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Enregistrement W4206450781 · doi:10.2196/28353

The Effect of Noise-Masking Earbuds (SleepBuds) on Reported Sleep Quality and Tension in Health Care Shift Workers: Prospective Single-Subject Design Study

2021· article· en· W4206450781 sur OpenAlexvenueno aff
Nicole M. Duggan, Mohammad Adrian Hasdianda, Olesya Baker, Guruprasad Jambaulikar, Andrew Goldsmith, Anna Condella, Desiree R. Azizoddin, Adaira Landry, Edward W. Boyer, Andrew Eyre

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSleep and Work-Related Fatigue
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on Drug Abuse
Mots-clésAlertnessMedicineShift workPhysical therapySleep (system call)Psychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Shift work is associated with sleep disorders, which impair alertness and increase risk of chronic physical and mental health disease. In health care workers, shift work and its associated sleep loss decrease provider wellness and can compromise patient care. Pharmacological sleep aids or substances such as alcohol are often used to improve sleep with variable effects on health and well-being. OBJECTIVE: We tested whether use of noise-masking earbuds can improve reported sleep quality, sleepiness, and stress level in health care shift workers, and increase alertness and reaction time post night shift. METHODS: Emergency medicine resident physicians were recruited for a prospective, single-subject design study. Entrance surveys on current sleep habits were completed. For 14 days, participants completed daily surveys reporting sleep aid use and self-rated perceived sleepiness, tension level, and last nights' sleep quality using an 8-point Likert scale. After overnight shifts, 3-minute psychomotor vigilance tests (PVT) measuring reaction time were completed. At the end of 14 days, participants were provided noise-masking earbuds, which they used in addition to their baseline sleep regimens as they were needed for sleep for the remainder of the study period. Daily sleep surveys, post-overnight shift PVT, and earbud use data were collected for an additional 14 days. A linear mixed effects regression model was used to assess changes in the pre- and postintervention outcomes with participants serving as their own controls. RESULTS: In total, 36 residents were recruited, of whom 26 participants who completed daily sleep surveys and used earbuds at least once during the study period were included in the final analysis. The median number of days of earbud use was 5 (IQR 2-9) days of the available 14 days. On days when residents reported earbud use, previous nights' sleep quality increased by 0.5 points (P<.001, 95% CI 0.23-0.80), daily sleepiness decreased by 0.6 points (P<.001, 95% CI -0.90 to -0.34), and total daily tension decreased by 0.6 points (P<.001, 95% CI -0.81 to -0.32). These effects were more pronounced in participants who reported worse-than-average preintervention sleep scores. CONCLUSIONS: Nonpharmacological noise-masking interventions such as earbuds may improve daily sleepiness, tension, and perceived sleep quality in health care shift workers. Larger-scale studies are needed to determine this interventions' effect on other populations of shift workers' post-night shift alertness, users' long-term physical and mental health, and patient outcomes.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,338
Score d'incertitude au seuil0,752

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,103
Tête enseignante GPT0,460
Écart entre enseignants0,357 · 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.

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

Citations5
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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