Name: Gromadzenie danych dotyczących snu, okołodoby, zmęczenia i wydajności w złożonych środowiskach operacyjnych (Wideo) | JoVE Journal
Uploaded: 2019-08-08T14:30:00.000+00:00
Duration: 8 min 36 s
Description: Poznaj protokół gromadzenia danych o śnie, zmęczeniu i wydajności w złożonych środowiskach operacyjnych. Metoda obejmuje monitory aktywności, dzienniki snu i test PVT.

ai_agent_IP

ai_agent

maintenance

instantTrialDurationMinutes

isBiopharma

enableNewMyJoveSectionDesign

educationFeatures

seoMetaApi

ai_copilot_institution_blacklist

ai_chat_institution_blacklist

freeAccessWindow

ssoRoleCapture

scheduledMaintenanceBanner

joveLabsFeatures

disable_autoplay_for_bots

extended_trial_duration

5 minutes

Dziękujemy uczestnikom badania i personelowi linii lotniczych za wsparcie w zbieraniu danych. Dziękujemy również członkom Laboratorium Przeciwdziałania Zmęczeniu w Centrum Badawczym NASA Ames za ich pomoc w tym projekcie. Badania te były wspierane przez NASA Systemwide Safety Program.

EEFE jest konsultantem Baby Sleep Science i otrzymała fundusze na podróże od Washington State University, University of Chicago, Puget Sound Pilots, National Safety Council oraz American Academy of Sleep Medicine and Sleep Research Society. Pozostali autorzy nie mają żadnych ujawnień do przekazania.

Metody opisane w tym manuskrypcie zapewniają wgląd we wzorce snu, fazy okołodobowe, wskaźniki zmęczenia i wydajność pilotów podczas lotów dziennych, w tym wczesnych startów, lotów o dużym obciążeniu w ciągu dnia i późnych finiszów. Połączenie tych metod wykazało, że na wszystkie te czynniki mają wpływ niewielkie zmiany w czasie rozpoczęcia pracy i obciążeniu pracą. Oceniając systematyczny harmonogram badań i integrując te środki z łatwą w użyciu aplikacją na ekran dotykowy, zebrano dużą ilość danych w wymagającym środowisku. Zastosowanie tej kombinacji metod pozwoliło na jaśniejszą interpretację zmian w czujności i wydajności podczas nietradycyjnych zmian w ciągu dnia.
Ten projekt i implementacja metod pomiaru obiektywnych danych dotyczących snu, okołodoby, zmęczenia i wydajności miały kluczowe znaczenie dla określenia, w jaki sposób czas rozpoczęcia pracy wpływa na pilotów podczas lotów dziennych przy braku jet lagu. Protokół został zaprojektowany tak, aby umożliwić systematyczne porównania między warunkami, jednocześnie minimalizując niedogodności dla uczestników i maksymalizując gromadzenie danych w operacyjnie istotnych punktach czasowych. Są to kluczowe kroki w celu gromadzenia istotnych danych w środowiskach operacyjnych. Pomiary zostały zwalidowane zarówno w badaniach laboratoryjnych, jak i terenowych, co jest ważne dla interpretacji wyników. Chociaż badanie zostało zaprojektowane tak, aby umożliwić uczestnikom samodzielne wykonanie procedur badawczych, sesja informacyjna przed badaniem była kluczowa, aby upewnić się, że ochotnicy rozumieją procedury badania i znaczenie zachowania spójności podczas wypełniania testów i pytań badawczych, szczególnie w przypadku PVT.
Odkrycie, że czas trwania snu i czas zmienia się w zależności od czasu rozpoczęcia pracy, jest zgodne z wcześniejszymi badaniami na mniejszych próbkach osób, które używały PSG do oceny czasu snu59,60. Chociaż można się spodziewać, że wczesne rozpoczynanie i późne kończenie będzie miało wpływ na czas snu, duża próbka danych zebranych w środowisku operacyjnym zapewnia wgląd w nieoczekiwane sposoby, w jakie uczestnicy tracą sen. Na przykład strefa utrzymania czuwania, która reprezentuje najsilniejszy popęd do czuwania, występuje tuż przed zwykłą porą snu. W badaniach laboratoryjnych wykazano, że uczestnicy mają trudności ze snem w strefie utrzymania czuwania 61,62,63. Spodziewano się, że uczestnicy mogą próbować kłaść się spać kilka godzin wcześniej niż zwykle, aby przygotować się do wczesnych startów. Spodziewano się również, że w wyniku próby zainicjowania snu w strefie utrzymania czuwania, uczestnicy mogą wykazywać długie opóźnienie snu podczas snu poprzedzającego wczesne rozpoczęcie; Tak się jednak nie stało. Dane te podkreślają istotne różnice między laboratorium a terenem i pokazują potrzebę gromadzenia danych dotyczących snu w środowiskach operacyjnych.
Chociaż informacje o fazach okołodobowych uzyskano w podgrupie osób, zmiany fazy okołodobowej obserwowane w każdym typie harmonogramu odzwierciedlały zmiany obserwowane w czasie snu. Dodanie fazy okołodobowej do tego protokołu zwiększyło zdolność zrozumienia, dlaczego wskaźniki zmęczenia i wydajność zmieniały się w zależności od czasu rozpoczęcia pracy. Czujność i wydajność są zgodne z rytmem okołodobowym, przy czym najniższa czujność i najgorsza wydajność zwykle zbiegają się z czasem akrofazy aMT6s. Chociaż stwierdzono, że rytmy okołodobowe większości uczestników przesuwały się w oczekiwanym kierunku w stosunku do narzuconego harmonogramu pracy, stwierdzono również, że przesunięcie to było zmienne między osobami. Sugeruje to, że niektóre osoby mogą mieć większe trudności z przystosowaniem się do wczesnych lub późnych harmonogramów, powodując niewielkie niewspółosiowość okołodobową. Połączenie tych metod przyczyniło się do lepszej interpretacji tych wniosków.
Zebrane dane dotyczące snu pozwoliły również lepiej zrozumieć, dlaczego oceny zmęczenia i wydajność zmieniały się w zależności od różnych harmonogramów pracy. Na przykład stwierdzono, że podczas wczesnych startów i późnych finiszów oceny Samn-Perelli i wyniki PVT były gorsze w ciągu dnia w każdym z tych harmonogramów. Ma to sens, ponieważ piloci mieli mniej snu podczas wczesnych startów i późnych zakończeń w stosunku do wartości wyjściowej, co oznaczało, że narastał im dług snu z każdym dniem w tych harmonogramach. Z kolei wydajność PVT była również gorsza w ciągu dnia podczas harmonogramów rozpoczęcia pracy w środku dnia o dużym obciążeniu. W harmonogramie południowym dnia ilość snu uzyskana przez pilotów nie różniła się od czasu trwania snu podczas zbierania danych wyjściowych. W rezultacie odkrycie to sugeruje, że gorsza wydajność obserwowana podczas harmonogramów pracy w ciągu dnia prawdopodobnie nie była spowodowana ostrym ograniczeniem snu. Bardzo trudno byłoby zinterpretować oceny zmęczenia i dane dotyczące wydajności bez danych dotyczących snu, co sprawia, że połączenie tych metod jest ważne.
Chociaż metody te zostały pomyślnie zaprojektowane i wdrożone, takie podejście może wiązać się z pewnymi wyzwaniami. Na przykład możliwe jest, że uczestnicy mogą zapomnieć, kiedy i jak wykonać niektóre procedury. Pomocne jest regularne komunikowanie się z ochotnikami w celu potwierdzenia, że wykonują zadania zgodnie z protokołem, zwłaszcza podczas pierwszej fazy zbierania moczu. Ponadto ryzyko utraty danych wzrasta wraz ze wzrostem czasu trwania badania, ponieważ osoby mogą zgubić lub uszkodzić swoje urządzenia do nauki. Jeśli badanie jest zaplanowane na kilka tygodni, jak miało to miejsce w przypadku tego badania, może być pożądane pobranie danych w połowie badania, aby zmniejszyć potencjalną utratę danych i sprawdzić zgodność z protokołem. Niewystarczające lub brakujące dane mogą ograniczyć możliwość interpretacji wyników, dlatego należy zadbać o to, aby osoby fizyczne gromadziły dane w odpowiedni sposób.
Istnieje wiele możliwych zastosowań tych metod w innych warunkach operacyjnych. Metody te mogą być stosowane do charakteryzowania snu, fazy okołodobowej, zmęczenia i wydajności w zawodach z nietypowymi praktykami planowania lub względami środowiskowymi, takimi jak loty kosmiczne lub operacje wojskowe. Ponadto istnieje wiele obiecujących interwencji i środków zaradczych ocenianych w środowiskach laboratoryjnych, takich jak wykorzystanie światła wzbogaconego w kolor niebieski w celu przyspieszenia dobowego przesunięcia fazowego, strategiczne drzemki w pracy, leki nasenne w celu maksymalizacji możliwości snu oraz stymulanty, takie jak kofeina, w celu poprawy czujności. Chociaż takie podejścia mogą okazać się skuteczne w kontrolowanych warunkach laboratoryjnych, zastosowanie takich narzędzi i technologii w środowiskach operacyjnych musi zostać ocenione, aby potwierdzić ich skuteczność w zmniejszaniu zmęczenia w świecie rzeczywistym. Połączenie aktygrafii, dzienników snu, informacji o fazach okołodobowych, ocen zmęczenia i zbierania PVT, w połączeniu z łatwą w użyciu aplikacją ułatwiającą zarządzanie zadaniami, dostarcza odpowiednich danych do oceny skuteczności interwencji. Połączenie tych metod ma znaczny potencjał translacyjny dla innych złożonych środowisk operacyjnych, w których wdrożenie bardziej inwazyjnych działań związanych z gromadzeniem danych może być trudne.

