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Enregistrement W4387062952 · doi:10.1249/01.mss.0000988436.26036.45

The Relationship Between Working Conditions And Indices Of Stress And Cognitive Function In Wildland Firefighters

2023· article· en· W4387062952 sur OpenAlexaff
Katie Muirhead, Jesse Wallace-Webb, Simran Purewal, Griffin Thomas, Cory Coehoorn, Jeremy Angus, Lynneth Stuart-Hill

Notice bibliographique

RevueMedicine & Science in Sports & Exercise · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Health and Performance
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognitionHeart rate variabilityVigilance (psychology)Affect (linguistics)AudiologyPsychomotor learningPsychologyMedicinePsychomotor vigilance taskHeart rateInternal medicinePsychiatryBlood pressureCommunication

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Wildland firefighters are exposed to various types of strenuous activities and working conditions during their shifts. These factors may affect autonomic nervous system balance, perceived stress, and cognitive function. PURPOSE: This study examined the relationship between working conditions and variables related to stress and cognitive function. METHODS: A within-subject, observation study was conducted on 24 Wildland firefighters (9 F) across British Columbia between July to September of 2021 and 2022. A subset of participants (n = 15) measured heart rate variability (HRV) using a chest worn heart monitor. Perceived stress was measured on a 4-point scale. Cognitive function was measured subjectively, via 7-point scales and objectively, via the psychomotor vigilance task (PVT). Working conditions were measured post-shift, including whether they conducted wildfire suppression that day (Y/N), were exposed to smoke (Y/N), and fire stage of control on a 4-point scale (i.e., out of control; being held; under control; other). Pearson correlation analyses were performed to identify the largest associates between variables. RESULTS: Stage of control had the greatest number of significant correlations to cognitive function, including subjective fatigue (r = 0.28, p < 0.001) and mean reaction time (RT) (r = 0.34, p < 0.001), while also significantly correlated to perceived stress (r = 0.30, p < 0.001). The largest associates of smoke exposure were subjective fatigue (r = -0.29, p < 0.001), median RT (r = -0.25, p < 0.001), and perceived stress (r = -0.17, p < 0.01). Similarly, the largest correlations to wildfire suppression were subjective fatigue (r = -0.30, p < 0.001), median RT (r = -0.23, p < 0.01), and one of the HRV measures, HF power (n.u) (r = 0.32, p < 0.01). Table 1 Note. * = p < 0.05, ** = p < 0.01, *** = p < 0.001. CONCLUSIONS: Indices of stress and cognitive function were significantly correlated to certain working conditions, thus warranting further investigation. Table 1. Correlations Between Working Conditions, Stress, and Cognitive Function - Stage of Control Smoke Exposure (Y/N) Wildfire Suppression (Y/N) Fatigue Pearson R df Fatigue Pearson R df Fatigue Pearson R df Post Shift Subjective Fatigue (1-7) 0.28*** 286 Post Shift Subjective Fatigue (1-7) -0.29*** 318 Post Shift Subjective Fatigue (1-7) -0.30*** 278 Post Shift Mean RT 0.34*** 177 Post Shift Median RT -0.25*** 174 Post Shift Median RT -0.23** 154 Post Shift Mean 1/RT -0.33*** 177 Post Shift Sleepiness (1-7) -0.13* 318 Post Shift Mean 1/RT 0.16* 154 Post Shift Median RT 0.32*** 176 Post Shift Mean 1/RT 0.19* 175 Stress Post Shift Slowest 10% 1/RT -0.34*** 177 Stress HF Power (n.u.) 0.32** 68 Post Shift Lapses (>355 ms) + False Starts 0.34*** 177 Perceived Stress (1-4) -0.17** 313 Max HR -0.24* 68 Post Shift PVT 0.34*** 119 HF Power (ms2) -0.21* 104 Performance Score -0.35*** 119 Post Shift Sleepiness (1-7) 0.17* 218 Stress Perceived Stress (1-4) 0.30*** 220 pNN50 -0.02* 58

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,739

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,085
Tête enseignante GPT0,420
Écart entre enseignants0,335 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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