Sleep of Healthcare Workers During the COVID-19 Pandemic and the Role of Atypical Work Schedules: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic has negatively impacted the well-being of healthcare workers (HCWs). HCWs are highly exposed to shift work and their work schedules have been subject to increasing unpredictability since the start of the pandemic. This review aims to: (1) map the studies providing information about factors associated with sleep characteristics in HCWs working in the context of the COVID-19 pandemic during the first and second waves and (2) examine the state of the evidence base in terms of the availability of information on the influence of atypical work schedules. A literature search was performed in PubMed. Studies containing information about factors (demographic; psychological; occupational; COVID-19-specific; work schedule; lifestyle; medical; or other) associated with various sleep characteristics among HCWs working in the context of the COVID-19 pandemic were included. Particular attention was paid to the availability of information on the role of atypical work schedules on HCW sleep. Fifty-seven articles met the inclusion criteria. Most studies were reports of quantitative cross-sectional surveys using self-report measures. Associations between female sex, frontline HCW status, psychological factors, and poorer sleep were observed. Six studies included a measure of shift work in their analyses, 5 of which reported an association between shift work status and sleep. A wide range of factors were investigated, with female sex, frontline HCW status, and psychological factors repeatedly demonstrating associations with poorer sleep. Sleep was predominantly measured in terms of self-reported sleep quality or insomnia symptoms. Few studies investigated the influence of atypical work schedules on HCW sleep in the context of the COVID-19 pandemic. Research on this topic is lacking in terms of reliable and consistent measurements of sleep outcomes, longitudinal data, and knowledge about the influence of covariates such atypical work schedules, comorbidity, and medical history on HCW sleep.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».