Zmęczenie, wynikające z utraty snu i nieprawidłowego ustawienia rytmu dobowego, stanowi poważne zagrożenie dla bezpieczeństwa w zawodach, które wymagają 24-godzinnych operacji, nieregularnych harmonogramów i wydłużonych godzin pracy1,2. Badania laboratoryjne odegrały zasadniczą rolę w scharakteryzowaniu, w jaki sposób zmiany czasu trwania i czasu snu wpływają na późniejszą czujność i wydajność3,4,5. Badania te stanowią podstawę zaleceń dotyczących zarządzania ryzykiem zmęczenia i praktyk planowania pracy w środowiskach operacyjnych6.
W tym manuskrypcie badanie terenowe operacji lotniczych jest używane do zademonstrowania podejścia do zbierania danych dotyczących snu, okołodoby, zmęczenia i wydajności w złożonych warunkach operacyjnych7. Przebadaliśmy 44 pilotów linii lotniczych w ciągu 34 dni, podczas gdy latali według rozkładu, który obejmował okresy lotów w godzinach porannych, wczesnych lotów, lotów o dużym obciążeniu w ciągu dnia i późnych lotów, które lądowały po północy. Każdy blok pracy był oddzielony 3-4 dniami odpoczynku. Piloci zbierali obiektywne i subiektywne dane przez cały okres badania, w tym zarówno dni służby lotniczej, jak i dni odpoczynku.
Biorąc pod uwagę różnice między środowiskiem laboratoryjnym a rzeczywistym, wdrażanie strategii i środków zaradczych opracowanych w laboratorium nie zawsze przekłada się na działania zgodnie z oczekiwaniami. Różnice indywidualne, szeroki zakres harmonogramów pracy operacyjnej, nieregularne i nieprzewidywalne operacje, praktyki i kultura organizacyjna oraz umowy o pracę to tylko niektóre z czynników, które mogą komplikować zastosowanie nauki w praktycznym zastosowaniu operacyjnym. W związku z tym ważne jest, aby ocenić wpływ takich interwencji przy użyciu spójnych i wiarygodnych metod oceny snu, rytmu okołodobowego, zmęczenia lub czujności oraz wydajności. Poziom monitorowania i gromadzenia danych musi być proporcjonalny do przewidywanego poziomu zmęczenia i związanych z nim zagrożeń dla bezpieczeństwa w ramach operacji8. Co więcej, w każdym środowisku wrażliwym na bezpieczeństwo, utrzymanie bezpieczeństwa operacji ma kluczowe znaczenie dla protokołu dochodzeniowego.
Złotym standardem metody oceny czasu trwania i jakości snu jest polisomnografia (PSG), która polega na pomiarze aktywności mózgu, tętna, ruchu gałek ocznych i aktywności mięśni za pomocą zestawu elektrod i czujników umieszczonych na skórze głowy, twarzy i klatce piersiowej. Chociaż jest solidny, PSG nie jest praktyczny do zbierania informacji o śnie w większości środowisk operacyjnych. Wiele urządzeń ubieralnych zostało opracowanych w celu oszacowania czasu, czasu trwania i jakości snu, ale niewiele z nich zostało zweryfikowanych9,10. Połączenie aktygrafii noszonej na nadgarstku i codziennych dzienników snu było szeroko stosowane do szacowania snu w badaniach terenowych w różnych zawodach11,12,13,14 i zostały zweryfikowane pod kątem PSG, wykazując zgodność dla czasu trwania snu15. Ponadto korzystanie z aktygrafii i dzienniczek snu w badaniach terenowych wiąże się z niewielkim wysiłkiem uczestników badania, ponieważ większość urządzeń aktygraficznych jest noszona na niedominującym nadgarstku i zdejmowana tylko na czas kąpieli lub pływania, podobnie jak zegarek na rękę. Podobnie, dobrze zaprojektowany dzienniczek snu, prezentowany na telefonie lub urządzeniu z ekranem dotykowym, może być zazwyczaj wypełniony przez uczestników w mniej niż dwie minuty.
Cykl snu i czuwania jest koordynowany przez okołodobowy rozrusznik serca znajdujący się w jądrach nadskrzyżowaniowych podwzgórza16. Ten rozrusznik synchronizuje również wiele innych aspektów funkcji biologicznych, takich jak temperatura ciała i rytmy hormonalne (np. melatonina i kortyzol). Endogenny rytm okołodobowy jest bliski, ale nie dokładnie, 24 godzinom; W związku z tym należy go resetować każdego dnia, aby umożliwić stabilną synchronizację (tj. porwanie) z dnem 24-godzinnym. Podstawowym środkiem resetującym rozrusznik okołodobowy jest światło. W środowiskach operacyjnych, które wymagają niestandardowych harmonogramów i 24-godzinnych operacji, może wystąpić niewspółosiowość okołodobowa, w której dobowy pęd do snu zbiega się z zaplanowaną pracą11. Możliwe jest określenie, kiedy rozrusznik okołodobowy sprzyja snu i czuwaniu, mierząc szczytowy czas (tj. fazę okołodobową) rytmów sygnałów biologicznych, które są kontrolowane przez rytm okołodobowy.
Ważne jest, aby zmierzyć fazę okołodobową po wdrożeniu środków zaradczych, aby lepiej zrozumieć, czy takie techniki są skuteczne w dostosowaniu okołodobowego rozrusznika serca do narzuconego harmonogramu pracy. Wiele danych wyjściowych systemu okołodobowego wykorzystywanego do określania fazy w warunkach laboratoryjnych jest podatnych na maskowanie, co czyni je nieodpowiednimi do stosowania w środowisku terenowym. Na przykład okołodobowe zmiany temperatury ciała są trudne do wykrycia u osób wolno żyjących, które mogą angażować się w czynności, takie jak ćwiczenia, które zmieniają temperaturę ciała. Melatonina jest ostro tłumiona przez ekspozycję na światło, co uniemożliwia gromadzenie melatoniny we krwi lub ślinie w sytuacjach, w których nie można kontrolować światła. Jednak 6-sulfatoksymelatonina (aMT6s), główny metabolit melatoniny, jest wydalana z moczem i jest mniej podatna na maskujące działanie światła, co czyni ją idealnym kandydatem do pomiaru fazy okołodobowej w środowiskach operacyjnych17,18.
Oprócz mierzenia zmian w fizjologii, ważne jest również mierzenie wpływu zmian w harmonogramie pracy na subiektywne zmęczenie lub czujność. Chociaż dostępnych jest kilka skal do pomiaru różnych aspektów czujności i zmęczenia, najczęściej stosowanymi w lotnictwie są 7-punktowa skala zmęczenia Samna-Perelliego (SP)19 i 9-punktowa skala senności Karolinska (KSS)20. SP jest również powszechnie stosowany w badaniach terenowych pracowników zmianowych w szerokim zakresie zawodów21,22,23,24. KSS został zweryfikowany pod kątem obiektywnych pomiarów senności, takich jak elektroencefalografia (EEG) i powolne ruchy gałek ocznych20,25, a także performance25. Skala ta jest powszechnie stosowana w badaniach zarówno laboratoryjnych, jak i terenowych24,26. Mogą istnieć inne skale subiektywne, które są odpowiednie dla różnych środowisk pracy zmianowej lub zawodowej. Ważne jest, aby wybrać skalę, która została zwalidowana i najlepiej ma znaczące progi dla poziomów "akceptowalnej" czujności. Na przykład wyniki KSS powyżej 7 są związane z wysokim poziomem fizjologicznych objawów senności i upośledzonej wydajności jazdy25,27, podczas gdy oceny Samn-Perelli odnoszą się bezpośrednio do obowiązków latających28. W badaniu opisanym w tym manuskrypcie wykorzystano metodę Samn-Perelli, ponieważ została ona pierwotnie opracowana jako subiektywna miara zmęczenia w badanej populacji składającej się z pilotów. 28
