Lifestyle behaviors among Canadian nurses working night shifts in the COVID-19 era: a pilot study.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: Working night shifts has been associated with negative mental health consequences such as depression, anxiety, and sleep problems. The objectives of this study were to determine the lifestyle behaviors (prevalence of nicotine, caffeine, cannabis, sleep-promoting medication, and alcohol use) and the association between job stress, sleep quality, anxiety, and depression among registered nurses working night shifts in the Canadian province of Saskatchewan in the COVID-19 era. Twenty-two registered nurses ranging from ages 25-65 that work permanent or rotating night shifts participated in an online survey from April 11th to July 15th, 2022. The results showed a strong positive association between sleep disturbance, and depression r (19) = 0.50, [p = 0.029, 95% CI, 0.06, 0.78]. A positive correlation was found between higher levels of reported anxiety and sleep disturbance r (19) = 0.69, [p = 0.001, 95% CI, 0.34, 0.87]. There was a positive correlation between depression and occupational exhaustion r (17) = 0.56, [p = 0.021, 95% CI, 0.10, 0.82]. Anxiety was significantly related to occupational exhaustion r (17) = 0.65, [p = 0.005, 95% CI, 0.24, 0.86] and depersonalization r (17) = 0.52, [p = 0.005, 95% CI, 0.06, 0.80], but not significantly related to personal accomplishment r (17) = -0.34, [p = 0.185, 95% CI, -0.70, 0.17]. In conclusion, a sample of Canadian nurses working night shifts in the province of Saskatchewan during the COVID-19 pandemic showed a significant positive relationship among sleep disturbance, anxiety, and depression. Furthermore, most nurses reported using at least one or more of the following substances: sleep-promoting medication, nicotine, alcohol, and cannabis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».