O078 A Comparison of Subjective Sleepiness and Subjective driving Performance between People Vulnerable Versus Resistant to Driving Impairment following Extended Wakefulness.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction Subjective sleepiness and driving performance are generally associated but show inter-individual variability. Specifically, some people are more vulnerable, while others are more resistant to driving impairment during extended wakefulness. We examined the relationship between subjective sleepiness and driving performance in groups resistant versus vulnerable to driving impairment during extended wakefulness. Methods Thirty-two adults (female=18, mean age=33.0yrs, SD=14.6) completed five 60-minute driving simulator assessments across 29 hours of extended wakefulness. Perceived sleepiness (Karolinska sleepiness scale, KSS) and driving performance (nine-point Likert scale) were assessed at 10-minute intervals while driving. Through cluster analysis, participants were categorised as vulnerable (n=16) or resistant (n=16) using steering deviation and crash data. Correlations, stepwise regressions, and ROC curves were used to identify predictors of driving impairment. Results Perceived sleepiness and driving impairment increased across the drives during wakefulness and within drives, regardless of grouping (p<0.001). The exception was the drive at 25-hours into wakefulness, where the vulnerable group showed higher perceived driving impairment within the drive (p=0.001). Pre-drive KSS, total sleep time, age and gender were not significant predictors of crashes at drives undertaken at 1-hour, 7-hours, 13-hours, or 25-hours, but were significant at 19-hours into wakefulness, together explaining 44% of the variance in crashes. Discussion Self-reports are sensitive to driving impairment but not differential vulnerability to performance decrements during extended wakefulness. However, the findings support that both groups can perceive their sleepiness and ideally employ appropriate countermeasures (e.g., stop driving, nap, caffeine). Future studies should target more objective predictors of vulnerable versus resistant groups.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».