0136 The Effect of Shift Type on Sleep before, during, and after Work in Rotating Shift Workers
Notice bibliographique
Résumé
Atypical work schedules are associated with reduced sleep quantity and quality. Here, the objective was to determine the effect of shift type on total sleep time (TST) before, during, and after a series of consecutive shifts in rotating shift workers. A total of 2,589 days (range: 21-36 days/participant) of actigraphy data was available from 76 police officers involved in rotating shift work (M: 56, F: 20; age: 32 ± 5.4 y). The effect of shift type (morning, evening, night) on TST in the 24 h before, during, and after a series of consecutive shifts was determined using linear mixed-effect modelling. Participant was used as random effect and shift type, sleep timing (categorized as before, during, or after a series of consecutive shifts), and their interaction as fixed effects. Post-hoc pairwise comparisons were performed using Tukey’s test. Shift type and sleep timing as well as their interaction significantly affected 24-h TST (all p < 0.0001). Post-hoc analysis revealed a significant effect of shift type on TST in the 24 h prior to a first shift in a series (morning: 7.3 ± 0.15 h, evening: 7.8 ± 0.16 h, night: 8.8 ± 0.16 h [lsmeans ± SEM]; all p < 0.05), while no effect was found during a series of shifts (morning: 6.6 ± 0.15 h, evening: 6.9 ± 0.16 h, night: 6.5 ± 0.15 h; all p > 0.05). In the 24 h after the last shift in a series, TST was significantly higher for night shifts (10.3 ± 0.16 h) than for evening (7.5 h ± 0.16 h) and morning shifts (7.9 ± 0.15 h) (both p < 0.0001). A significant effect of shift type was found on 24-h TST in before and after, but not during, a series of consecutive work periods. Notably, we observed a significant sleep rebound after a series of night shifts in rotating shift workers. Institut de Recherche Robert-Sauvé en Santé et en Sécurité du Travail and Fonds de Recherche du Québec-Santé.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».