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Enregistrement W3010488647 · doi:10.7717/peerj.8464

Physical activity, sedentary time and sleep and associations with mood states, shift work disorder and absenteeism among nurses: an analysis of the cross-sectional Champlain Nurses’ Study

2020· article· en· W3010488647 sur OpenAlexafffundabout
Sonia Hajo, Jennifer L. Reed, Harleen Hans, Heather Tulloch, Robert D. Reid, Stéphanie A. Prince

Notice bibliographique

RevuePeerJ · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSleep and Work-Related Fatigue
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchPublic Health AgencyPublic Health Agency of Canada
Mots-clésAbsenteeismMoodMedicinePhysical activityShift workSleep (system call)Physical therapySedentary behaviorGerontologyPsychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Research has suggested ideal combinations of sleep, physical activity (PA) and sedentary time (ST) (i.e., optimal sleep/high PA/low ST) are associated with better overall health. Previous research has shown nurses spend more than half their day sedentary, do not generally meet PA guidelines and have difficulty obtaining adequate sleep. There has been no known work to examine how combinations of sleep, PA and ST relate to the work performance and mental health of nurses. Our objective was to assess the associations of sleep, PA and ST with absenteeism, mood states and shift work disorder (SWD) in a sample of Canadian nurses. Methods A total of 342 nurses from the Champlain Nurses’ Study (mean age ± SD = 43 ± 12 years, 94% women) wore an ActiGraph GT3X accelerometer for ≥ 4 days for ≥ 10 h/day to derive time spent in moderate-to-vigorous intensity physical activity (MVPA) and ST and reported sleep time for ≥ 4 days using daily activity logs. Behavioural patterns were categorized into four groups for comparison based on opposing combinations of sleep, MVPA and ST (e.g., optimal sleep/high MVPA/low ST vs. non-optimal sleep/low MVPA/high ST). Self-reported absenteeism, mood states and SWD as measured by the Profile of Mood States (POMS) and Shift Work Disorder Screening questionnaires, respectively, were compared across combinations of high versus low MVPA and ST, and optimal vs. non-optimal sleep. Results Nurses spent an average of 444 ± 11 min/day sedentary, 14 ± 15 min/day in bouts ≥ 10 minutes of MVPA (23% met PA guidelines) and reported an average of 8 h and 39 min ± 1 h 6 min of sleep/24-h. Significant associations between behaviour groups and the POMS score and its vigor subscale, as well as SWD were observed, however, none were observed for absenteeism. The healthiest behaviour group had a significantly lower mood disturbance compared to 2/3 unhealthy behaviours and greater vigor compared to 2/3 and 3/3 unhealthy behaviours. SWD trended toward being higher amongst the group with 2/3 unhealthy behaviours. Meeting PA guidelines was associated with significantly lower total mood disturbance versus not meeting guidelines (median [IQR] = 0.4 [4.5] vs. 1.3 [4.4], Z = − 2.294, df = 1, p = 0.022), as well as lower anger, higher vigor and lower fatigue. Low ST was associated with lower POMS total mood disturbance scores versus higher ST (0.6 [4.4] vs. 1.4 [4.3], Z = 2.028, df = 1, p = 0.043), as well as higher vigor and lower fatigue. Conclusions In this sample of hospital nurses, the combined effects of sleep, PA and ST are associated with total mood disturbance and SWD. Achieving the recommended levels in all three behaviours may be beneficial in decreasing total mood disturbance and minimizing the effects of SWD. Future work is needed to address the low PA and high ST levels of nurses and to better understand how these behaviours can be improved to optimize the mental health of the health workforce.

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnellow
gptaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnellow
modèles en accordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,528

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,292 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations30
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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