Chociaż pomiar snu i fazy okołodobowej jest ważnym elementem oceny interwencji, głównym wynikiem zainteresowania w badaniach terenowych jest zazwyczaj obiektywna wydajność. Istnieje wiele testów, które zostały opracowane w celu oceny zdolności poznawczych, ale najbardziej czułym i wiarygodnym testem do pomiaru skutków utraty snu i niewspółosiowości okołodobowej jest Psychomotor Vigilance Task (PVT). Oryginalny PVT (PVT-192) to prosty test czasu reakcji, w którym osobie prezentowany jest bodziec i instruowany, aby zareagować na bodziec poprzez naciśnięcie przycisku tak szybko, jak to możliwe29. PVT został zweryfikowany w warunkach ostrej i przewlekłej utraty snu oraz niewspółosiowości okołodobowej4,5,30. Czas trwania zadania może być zróżnicowany w zależności od projektu badania31,32; Chociaż w badaniach laboratoryjnych preferowany jest tradycyjny 10-minutowy czas trwania<klasa SUP="Xref">33,<klasa SUP="Xref">34. podczas gdy PVT trwający 5 minut jest zazwyczaj bardziej wykonalny w badaniach terenowych, w których wymagania operacyjne mogą zakłócać podawanie testu35.
Ponadto, PVT wykazuje niewielkie lub żadne efekty uczenia się i jest prosty w użyciu, co czyni go praktycznym testem do wdrożenia w środowiskach terenowych, gdzie uczestnicy badania mogą nie być obserwowani podczas testów36. Wszechobecność urządzeń z ekranem dotykowym pozwala na łatwe wdrożenie PVT, ale badacze powinni zachować ostrożność podczas wdrażania PVT, ponieważ istnieje wiele aspektów urządzeń z ekranem dotykowym, które mogą wprowadzać błędy do zbierania danych PVT37,38. Na przykład różne kombinacje sprzętu i oprogramowania mają różne opóźnienia systemu, a inne aplikacje działające w tle mogą wprowadzać nieznany błąd do zarejestrowanych czasów reakcji. W związku z tym ważne jest, aby zbierać dane PVT przy użyciu zweryfikowanego PVT, ze spójnym sprzętem i oprogramowaniem, z Wi-Fi i z wyłączonymi wszystkimi innymi aplikacjami. Ponadto, biorąc pod uwagę, że obserwowanie uczestników badania podczas testów w środowiskach operacyjnych nie jest praktyczne, bardzo ważne jest, aby uczestnicy zostali przeszkoleni w zakresie wykonywania każdego PVT z urządzeniem w tej samej orientacji, przy użyciu tego samego palca38,39.
Każdy z tych elementów zbierania danych jest ważny, a te narzędzia były używane w innych badaniach operacyjnych w przeszłości40,41,42,43. Jednak oprócz wyzwań opisanych powyżej, osiągnięcie zgodności z procedurami badania może być trudne, gdy uczestnicy są zobowiązani do samodzielnego wykonywania zadań, zwłaszcza gdy takie zadania zawierają komponent wrażliwy na czas. Ostatnim elementem, który jest ważny w gromadzeniu danych w środowiskach operacyjnych, jest organizacja informacji w taki sposób, aby ułatwić poszczególnym osobom wykonanie zadań na czas. Aplikację NASA PVT+ na urządzenia z ekranem dotykowym można dostosować tak, aby prezentować uczestnikom zadania w sekwencji, prowadząc ich przez procedury badawcze. Na przykład w przedstawionym tutaj badaniu piloci linii lotniczych są wyposażeni w urządzenia z ekranem dotykowym z fabrycznie załadowaną aplikacją, która służy do wypełniania dzienników snu każdego ranka i wieczoru. Urządzenia są również używane do wykonywania testów PVT i ocen zmęczenia, między innymi, rano, na szczycie zniżania (TOD) każdego lotu, po locie i wieczorem przed snem. Taka prezentacja informacji pozwoliła pilotom na przeprowadzenie procedur badawczych przy minimalnych niedogodnościach związanych z ich zadaniami zawodowymi.
Zbieranie danych wśród pilotów może być bardzo trudne, ponieważ charakter pracy wymaga od nich pokonywania długich dystansów i pracy w ograniczonych przestrzeniach (np. kokpitach) z wieloma rozproszeniami i często nieprzewidywalnym obciążeniem pracą. Pomimo tych wyzwań niezwykle ważne jest gromadzenie danych w tej populacji, ponieważ zmęczenie pilota stanowi zagrożenie dla bezpieczeństwa operacji lotniczych40,44,45. Wysoka intensywność operacji lotniczych sprzyja pogorszeniu wydajności załogi i zwiększa ryzyko incydentów związanych ze zmęczeniem46,47,48,49,50. Korzystając z kombinacji metod opisanych powyżej, zmierzyliśmy sen, rytm okołodobowy, zmęczenie i wydajność wśród 44 pilotów linii lotniczych krótkodystansowych w ciągu 34 dni. Podczas badania piloci latali według ustalonego harmonogramu, który obejmował zbieranie danych bazowych z 5 dniami lotów porannych, czterema wczesnymi lotami, czterema lotami o dużym obciążeniu w ciągu dnia i czterema późnymi lotami lądującymi po północy. Każdy blok pracy był oddzielony 3-4 dniami odpoczynku. Wyniki te pokazują, w jaki sposób kompleksowe gromadzenie danych, w tym pomiary snu, rytmu okołodobowego, zmęczenia i wydajności, może być wykorzystywane w środowiskach operacyjnych.
W tym przypadku, celem badania była ocena snu, rytmu okołodobowego, zmęczenia i wydajności według czasu rozpoczęcia służby w następujący sposób. 1) Punkt odniesienia: podczas pierwszego bloku dyżurnego wszyscy piloci przepracowali 5 dni, z których każdy obejmował dwa loty po około 2 godziny każdy, rozpoczynające się w godzinach porannych, aby umożliwić odpowiedni epizod snu w nocy. Po tym bloku nastąpiły 4 dni odpoczynku. 2) Wczesne starty: podczas bloku wczesnego dyżuru wszyscy piloci przepracowali 5 dni, z których każdy obejmował dwa loty trwające około 2 godzin, każdy rozpoczynający się między około 5:00 a 8:00 rano. Po tym bloku nastąpiły 3 dni odpoczynku. 3) Zmiany o dużym obciążeniu pracą w ciągu dnia: podczas południowego bloku dyżurnego wszyscy piloci pracowali przez 5 dni, z których każdy obejmował 2–4 loty po ~2–6 godzin każdy, rozpoczynające się około południa. Po tym bloku nastąpiły 3 dni odpoczynku. 4) Późne kończenie: podczas bloku późnego dyżuru wszyscy piloci przepracowali 5 dni, na co składały się dwa loty po około 3 godziny każdy, rozpoczynające się późnym popołudniem około godziny 16:00 i kończące około północy. Po tym bloku nastąpiły 3 dni odpoczynku.

