Poorer objective but not subjective driving performance in drivers vulnerable to sleep loss effects during extended wake
Notice bibliographique
Résumé
Sleepiness-related errors are a leading cause of driving accidents, requiring drivers to effectively monitor sleepiness levels. However, there are inter-individual differences in driving performance after sleep loss, with some showing poor driving performance while others show minimal impairment. This research explored if there are differences in self-reported sleepiness and driving performance in healthy drivers who exhibited vulnerability or resistance to objective driving impairment following extended wakefulness. Thirty-two adults (female = 18, mean age = 33.0 ± 14.6 years) completed five × 60-min simulated drives across 29-hr of extended wakefulness. Subjective sleepiness (Karolinska Sleepiness Scale) and subjective driving performance ratings (nine-point Likert scale) were assessed at 10-min intervals while driving. Cluster analysis using simulator steering deviation and crash data categorised participants as vulnerable (n = 16) or resistant (n = 16) to driving impairments following extended wakefulness. No differences in self-ratings between the vulnerable and resistant groups were observed except during the last drive (25 hr awake), where the vulnerable group reported higher sleepiness (p = 0.008) and worse driving performance (p = 0.001) than the resistant group. For each 1-point increase on the Karolinska Sleepiness Scale and subjective driving scales, the vulnerable group showed about threefold greater steering impairment relative to resistant drivers. Although self-reported sleepiness and driving performance were correlated with objective driving performance, vulnerable drivers reported similar sleepiness and driving performance as resistant drivers. Thus, self-reported sleepiness and driving performance are not reliably sensitive to sleep loss effects on objective driving performance, which may impact the vulnerable driver's decisions to continue driving and delay engagement in countermeasures to reduce crash risk (e.g. napping), warranting further research.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| 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 | 0,004 |
| 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 ».