Effect Of Sleep Duration And Bedtime On Heart Rate Variability In Wildland Firefighters
Notice bibliographique
Résumé
Wildland firefighting requires continuous attention while exposed to long working hours and sub-optimal sleep. These stressors may induce higher levels of stress via autonomic imbalance, which poses a risk to worker health and safety. PURPOSE: This investigation examined the effect of sleep characteristics on heart rate (HR) and heart rate variability (HRV) before and after shift. METHODS: An observational study was conducted on 15 wildland firefighters (6F) between July and September of the 2021 and 2022 fire seasons. Resting HR and HRV were measured directly upon waking (i.e. pre-shift) and before bed (i.e. post-shift) using a chest-worn monitor (Polar H10 + Ignite Activity Tracker). Sleep variables were measured via wrist-worn actigraphy (Polar Ignite). Separate two-way ANOVAs were performed to analyze the effect of sleep duration and bedtime on levels of HRV (RMSSD) and mean resting HR. Bedtime condition was categorized as <22:30, 22:30-23:30, or > 23:30. Sleep duration condition was categorized as >6.5 hrs, 6.5-7.5 hrs, or 7.5 hrs+. Shift condition was categorized as pre-shift or post-shift. RESULTS: Simple main effects revealed bedtime condition to have a significant effect on both HR (p < 0.01) and HRV (p < 0.05). Sleep duration condition had a significant effect on HR (p < 0.0001) but not HRV (p = 0.1153). Shift condition had a significant effect on both HR (p < 0.0001) and HRV (p < 0.0001). The only significant interaction effect found was between bedtime and shift conditions in levels of HRV (F(2, 225) = 4.3815, p < 0.05), such that HRV only appeared to be affected by late bedtimes in the pre-shift condition. CONCLUSIONS: Later bedtimes and shorter sleep were significantly related to higher resting HR, while later bedtimes were also related to reduced HRV the following morning. These indicators of automatic function suggest that impaired sleep between shifts may contribute to higher levels of stress, which has implications for worker health and safety. - Results of Two-way ANOVAs Condition SS DOF F-Value P-Value Shift & Bedtime: RMSSD Shift 13589 1 52.00 <0.0001 Bedtime 1771 2 3.39 0.0355 Shift : Bedtime Interaction 2290 2 4.38 0.0136 Shift & Bedtime: HR Shift 1445 1 20.03 <0.0001 Bedtime 1006 2 6.97 0.0012 Shift & Sleep Duration: RMSSD Shift 14148 1 52.04 <0.0001 Duration 1186 2 2.1807 0.1153 Shift & Sleep Duration: HR Shift 1717 1 24.08 <0.0001 Duration 1384 2 9.71 <0.0001
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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 | 0,009 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».