Effect of Work-Related Behavior and Experience Patterns on Sleep Quality in Emergency Medical Service Personnel
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The aim of this study was to examine the influence of work-related behavior and experience patterns on sleep quality in emergency medical service personnel. METHODS: From the total sample of 508 emergency medical service workers who took part in the Germany-wide online survey, 368 respondents completed the questionnaires on sleep characteristics (Pittsburgh Sleep Quality Index [PSQI]) and work-related behavior and experience pattern. Three hundred sixty-seven of the 368 participants also finished the Regensburg Insomnia Scale. RESULTS: Based on their work-related behavior and experience pattern results, individuals were categorized into one of the four following patterns: two risk patterns (A, B) and two healthy behavior and experience patterns (G, S). Participants that were classified into risk-pattern A and B (33.85%) scored significantly higher in both PSQI and Regensburg Insomnia Scale overall score and all PSQI components implicating a poorer sleep quality. A total of 78.5% of the individuals with pattern A and B were considered bad sleepers whereas only 43.4% of individuals with pattern G and S were scored as bad sleepers. CONCLUSIONS: Work-related behavior and experience patterns showed a strong association to sleep characteristics and may therefore be used to identify appropriate preventative measures.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».