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Enregistrement W4286715662 · doi:10.1590/1413-81232022278.04322021

Effects of COVID-19 lockdown on sleep duration, sleep quality and burnout in faculty members of higher education in Mexico

2022· article· en· W4286715662 sur OpenAlexaff
Arturo Arrona‐Palacios, Genaro Rebolledo‐Mendez, José Escamilla, Samira Hosseini, Jeanne F. Duffy

Notice bibliographique

RevueCiência & Saúde Coletiva · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCOVID-19 and Mental Health
Établissements canadiensCanadian Sleep & Circadian Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBurnoutBedtimeCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Sleep (system call)MedicineSleep qualityDepersonalizationPandemicCross-sectional studyEmotional exhaustionPsychologyGerontologyClinical psychologyPsychiatryInsomniaInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper aims to assess the differences and associations of the effect of COVID-19 on sleep habits, sleep quality, and burnout symptoms among faculty members of higher education in Mexico. This was a cross-sectional study with a total sample of 214 faculty members of higher education from Mexico between May 18th and June 10th of 2020. We applied questionnaires containing sociodemographic and specific questions regarding sleep habits, sleep quality, and burnout symptoms. The results show that during COVID-19 faculty members delayed their bedtime and rise time. No change was found with weekdays time in bed, however, during weekends, time in bed was more than an hour shorter. Social jetlag decreased significantly during COVID-19. Furthermore, during COVID-19, those who reported low sleep quality were more likely to report higher symptoms of emotional exhaustion and those who slept less on weekends were more likely to report higher symptoms of depersonalization. These results suggest that the COVID-19 pandemic may have an effect on sleep and sleep quality and burnout symptoms of faculty members from higher education in Mexico.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,416
Écart entre enseignants0,371 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations18
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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