<table><tbody><tr><td>Actiwatch Spectrum Pro</td><td>Philips Respironics, Bend OR, Stany Zjednoczone</td><td>1099351</td><td>Numer podany w sekcji Numer katalogowy jest numerem referencyjnym Actiwatch Spectrum Pro.</td></tr><tr><td>iPod Touch 5. generacji</td><td>Apple Inc., Cupertino, CA, USA</td><td>A1509</td><td>Numer podany w sekcji Numer katalogowy to numer modelu. Do zbierania danych można używać nowszych generacji iPodów.</td></tr><tr><td>Worki na próbki Biohazard w stylu zamka błyskawicznego Medline DYND30261, plastikowe, bez lateksu, 9 cali długości, 6 cali szerokości, przezroczyste</td><td>Medline Industries, Inc., Northfield IL</td><td>DYND30261</td><td>Numer podany w sekcji Numer katalogowy to numer części</td></tr><tr><td>Medline DYND80024 24-godzinna butelka do zbierania moczu, 3,000 ml</td><td>Medline Industries, Inc., Northfield IL</td><td>DYND80024</td><td>Numer podany w sekcji Numer katalogowy to numer części</td></tr><tr><td>Jednorazowe plastikowe pipety transferowe Moveland 3 ml</td><td>Moveland</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Nordic Ice NOR1038 długotrwały żel wielokrotnego użytku bez potu, 16 uncji (opakowanie 3 szt.)</td> <td>Nordic Cold Chain Solutions</td><td>0858687005050</td><td></td></tr><tr><td>Office Depot Markowe etykiety na trwałe foldery do drukarek atramentowych/laserowych do drukarek lub napisów, OD98817, 5/8" x 3 1/2", ciemnoniebieskie</td><td>Office Depot, Inc.Boca Raton FL, USA</td><td>660-426</td><td></td></tr><tr><td>Philips Actiware 6.0.9</td><td>Respironics, Inc., Murrysville, PA, Stany Zjednoczone</td><td>1104776</td><td>To oprogramowanie służy do analizy snu zarejestrowanego przez nasadkę Actiwatch Spectrum Pro</td></tr><tr><td>Push, neutralną dla probówek 7 ml</td><td>Sarstedt, Numbrecht, Niemcy</td><td>65.793</td><td></td></tr><tr><td>Oprogramowanie SAS 9.4</td><td>SAS Institute, Cary, NC</td><td>https://www.sas.com/en_us/software/visual-statistics.html</td><td>To oprogramowanie służy do analizy danych. Można użyć dowolnego oprogramowania statystycznego (np. SPSS, R).</td></tr><tr><td>Materiały wysyłkowe</td><td>FedEx, USPS, UPS</td><td>Można skorzystać z</td><td></td> dowolnej firmy.</tr><tr><td>Kolekcjoner próbek Moczu/Stolca Biały 26 uncji</td><td>McKesson Corporation, San Francisco CA</td><td>16-9522</td><td>Numer podany w sekcji Numer katalogowy to Numer części Rurka</td></tr><tr><td>7 mL, 50 mm x 16 mm, PS</td><td>Sarstedt, Numbrecht, Niemcy</td><td>58.485</td><td></td></tr></tbody></table>

