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Enregistrement W2801890284 · doi:10.1093/sleep/zsy061.231

0232 Has Your Pilot Had Enough Sleep to Fly? The Effects of Sleep Deprivation on Mood, Fatigue and Competencies of Commercial Airline Pilots

2018· article· en· W2801890284 sur OpenAlexfundno aff
Anna Donnla O’Hagan, Johann Issartel, Eoghan McGinley, Giles Warrington

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-clésSleep deprivationMoodEffects of sleep deprivation on cognitive performanceSleep (system call)WakefulnessCognitionSleep debtCognitive flexibilityPsychologyFlexibility (engineering)Context (archaeology)AudiologyMedicinePhysical therapyClinical psychologyPsychiatryElectroencephalography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sleep loss can result in substantial impairments in cognitive and behavioural performance. In an aviation context, this can cause serious threats to pilot well-being and flight safety. Therefore, this study aimed to investigate the effects of 24-hours sleep deprivation on mood, fatigue and competencies of commercial airline pilots. Seven participants completed two 24-hour testing sessions in the laboratory, one session with an 8-hour sleep opportunity, and the other with no sleep opportunity. Participants were required to complete a battery of mood, fatigue and pilot competency tasks (cognitive flexibility, working memory, situation awareness and hand-eye coordination) every 8 hours (0 h, 8 h, 16 h, 24 h) throughout each testing session. Following 24-hours sleep deprivation, significant declines were observed in both subjective (F(3, 18)=3.025, p<0.05) and objective (F(3, 18)=8.599, p<0.01) fatigue, cognitive flexibility (F(3, 18)=6.475, p<0.01) and hand-eye coordination (dominant hand only) (F(3, 18)=6.765, p<0.01). Total mood disturbance was found to significantly increase (F(3, 18)=3.887, p<0.05) after 24-hours continuous wakefulness. However, working memory and situation awareness were not found to be significantly negatively impacted by 24-hours sleep deprivation. Significant declines in mood, fatigue and certain commercial airline pilot competencies were evident following 24-hours sleep deprivation. Some pilot-specific task related factors such as cognitive flexibility and hand-eye coordination indicated trending declines in performance as early as 16-hours continuous wakefulness. This reduction in optimal performance levels may pose a potential threat to flight safety and as such leads to queries regarding current flight time limitations and duty hours. Further investigation utilizing more regular testing time points, employing additional pilot competencies and using more aviation-specific tasks is warranted. Irish Research Council

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,682
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,255 · 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.

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

Citations3
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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