The impact of cumulative partial sleep deprivation on simulated driving and cognitive functions: a randomized, controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
Sleep deprivation increases the odds of being involved in a road traffic accident. An estimated 23% of adults in Canada sleep at least one hour less than what they consider optimal during the work week. However, the impact of cumulative partial sleep deprivation of one hour per night for six nights on driving performance has not been studied. The present dissertation set to determine 1) the impact of cumulative partial sleep deprivation versus a placebo condition on driving performance; 2) if changes in sustained attention, working memory, response inhibition, and decision-making following sleep deprivation mediate the effect of cumulative partial sleep deprivation on driving performance; and 3) the extent to which age, sex, and chronotype moderate this impact. The samples included healthy participants (ages 18-25 and 30-34) who were randomly allocated to undergo either one-hour nightly sleep restriction or a placebo control condition. Sleep measures, cognitive performance, and driving simulator performance were measured at baseline and following experimental manipulation. The findings, presented in a series of three manuscript, are the following: 1) cumulative partial sleep deprivation did not impair driving performance; 2) cumulative partial sleep deprivation negatively affects performance on a test of working memory capacity, but does not affect performance on tests of sustained attention, response inhibition, or decision making; 3) impairment in working memory following cumulative partial sleep deprivation did not lead to an increase in lateral position variability; 4) corrected midpoints of sleep on free days (a measure of chronotype) derived from the Munich Chronotype Questionnaire and from actigraphy are on average the same; and 5) chronotype, sex, or age did not moderate the findings on cumulative partial sleep deprivation and lateral position variability and driving speed
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».