gromadzenie danych dotyczących snu, okołodoby, zmęczenia i wydajności w złożonych środowiskach operacyjnych

Collecting Sleep, Circadian, Fatigue, and Performance Data in Complex Operational Environments

Utrata snu i niewspółosiowość rytmu dobowego przyczyniają się do znaczącej liczby wypadków i incydentów operacyjnych. Środki zaradcze i projekty harmonogramu pracy mające na celu złagodzenie zmęczenia są zwykle oceniane w kontrolowanych środowiskach laboratoryjnych, ale skuteczność przełożenia takich strategii na środowiska operacyjne może być trudna do oceny. Ten manuskrypt podsumowuje podejście do zbierania danych dotyczących snu, okołodoby, zmęczenia i wydajności w złożonym środowisku operacyjnym. Przebadaliśmy 44 pilotów linii lotniczych w ciągu 34 dni, podczas gdy latali według ustalonego harmonogramu, który obejmował gromadzenie danych bazowych z 5 dniami lotów w godzinach porannych, czterema wczesnymi lotami, czterema lotami o dużym obciążeniu w ciągu dnia i czterema późnymi lotami, które lądowały po północy. Każdy blok pracy był oddzielony 3-4 dniami odpoczynku. Aby ocenić sen, uczestnicy stale nosili noszony na nadgarstku, potwierdzony badaniami monitor aktywności i wypełniali codzienne dzienniki snu. Aby ocenić fazę okołodobową, piloci zostali poproszeni o zebranie całego moczu wyprodukowanego w czterech lub ośmiu pojemnikach godzinnych w ciągu 24 godzin po każdym bloku dyżuru w celu oceny 6-sulfatoksymelatoniny (aMT6s), która jest biomarkerem rytmu okołodobowego. Aby ocenić subiektywne zmęczenie i obiektywną wydajność, uczestnicy zostali wyposażeni w urządzenie z ekranem dotykowym służącym do wypełniania Skali Zmęczenia Samna-Perelliego i Zadania Czujności Psychomotorycznej (PVT) podczas i po każdym locie, a także w porze czuwania, w środku dnia i przed snem. Korzystając z tych metod, stwierdzono, że czas snu był skrócony podczas wczesnych początków i późnych zakończeń w stosunku do wartości wyjściowej. Faza okołodobowa przesunęła się zgodnie z harmonogramem dyżurów, ale występował szeroki zakres szczytu aMT6 między osobami w każdym harmonogramie. Wyniki PVT były gorsze we wczesnych, dużych i późnych harmonogramach w porównaniu z planem bazowym. Ogólnie rzecz biorąc, połączenie tych metod było praktyczne i skuteczne w ocenie wpływu utraty snu i fazy okołodobowej na zmęczenie i wydajność w złożonym środowisku operacyjnym.

