Fatigue in wildland firefighting: relationships between sleep, shift characteristics, and cognitive function
Notice bibliographique
Résumé
Background Wildland firefighting requires exposure to long shifts and poor sleep, which may pose a risk to worker safety due to impaired cognitive function. Aims We investigated the associations between sleep, shift characteristics, and cognitive function in wildland firefighters. Methods We conducted a within-subject observational study with 25 wildland firefighters from the British Columbia Wildfire Service, Canada. Data were collected remotely during the 2021 and 2022 fire seasons. Wrist-worn actigraphy and the psychomotor vigilance task served as objective, mobile measures of sleep and cognitive function, respectively. Web-based surveys were used to collect shift information and subjective cognitive function. Linear mixed effects modeling was used to control for inter-individual differences and explore the influence of participant-factors. Key results Average sleep duration on fire suppression days was 6.7 h (s.d. 66 min), while average shift duration was 13.8 h (s.d. 108 min). Poor sleep and longer shift durations were both associated with reduced cognitive function across all metrics (P < 0.01; P < 0.001). Conclusion Firefighters are often exposed to poor sleep and long shifts, which are both associated with impaired cognitive function. Implications Our results highlight the need for fire agencies to consider fatigue-related cognitive impairment as an important factor for worker health and safety.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».