0647 Impact of Work Schedule on Sleep and Mood in Shift Workers
Notice bibliographique
Résumé
Shift work is known to alter sleep quantity and quality. However, the way work schedule affects sleep in the presence of shift work disorder (SWD) is unclear. In addition, it is unknown if mood of shift workers differs according to work schedules. 79 shift workers of which 43 met SWD criteria were recruited. They worked 6 to 10 nights out of 14. Night shifts are either consecutive (CNS), or fragmented (FNS) (nights are intervened with free days). Participants completed sleep diaries for two weeks and self-reported questionnaires. Those without SWD and satisfied with their sleep were good sleepers (GS). Four groups were created: (1)CNS-SWD; (2)CNS-GS; (3)FNS-SWD; and (4)FNS-GS. Total Sleep Time (TST), Total Wake Time (TWT), and Sleep Onset Latency (SOL) were computed for the main sleep episode (longest sleep episode after night shift) and for the 24-hour sleep period (includes all sleep episodes occurring in that period). For main sleep episode, CNS-SWD have higher TWT and SOL and a lower TST than CNS-GS (ps< .001, .05, .02), while FNS-SWD have higher TWT (p< .04) than FNS-GS. For 24-hour sleep period, the same significant differences are observed for TWT and SOL. Depression and anxiety levels are higher for CNS-SWD compared to CNS-GS (ps< .008 and .01, respectively). There is no significant difference between FNS-SWD and FNS-GS for these variables. Fragmented night shift reduces sleep time of shift workers with SWD and GS while continuous night shift reduces sleep only for those with SWD. Workers under consecutive or fragmented night shift present similar wake time. Anxiety and depression levels differ according to the work schedule and SWD. Depression symptoms are more important for continuous night shift workers with SWD. The two distinct work schedules differently impact sleep and mood: The fragmented one impact on sleep time while the continuous one impact on mood in presence of SWD. Study supported by a CIHR funding 191771 awarded to A.V.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 |
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 tête enseignante, 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 ».