Stosując opisane metody, udało nam się zebrać dane z ponad 700 dni oraz ponad 3000 wyników PVT i ocen zmęczenia od 44 pilotów lotów krótkodystansowych7. Celem niniejszego badania była charakterystyka zmian w śnie, fazie okołodobowej, ocenach zmęczenia oraz wydajności pilotów lotów krótkodystansowych w zależności od godziny rozpoczęcia pracy i obciążenia pracą podczas lotów dziennych.
Aby uwzględnić wewnątrzpodmiotowy plan badania, wszystkie efekty warunków w odniesieniu do parametrów snu i wyników wydajności oceniono za pomocą analizy wariancji z powtarzanymi pomiarami i nieustrukturyzowanymi kowariancjami, przyjmując uczestnika jako czynnik powtarzany. Aby ocenić, czy parametry snu i wyniki wydajności zmieniały się w zależności od dnia w ramach danego harmonogramu, zastosowano liniowe modele efektów mieszanych do analizy zmian snu i wydajności w czasie. W celu uwzględnienia różnic indywidualnych w adaptacji do danego harmonogramu dopuszczono zmienność punktu przecięcia i nachylenia dla każdego uczestnika.
Pierwszym celem zrealizowanym przy użyciu tych metod było zbadanie wpływu godziny rozpoczęcia dyżuru na sen. Czas trwania snu, godzina zasypiania, godzina budzenia się oraz jakość snu zostały obliczone na podstawie dzienniczka snu i aktygrafii. Przykład aktogramu pochodzącego z monitora aktywności przedstawiono na Rysunku 7. Za pomocą analizy regresji z efektami mieszanymi wykazano, że pory i czas trwania snu różniły się znacząco w zależności od godziny rozpoczęcia pracy. Tabela 1 przedstawia godzinę zasypiania, godzinę budzenia się, czas trwania snu oraz jakość snu w zależności od rodzaju harmonogramu, zgodnie z danymi raportowanymi przez uczestników w dzienniczku snu. W bloku bazowym uczestnicy kładli się spać średnio około godziny 23:10 (SD = 1:41). Godzina zasypiania w bloku z wczesnym harmonogramem dyżurów różniła się znacząco od poziomu bazowego (p &lt; 0.01), przy czym uczestnicy raportowali wcześniejsze godziny zasypiania. Godziny zasypiania dla harmonogramów z dyżurami w południe i późno również różniły się znacząco od poziomu bazowego (p &lt; 0.01), a uczestnicy raportowali późniejsze godziny zasypiania. W dniach wolnych uczestnicy kładli się spać znacząco później (p &lt; 0.01) w porównaniu do poziomu bazowego.
Rysunek 8 przedstawia średni czas trwania snu wyznaczony na podstawie aktygrafii w ciągu dnia dla każdego typu harmonogramu. Uczestnicy spali znacząco krócej (p &lt; 0.01) podczas wczesnych rozpoczęć zmiany w porównaniu do poziomu bazowego. Czas trwania snu w pozostałych typach harmonogramów nie różnił się od poziomu bazowego. Latencja snu oraz efektywność snu uzyskane z aktygrafii nie różniły się znacząco od poziomu bazowego dla żadnego z typów harmonogramów. Czas czuwania po wystąpieniu snu (WASO) różnił się znacząco dla wczesnych rozpoczęć zmiany w porównaniu do poziomu bazowego (p &lt; 0.05), przy czym piloci zgłaszali większą ilość czasu czuwania podczas wczesnych rozpoczęć. Nie stwierdzono różnic między poziomem bazowym a pozostałymi typami harmonogramów. Nie odnotowano istotnych różnic między dniami odpoczynku a poziomem bazowym.
Drugim celem realizowanym za pomocą tych metod było zbadanie wpływu godziny rozpoczęcia dyżuru na fazę okołodobową mierzoną za pomocą aMT6s. Moment szczytowy (akrofaza) rytmu aMT6s jest wiarygodnym markerem fazy okołodobowej58. Rysunek 9 przedstawia przykład rytmu okołodobowego aMT6s w ciągu 24 h dla jednej osoby, natomiast Rysunek 10 pokazuje akrofazę aMT6s dla każdej osoby uczestniczącej w procedurach zbierania moczu w podziale na bloki badania. Zgodnie z wynikami dotyczącymi snu stwierdzono, że średnia faza okołodobowa była istotnie przesunięta w zależności od godziny rozpoczęcia pracy. Należy zwrócić uwagę na brakujące informacje w zakresie zbierania danych na Rysunku 10. Niektórzy uczestnicy mieli trudności z procedurami zbierania moczu w niektórych blokach lub zapomnieli odnotować czas pobrania próbek. W takich przypadkach nie było możliwe wygenerowanie wiarygodnych szacunków fazy okołodobowej na podstawie stężenia aMT6s, w wyniku czego część danych jest brakująca. W sytuacjach, gdy gromadzenie informacji o fazie okołodobowej jest kluczowe, zasadne może być kontaktowanie się z uczestnikami przed każdym pobraniem moczu, aby upewnić się, że procedury są prawidłowo przestrzegane.
Trzecim celem zrealizowanym za pomocą tych metod było zbadanie wpływu godziny rozpoczęcia służby na subiektywnie zgłaszane zmęczenie mierzone za pomocą SP oraz obiektywną wydajność mierzoną za pomocą PVT. Zgodnie z naszymi ustaleniami dotyczącymi snu, stosując analizę regresji z efektami mieszanymi, stwierdziliśmy, że zarówno zmęczenie (Tabela 2), jak i czasy reakcji w PVT (Rycina 11) były gorsze podczas wczesnych rozpoczęć, zmian południowych o dużym obciążeniu pracą oraz późnych zakończeń, w porównaniu z danymi wyjściowymi (p &lt; 0,001 SP; p &lt; 0,01 PVT RT). U uczestników odnotowano istotny wzrost liczby pominięć (lapses) dla każdego typu harmonogramu w porównaniu z poziomem wyjściowym (p &lt; 0,01 wczesne; p &lt; 0,05 południowe; p &lt; 0,01 późne). Wydajność w dniach wolnych była zbliżona do wydajności wyjściowej. Wyniki te opisano również w Tabeli 3.
<img alt="Wykres wzorców rytmu dobowego; przedziały czasu zegarowego; analiza cyklu sen-czuwanie." class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/59851/59851fig01.jpg" data-altupdatedat="1788282455000" data-alt="Rycina 1"> 
Rycina 1: Protokół badania w zależności od pory dnia dla każdego dnia badania. Ciemnoszare słupki reprezentują okresy lotów, w tym czas raportowania przed lotem (słupki puste), a jasnoszare słupki reprezentują okresy snu. Dni 1–5 stanowią bazowy blok dyżurów, dni 10–14 reprezentują wczesne rozpoczęcia dyżurów, dni 18–22 reprezentują rozpoczęcia dyżurów w południe, a dni 26–30 reprezentują późne rozpoczęcia. Zacieniowane słupki reprezentują pierwszy dzień odpoczynku po bloku dyżurów, w którym pobierany jest mocz. Rycina została powielona z publikacji Flynn-Evans et al.7. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/59851/59851fig01large.jpg" target="_blank">Kliknij tutaj, aby wyświetlić większą wersję tej ryciny.</a>
<img alt="Cyfrowy monitor nadgarstkowy, odczyt czasu 12:20, widok sylwetki, nacisk na ocenę stanu naczyń krwionośnych." class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/59851/59851fig02.jpg" data-altupdatedat="1788282455000" data-alt="Rycina 2"> 
Rycina 2: Monitor aktywności/akcelerometr noszony na nadgarstku niedominującej ręki. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/59851/59851fig02large.jpg" target="_blank">Kliknij tutaj, aby wyświetlić powiększoną wersję tej ryciny.</a>
<img alt="Schemat nawigacji aplikacji do badania snu, przedstawiający pory wprowadzania danych: rano, w południe, wieczorem." class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/59851/59851fig03.jpg" data-altupdatedat="1788282455000" data-alt="Rycina 3"> 
Rycina 3: Przykład testów przeprowadzanych w dniach odpoczynku przy użyciu aplikacji na ekran dotykowy.Od lewej do prawej: (A) strona główna aplikacji wyświetla dwa linki; (B) dzień odpoczynku wyświetla trzy linki: rano, w południe, wieczorem; (C) link „rano” wyświetla testy przeprowadzane rano; (D) link „w południe” wyświetla testy przeprowadzane po południu, a (E) link „wieczorem” wyświetla test przeprowadzany wieczorem. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/59851/59851fig03large.jpg" target="_blank">Kliknij tutaj, aby wyświetlić powiększoną wersję tej ryciny.</a>
<img alt="Zestaw do pobierania próbek biologicznych z pipetami, fiolkami, workiem na odpady biologiczne i pudełkiem wysyłkowym." class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/59851/59851fig04.jpg" data-altupdatedat="1788282455000" data-alt="Rycina 4"> 
Rycina 4: Zestaw do pobierania moczu. Zestaw zawiera (A) nakładkę na muszlę klozetową lub pojemnik do pobierania moczu, (B) pipety, (C) probówkę do pobierania moczu, (D) białe etykiety samoprzylepne, (E) worek na odpady biologiczne, (F) wkład chłodzący oraz (G) materiały do wysyłki. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/59851/59851fig04large.jpg" target="_blank">Kliknij tutaj, aby wyświetlić powiększoną wersję tej ryciny.</a>
