0631 Effect of Time-of-Day and Time-Spent-Awake on Objective and Self-Reported Measures of Performance in Police Officers Working Rotating Shifts
Notice bibliographique
Résumé
Shift work is associated with reduced sleep depending on the type of shift, leading to reduced alertness and increased sleepiness. The aim of the present study was to assess the effect of time-of-day and time-spent-awake on psychomotor performance and self-reported alertness and sleepiness in police officers involved in rotating shift work. Seventy-six police officers (20 women, 56 men) aged 32 ± 5.4 years (mean ± SD, range: 23-49) participated in a 35-day field study involving morning, evening, and night shifts (duration: 9- to 12-h). Multiple times per day, objective performance was measured using a 5-minute Psychomotor Vigilance Task (PVT). In addition, participants filled out a visual analog scale (VAS) to assess self-reported alertness and the Karolinska Sleepiness Scale (KSS) to assess self-reported sleepiness. The effect of time-of-day (TOD, 2-h or 4-h bins) and time-spent-awake adjusted for naps (TSAAN, 2-h bins) on all the variables was analyzed using linear mixed-effects modelling. A significant effect of TOD and TSAAN was found on all dependent measures. Based on TOD, the objective measures’ worst performance levels were observed between 0400 and 0800 hours, whereas for alertness and sleepiness the worst levels were observed between 0000 and 0200 hours. Based on TSAAN, the worst values were found at 17 h and 23 h of time awake, the last time bin used for objective performance and the self-reported measures, respectively. Our results suggest that time-of-day and time awake influence shift workers’ performance and self-reported alertness and sleepiness levels during shift work, potentially affecting their fitness for duty. Both objective and subjective measures were worst at night, although the specific TOD differed. This suggests that both types of measures address a slightly different aspect of vigilance. 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 | 0,002 | 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) | 0,000 | 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 ».