average at-home total sleep time (TST) and in-lab metrics (PVT speed and KSS) collected at these two time points. While there was no significant relationship between at-home TST and PVT speed after one night of TSD, a significant positive relationship was evident after two nights of TSD (r=0.56, p=0.03). The same pattern was evident for the KSS (2 nights of TSD: r=0.53, p=0.04). Sleep patterns of healthy adults measured via at-home actigraphy mediate performance and sleepiness during subsequent sleep deprivation in the laboratory. These findings (a) suggest that individual differences in habitual sleep times do not accurately reflect individual differences in actual sleep need; and (b) underscore the utility of collecting actigraphically-determined sleep data in subjects at home prior to their participation in laboratory studies involving sleep loss. Department of Defense Military Operational Medicine Research Program (MOMRP)

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 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 enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,401

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,278 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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