<img alt="Arkusz rejestracji zbioru moczu, tabela zapisu danych dotyczących objętości i czasu w analizie próbek." class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/59851/59851fig05.jpg" data-altupdatedat="1788282455000" data-alt="Rysunek 5"> 
Rysunek 5: Przykład arkusza rejestracji zbioru moczu.
<img alt="Interfejs pomiaru szybkości uderzeń palca, wyświetlanie wyników czasowych, demonstracja interakcji człowiek-komputer." class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/59851/59851fig06.jpg" data-altupdatedat="1788282455000" data-alt="Rysunek 6"> 
Rysunek 6: Test czujności psychomotorycznej (PVT). (A) Urządzenie z ekranem dotykowym jest ustawione w pozycji poziomej, a na początku testu na ekranie wyświetlane są kciuki. (B) czasy reakcji są wyświetlane w prostokątnym polu w górnej środkowej części ekranu. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/59851/59851fig06large.jpg" target="_blank">Kliknij tutaj, aby wyświetlić powiększoną wersję tego rysunku.</a>
<img alt="Wykres dobowego wzorca aktywności; analiza tygodniowego zachowania sen-czuwanie w ciągu wielu dni." class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/59851/59851fig07.jpg" data-altupdatedat="1788282455000" data-alt="Rycina 7"> 
Rycina 7: Aktogram cykli sen-czuwanie w ciągu 24 h przez 14 dni. Ciemnoniebieski kolor oznacza okresy snu; jasnoniebieski oznacza okresy odpoczynku. Kolor czarny oznacza ruch. Kolor żółty oznacza światło. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/59851/59851fig07large.jpg" target="_blank">Kliknij tutaj, aby wyświetlić powiększoną wersję tej ryciny.</a>
<img alt="Wykres czasu trwania snu w zależności od dni harmonogramu; porównanie linii bazowej, wczesnych/południowych rozpoczęć i późnych zakończeń." class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/59851/59851fig08.jpg" data-altupdatedat="1788282455000" data-alt="Rycina 8"> 
Rycina 8: Średni czas trwania snu wyznaczony metodą aktygrafii w zależności od dnia dla każdego typu harmonogramu. Dzień 1 reprezentuje noc snu przed pierwszym okresem pracy w danym bloku. Gwiazdka oznacza istotną różnicę (*p &lt; 0.05, **p &lt; 0.01) między średnimi dla stanu bazowego a blokiem wczesnych rozpoczęć. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/59851/59851fig08large.jpg" target="_blank">Kliknij tutaj, aby wyświetlić powiększoną wersję tej ryciny.</a>
<img alt="Wykres liniowy rytmu okołodobowego przedstawiający poziomy hormonów (ug/h) w fazie wyjściowej, wczesnej, południowej i późnej." class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/59851/59851fig09.jpg" data-altupdatedat="1788282455000" data-alt="Rysunek 9"> 
Rysunek 9: Profil aMT6 dla pięciu pojemników do zbierania moczu w każdym epizodzie gromadzenia danych dla pojedynczego uczestnika. Dane przedstawiono w formie podwójnego wykresu. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/59851/59851fig09large.jpg" target="_blank">Kliknij tutaj, aby wyświetlić powiększoną wersję tego rysunku.</a>
<img alt="Schemat rytmu okołodobowego; czas zegarowy względem bloku badania; analizowane wzorce danych." class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/59851/59851fig10.jpg" data-altupdatedat="1788282455000" data-alt="Rycina 10"> 
Rycina 10: Akrofaza (szczyt) 6-sulfatoksymelatoniny (aMT6) w zależności od czasu (zegar 24 h) nadiru okołodobowego i typu harmonogramu dla każdej osoby. Wypełnione i puste kółka, trójkąty oraz kwadraty reprezentują poszczególnych uczestników. Rycina została powielona z publikacji Flynn-Evans et al.7 <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/59851/59851fig10large.jpg" target="_blank">Kliknij tutaj, aby wyświetlić powiększoną wersję tej ryciny.</a>
<img alt="Wykres testu czujności psychomotorycznej przedstawiający czas reakcji, przestoje i szybkość odpowiedzi w ciągu 5 dni." class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/59851/59851fig11.jpg" data-altupdatedat="1788282455000" data-alt="Rycina 11"> 
Rycina 11: Średni czas reakcji (RT), przestoje (RT &gt;500ms) i szybkość odpowiedzi (średnia 1/RT) w teście czujności psychomotorycznej (PVT) w zależności od dnia dla każdego rodzaju harmonogramu. Gwiazdki przy każdym nachyleniu wskazują zmiany w wynikach w zależności od dnia w danej warunkach. Nawiasy kwadratowe wskazują różnice w nachyleniu między wynikami bazowymi a nachyleniem wyników w każdej z pozostałych warunków (*p &lt; 0.05, **p &lt; 0.01). Baseline = wypełnione koła, early = otwarte koła, mid-day = wypełnione trójkąty, late = otwarte trójkąty. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/59851/59851fig11large.jpg" target="_blank">Kliknij tutaj, aby wyświetlić powiększoną wersję tej ryciny.</a>
<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always">
	<tbody>
		<tr>
			<td>Harmonogram prac</td>
			<td>n</td>
			<td>Godzina udania się na spoczynek (h, SD)</td>
			<td>Czas czuwania (h, SD)</td>
			<td>Czas trwania snu (h, SD)</td>
			<td>Jakość snu (SD)</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Poziom bazowy (ref.)</td>
			<td>39</td>
			<td>23:10 (1:41)</td>
			<td>7:20 (1:49)</td>
			<td>8.2 (0.9)</td>
			<td>2.4 (0.7)</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Wczesny</td>
			<td>42</td>
			<td>21:14 (1:01)**</td>
			<td>4:29 (0:47)</td>
			<td>7.4 (0.9)**</td>
			<td>2.5 (0.6)</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Południe</td>
			<td>41</td>
			<td>01:19 (0:43)**</td>
			<td>9:11 (0:58)</td>
			<td>7.9 (1.1)</td>
			<td>2.3 (0.6)</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Późny</td>
			<td>40</td>
			<td>02:18 (1:07)**</td>
			<td>9:57 (1:11)</td>
			<td>7.8 (1.4)*</td>
			<td>2.3 (0.7)</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Dni odpoczynku</td>
			<td>42</td>
			<td>23:47 (0:50)**</td>
			<td>8:16 (0:58)</td>
			<td>8.5 (0.9)*</td>
			<td>2.4 (0.5)</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>
Tabela 1: Wyniki dotyczące snu (godzina kładzenia się spać, godzina pobudki, czas trwania snu i jakość snu) uzyskane z dzienniczka snu w zależności od rodzaju harmonogramu. *p &lt; 0.05, **p &lt; 0.01; h = godzina, SD = odchylenie standardowe. Tabela została powielona z publikacji Flynn-Evans i wsp.7
<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always">
	<tbody>
		<tr>
			<td>Harmonogram prac</td>
			<td>Średnia (SD)</td>
			<td>wartość p</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Poziom bazowy</td>
			<td>3.51 (0.80)</td>
			<td>ref.</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Wczesny dyżur</td>
			<td>4.03 (0.88)</td>
			<td>&lt; 0.001</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Dyżur południowy</td>
			<td>3.85 (0.90)</td>
			<td>&lt; 0.001</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Dyżur późny</td>
			<td>3.85 (0.89)</td>
			<td>&lt; 0.001</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>
Tabela 2: Średnie i odchylenie standardowe dla wyników w skali Samn-Perelli (SP) w zależności od bloku dyżuru.Wyższa ocena wskazuje na większe zmęczenie.
<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always">
	<tbody>
		<tr>
			<td>Harmonogram prac</td>
			<td>n (uczestnicy)</td>
			<td>Średni czas reakcji (ms, SD)</td>
			<td>Szybkość reakcji (s, SD)</td>
			<td>Średnia liczba przeoczeń (&gt; 500 ms)</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Poziom wyjściowy (ref.)</td>
			<td>38</td>
			<td>236 (48)</td>
			<td>4.84 (0.61)</td>
			<td>3.1 (4.1)</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Wczesny</td>
			<td>40</td>
			<td>257 (70)**</td>
			<td>4.63 (0.66)**</td>
			<td>4.4 (5.4)**</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Południe</td>
			<td>39</td>
			<td>261 (62)**</td>
			<td>4.56 (0.66)**</td>
			<td>4.7 (5.1)*</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Późny</td>
			<td>38</td>
			<td>266 (64)**</td>
			<td>4.51 (0.63)**</td>
			<td>4.7 (5.0)**</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Dni odpoczynku</td>
			<td>40</td>
			<td>249 (56)</td>
			<td>4.69 (0.62)</td>
			<td>4.0 (4.5)</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>
Tabela 3: Średni czas reakcji (RT), szybkość odpowiedzi (średnia 1/RT) oraz liczbę przeoczeń (RT &gt; 500 ms) w teście czujności psychomotorycznej (PVT) w zależności od rodzaju harmonogramu.*p &lt; 0.05, **p &lt; 0.01; tabela została powielona z pracy Flynn-Evans et al.7

