Association between Objective and Subjective Sleep Parameters with Postural Control Responses among Brazilian Schoolteachers
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective To investigate the impact of sleep quality on postural control in teachers. Methods Cross-sectional study with 41 schoolteachers (mean age 45.7 ± 10.4 years). Sleep quality was assessed in two ways: objectively (through actigraphy), and subjectively (through the Pittsburgh Sleep Quality Index). Postural control was assessed in an upright posture during 3 trials of 30s (bipedal and semitandem stances in rigid and foam surfaces with eyes open) with a period of rest across trials, on a force platform, based in the center of pressure measurements in the anteroposterior and mediolateral directions. Results The prevalence of poor sleep quality in this study sample was 53.7% (n = 22). No differences were found between Poor and Good sleep in the posturographic parameters (p > 0.05). Although, there was moderate correlation between postural control in the semitandem stance and subjective sleep efficiency for center of pressure area (rs = -0.424; p = 0.006) and amplitude in anteroposterior direction (rs = -0.386; p = 0.013). Discussion There is correlation between poor sleep quality and postural control in schoolteachers, as sleep efficiency decreases, postural sway increases. Poor sleep quality and postural control were investigated in other populations, but not in teachers. Several factors such as work overload, insufficient time for physical activities, among others, can contribute to a worse perception of sleep quality, as well as deterioration in postural control. Further studies with larger populations are needed to confirm these findings.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».