Behavioural therapy for shift work disorder improves shift workers' sleep, sleepiness and mental health: A pilot randomised control trial
Notice bibliographique
Résumé
The present study evaluates the efficacy of behavioural therapy adapted for shift work disorder with a randomised control design in a healthcare population. Forty-three night shift workers (m. age: 34 years; 77% women) experiencing shift work disorder were randomised to either the behavioural therapy for shift work disorder (BT-SWD) or a waiting-list control group offered after the waiting period. Participants completed questionnaires on insomnia, sleepiness and mental health pre- and post-treatment, pre- and post-waiting, and at follow-up, and a sleep diary. As night shift workers alternate between sleeping during the day after their night shifts and transitioning to nighttime sleep on days off, insomnia severity and sleep variables were analysed for daytime and nighttime sleep. The BT-SWD involved sleep restriction therapy, stimulus control and fixed sleep periods in the dark. Statistical analyses were performed under intent-to-treat and per-protocol approaches. Repeated-measures two-way ANCOVA analysis, controlling for age, sex and pre-treatment daytime total sleep time, was performed with Bonferroni corrections, and between-group effect sizes computed. Fourteen participants dropped out after randomisation. Under the intent-to-treat analysis, BT-SWD participants had a significant greater decrease in daytime insomnia severity and an increase in daytime total sleep time at post-treatment than the control group, with large between-group effect sizes (-1.25 and 0.89). These corresponding results were also significant with large effect sizes under the per-protocol analysis. Sleepiness, anxiety and depression levels improved at post-treatment and maintained at follow-up when the BT-SWD treated controls were added to the BT-SWD group. The behavioural therapy for shift work disorder can be used to improve the sleep and mental health of healthcare night workers.
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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 | 0,006 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».