0229 Sleep Duration Affects Subjective Alertness and Sleepiness of Police Officers on Rotating Shifts
Notice bibliographique
Résumé
Sleep deprivation has been associated with reduced alertness and increased sleepiness during different types of shift, affecting shift workers’ performance and well-being at work. The aim of the present study was to assess whether the amount of time slept prior to a shift affects workers’ subjective alertness and sleepiness levels at the shift start. A total of 25 municipal police officers from PQ, Canada, (17 men, 8 women) aged 31.3 ± 4.5 years (mean ± SD) working morning, evening, and night shifts of 9- to 12-h duration, were enrolled to a 35-day field study. Subjective alertness (VAS) and sleepiness (Karolinska Sleepiness Scale) levels were documented at the start of each shift. For each work shift, actigraphically-recorded total sleep time (TST) of the main sleep period prior to that shift was used in the analysis. The effect of TST, shift type, and their interaction were analyzed using linear mixed-effect models with TST and shift type as a factor. Alertness levels were lower (p<0.001) at the start of morning vs. evening shifts (p=0.01). Sleepiness levels were higher (p<0.001) at the start of morning vs. evening shifts (p<0.001), and of evening vs. night shifts (p<0.05). Participants’ TST (mean ± SD) was 5.99 ± 0.9, 6.9 ± 1.0, and 6.1 ± 0.9 hours, prior to morning, evening, and night shifts, respectively. A significant TST x shift interaction was observed on alertness (p<0.001) and sleepiness (p<0.001) levels. Specifically, alertness increased and sleepiness decreased as a function of TST prior to morning and evening shifts. Our results suggest that TST influences shift workers’ alertness and sleepiness levels at the start of a shift, and thus fitness for duty. No such relation was observed at the start of night shifts, possibly due to the circadian crest of vigilance occurring at that time. Institut de recherche Robert-Sauvé en santé et en sécurité du travail (IRSST)
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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) | 0,000 | 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 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 ».