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Enregistrement W4415773027 · doi:10.71000/qkvf2v07

COGNITIVE AND FUNCTIONAL IMPACTS OF SLEEP DEPRIVATION ON NEUROLOGICAL HEALTH AMONG WORKING PROFESSIONALS

2025· article· W4415773027 sur OpenAlexaboutno aff
Usama Mansoor, Muhammad Haroon, Abdul Rashid Aziz, Zia Ur Rehman, A. Khoso, Shaikh Khalid Muhammad

Notice bibliographique

RevueInsights-Journal of Health and Rehabilitation · 2025
Typearticle
Langue
DomainePsychology
ThématiqueSleep and Work-Related Fatigue
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAlertnessSleep deprivationCognitionEffects of sleep deprivation on cognitive performancePittsburgh Sleep Quality IndexConfoundingPsychomotor learningPsychomotor vigilance task

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Sleep deprivation has emerged as a major occupational health concern, affecting cognitive efficiency, neurological function, and overall well-being. Among working professionals, chronic lack of restorative sleep contributes to fatigue, impaired decision-making, and declining productivity. Despite growing awareness, limited empirical data exist from regional professional populations linking sleep deprivation with measurable neurological and cognitive outcomes. Objective: To evaluate how chronic sleep deprivation influences neurological functioning, cognitive performance, and overall health outcomes among working professionals in South Punjab. Methods: A cross-sectional study was conducted over four months involving 380 full-time professionals aged 25–55 years from healthcare, education, corporate, and administrative sectors. Sleep quality was assessed using the Pittsburgh Sleep Quality Index (PSQI), cognitive performance through the Montreal Cognitive Assessment (MoCA), neurological alertness via the Psychomotor Vigilance Test (PVT), and overall health using the Short Form Health Survey (SF-36). Data were analyzed using SPSS version 26. Descriptive statistics, independent t-tests, one-way ANOVA, Pearson’s correlation, and multiple linear regression were applied, considering p < 0.05 as statistically significant. Results: A total of 62.6% of participants were identified as poor sleepers (PSQI >5). Poor sleepers had significantly lower mean MoCA scores (21.8 ± 3.4) and prolonged PVT reaction times (392 ± 68 ms) compared to good sleepers (27.3 ± 2.1 and 328 ± 55 ms, respectively, p < 0.001). Sleep duration correlated positively with cognitive performance (r = 0.62) and health outcomes (r = 0.55) while negatively with reaction time (r = –0.58). Sleep duration independently predicted cognitive and health outcomes after controlling for confounders (β = 0.58, p < 0.001). Conclusion: Chronic sleep deprivation among working professionals was strongly associated with impaired cognition, reduced neurological responsiveness, and poorer health status. Promoting adequate sleep and workplace wellness initiatives may help preserve cognitive function and improve occupational health outcomes.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,321 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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