MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3177963158 · doi:10.3390/brainsci11070928

Psychosocial Features of Shift Work Disorder

2021· article· en· W3177963158 sur OpenAlexafffund
Annie Vallières, Chantal Mérette, Alric Pappathomas, Monica Roy, Célyne Bastien

Notice bibliographique

RevueBrain Sciences · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSleep and Work-Related Fatigue
Établissements canadiensUniversité LavalCentre hospitalier universitaire de Québec
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésPsychosocialInsomniaShift workSleep (system call)PsychologyNight workCognitionPsychiatryClinical psychologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To better understand Shift Work Disorder (SWD), this study investigates insomnia, sleepiness, and psychosocial features of night workers. The study compares night workers with or without SWD to day workers with or without insomnia. Seventy-nine night workers and 40 day workers underwent diagnostic interviews for sleep disorders and for psychopathologies. They completed questionnaires and a sleep diary for 14 days. The design was observatory upon two factors: Work schedule (night, day work) and sleep (good sleep, SWD/insomnia). Two-way ANCOVAs were conducted on psychosocial variables, and effect size were calculated. The clinical approach chosen led to distinct groups of workers. Night workers slept several periods (main sleep period after work, naps, nights on days off). High total wake time and low total sleep time characterized sleep in SWD. Most night workers with SWD still complained of sleepiness after main sleep. Cognitive activation distinguished groups of night workers. All other differences in psychosocial variables between night workers groups were similar to, but smaller than, the ones between day workers. The evaluation of SWD should consider all sleep periods of night workers with particular attention to self-reported total wake time, state sleepiness, and level of cognitive activation.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,664
Score d'incertitude au seuil0,999

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)0,0020,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,316 · 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

Citations8
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBrain SciencesMême sujetSleep and Work-Related FatigueTravaux en français237 207