Utrata snu i niewspółosiowość rytmu dobowego przyczyniają się do licznych wypadków i incydentów operacyjnych. Skuteczność środków zaradczych i projektów harmonogramu pracy mających na celu złagodzenie zmęczenia może być trudna do oceny w środowiskach operacyjnych. Ten manuskrypt podsumowuje podejście do zbierania danych dotyczących snu, okołodoby, zmęczenia i wydajności w złożonych środowiskach operacyjnych.

Gromadzenie danych dotyczących snu, okołodoby, zmęczenia i wydajności w złożonych środowiskach operacyjnych

Sleep loss and circadian misalignment contribute to a meaningful proportion of operational accidents and incidents. Countermeasures and work scheduling ...

Zbieranie danych dotyczących czujności i wydajności w środowiskach operacyjnych jest trudne. Nasz protokół zapewnia zestaw narzędzi do zbierania danych dotyczących środków przeciwdziałania zmęczeniu w świecie rzeczywistym. Nasz protokół pozwala na ocenę snu, wydajności i fazy okołodobowej w złożonych środowiskach operacyjnych.Techniki te można wykorzystać do oceny występowania niedoboru snu i niewspółosiowości okołodobowej w wielu kohortach operacyjnych. Techniki te mogą również lepiej informować o długoterminowym stanie zdrowotnym przewlekłej utraty snu i niewspółosiowości okołodobowej. Ponieważ uczestnicy nie są nadzorowani przez personel badawczy, bardzo ważne jest, aby w pełni opisać procedury gromadzenia danych i często kontaktować się z uczestnikami.Przed rozpoczęciem procedury zbierania danych należy wybrać monitor aktywności, który został zweryfikowany pod kątem polisomnografii w środowisku laboratoryjnym. Poinstruuj każdego uczestnika, aby nosił monitor aktywności ciasno i bezpiecznie zamocowany na nadgarstku ręki niedominującej przez cały okres eksperymentu. Usunięcie monitora aktywności w przypadku czynności takich jak pływanie lub prysznic powinno być odnotowane w codziennym dzienniku snu, aby odróżnić usunięcie monitora aktywności od braku aktywności podczas drzemek.Jeśli monitor aktywności zawiera funkcję znacznika zdarzenia, poproś uczestnika o dotknięcie znacznika za każdym razem, gdy monitor aktywności zostanie usunięty. Aby pomóc nam w analizie. Poinstruuj uczestnika, aby naciskał znacznik zdarzenia podczas kładzenia się spać i budzenia się dla każdego epizodu snu, aby wzmocnić informacje uzyskane w dzienniku snu i pomóc w analizie.Po przypisaniu monitora aktywności do uczestnika wybierz aplikację, która będzie używana do codziennego zbierania danych. Poproś uczestnika, aby wypełnił kwestionariusz wyjściowy z informacjami demograficznymi przed przystąpieniem do jakichkolwiek procedur badawczych, które pomogą w interpretacji wyników badania. Poinstruuj uczestnika, aby wypełnił dziennik snu za pomocą aplikacji przed i po głównym epizodzie snu.Po przebudzeniu się z głównego epizodu snu poproś uczestnika o wskazanie czasu pobudki, liczby i czasu trwania przebudzeń oraz jakości snu. Poinstruuj uczestników, aby udokumentowali czas trwania i czas drzemek oraz przewidywane pory snu w dzienniku snu tuż przed pójściem spać. Aby uzyskać informacje na temat śledzenia PVT, należy zapoznać się z poniższymi instrukcjami dla każdego uczestnika, aby upewnić się, że każdy uczestnik otrzyma takie samo szkolenie.Za każdym razem trzymaj urządzenie w pozycji poziomej i najedź kciukiem na urządzenie w odległości kilku milimetrów od ekranu przez cały czas wykonywania testu. Podczas testu dotknij ekranu kciukiem swojej dominującej ręki. To jest ręka, z którą zazwyczaj piszesz.Gdy tylko zobaczysz czerwone cyfry przewijające się w polu, musisz użyć kciuka z dominującej ręki, aby zareagować na bodźce we wszystkich testach. Liczby na wyświetlaczu pokazują, jak szybko zareagowałeś za każdym razem, im mniejsza liczba, tym lepiej Ci poszło. Postaraj się dać z siebie wszystko i za każdym razem uzyskać najniższą możliwą liczbę.Jeśli dotkniesz ekranu zbyt wcześnie, zanim pojawią się liczby, zobaczysz komunikat o błędzie FS wskazujący na falstart. Jeśli stukniesz ręką niedominującą, zobaczysz komunikat ERR wskazujący na błąd, unikaj FS i ERR. Jeśli zapomnisz podnieść kciuk, ekran testowy przypomni Ci o tym po krótkim czasie.Zademonstruj prawidłową pozycję urządzenia z ekranem dotykowym i położenie kciuka podczas robienia PVT i poinstruuj uczestnika, aby utrzymywał urządzenie z ekranem dotykowym w trybie samolotowym przy wyłączonym Wi-Fi przez cały czas. Poinstruuj uczestnika, aby zainicjował PVT w czasie, który jest wolny od zakłóceń. Jeśli wystąpi rozproszenie uwagi, poproś uczestnika, aby zanotował liczbę rozproszeń w aplikacji po teście.Oprócz zejścia do lądowania każdego lotu, uczestnik komunikuje się ze swoim partnerem pracującym, aby upewnić się, że może poświęcić czas na wykonanie zadań związanych z nauką i że otoczenie jest wolne od zakłóceń. Aby zmierzyć produkcję 6-sulfatoksymelatoniny w celu oszacowania fazy okołodobowej, należy dostarczyć uczestnikowi zestaw do badania moczu, dziennik moczu i instrukcje w dniu treningu. Zestaw do oddawania moczu zawiera nasadkę do pisuaru lub dzbanek do pisuaru.Kilka pipet, pięć oznakowanych probówek do zbierania moczu na 24-godzinną zbiórkę, dwie dodatkowe tubki i białe etykiety z naklejkami, czyste torby z zamkiem błyskawicznym na zagrożenie biologiczne. Materiały do wysyłki, okład z lodu, dziennik zbiórki moczu oraz kopia instrukcji do wykorzystania podczas każdego bloku zbiórki. Poinformuj uczestnika, aby zebrał cały mocz wyprodukowany w ciągu 24 godzin, począwszy od momentu, gdy uczestnik obudzi się w celu pierwszego pobrania moczu w ciągu dnia, kontynuując w czterogodzinnych blokach przez cały dzień i ośmiogodzinnym bloku w nocy, co daje w sumie pięć próbek.Aby uzyskać próbkę moczu, poinstruuj uczestnika, aby użył nowej pipety do każdej próbki, aby przenieść niewielką ilość moczu z pojemnika do pobrania do nowej małej probówki na próbkę, aż probówka będzie wypełniona co najmniej do połowy. Po zamknięciu uczestnik powinien oznaczyć probówkę numerem wskazującym na pobraną próbkę z danego dnia. Oznaczoną tubę należy następnie umieścić w dużej torbie z zamkiem błyskawicznym, a torbę należy umieścić w pudełku wysyłkowym z zimnym opakowaniem.Następnie upewnij się, że każdy uczestnik otrzymał opłaconą z góry i zaadresowaną etykietę wysyłkową. Tutaj pokazano przykład aktugramu pochodzącego z monitora aktywności służącego do śledzenia czasu trwania snu, pory snu, czasu budzenia i jakości snu. W przypadku tej osoby czas i czas trwania snu różniły się istotnie w zależności od czasu rozpoczęcia pracy, co oceniano za pomocą analizy regresji efektów mieszanych.Ta reprezentatywna tabela przedstawia porę snu, godzinę budzenia, czas trwania snu i jakość snu według typu harmonogramu, zgłoszone przez wielu uczestników w ich dziennikach snu. Uczestnicy kładli się spać średnio około godziny 23:10 w bloku podstawowym, pora snu w bloku harmonogramu wczesnego dyżuru różniła się znacznie od wartości wyjściowej, przy czym uczestnicy zgłaszali wcześniejsze pory snu przed wczesną godziną rozpoczęcia dyżuru. Pory snu w godzinach południowych i późnych dyżurów również znacznie różniły się od wartości wyjściowej, przy czym uczestnicy zgłaszali późniejsze pory snu.Uczestnicy kładli się spać znacznie później w dni odpoczynku w porównaniu z wartością wyjściową. Uczestnicy uzyskali znacznie mniej snu we wczesnych początkach w porównaniu z wartością wyjściową, podczas gdy czas trwania snu w innych typach harmonogramu nie różnił się od wartości wyjściowej. Fazy 6-sulatoksymelatoniny acro dla każdej osoby, która uczestniczyła w procedurach zbierania moczu przez blok badawczy, wykazały, że zgodnie z ustaleniami dotyczącymi snu, główna faza okołodobowa była znacznie przesunięta w zależności od czasu rozpoczęcia pracy.Stosując mieszane efekty, wyniki analizy regresji były podobne zarówno dla uchybień, jak i szybkości odpowiedzi w PVT. Uczestnicy wykazali znaczny wzrost uchybień dla każdego typu harmonogramu w porównaniu z punktem wyjściowym. Podczas gdy wyniki uczestników w dni odpoczynku były podobne do wartości wyjściowej.Najważniejszym krokiem w tej procedurze jest odpowiednie przeszkolenie uczestników w zakresie wykonania zadania badawczego. W szczególności w przypadku gromadzenia danych PVT. Ta kombinacja metod i zakorzenionej aplikacji testowej pozwala na gromadzenie danych dotyczących snu, wydajności i faz okołodobowych w środowiskach operacyjnych.

collecting-sleep-circadian-fatigue-performance-data-complex

Research

JoVE Journal

Behavior

Zachowanie

Opisujemy procedury rejestracji dobowych rytmów aktywności lokomocyjnej Drosophila oraz późniejszej analizy danych. Rytmy aktywności lokomocyjnej są wiarygodnym behawioralnym wskaźnikiem zegarów okołodobowych zwierząt i są wykorzystywane jako standardowy odczyt funkcji zegara podczas badania mutantów okołodobowych lub analizowania wpływu środowiska na regulację systemu okołodobowego.

Oznaczanie aktywności lokomotorycznej w celu badania rytmów okołodobowych i parametrów snu u Drosophila

Dyskretne czujniki i wszechobecna technologia obliczeniowa włączona do codziennego życia domowego osób starszych umożliwia rejestrowanie znaczących zmian w zdrowiu i aktywności w sposób ciągły przez miesiące lub lata, dostarczając ekologicznie ważnych, wysokiej częstotliwości, wielodomenowych danych do badań lub zastosowań klinicznych.

Metodologia tworzenia ogólnowspólnotowego laboratorium życiowego w celu pozyskiwania dyskretnych i ciągłych danych dotyczących zdalnej aktywności i zdrowia

Zmiany w neuroaktywnych metabolitach szlaku kinureniny (KP) są związane z chorobami psychicznymi. Badanie funkcjonalnych wyników zmienionego szlaku kynureniny metabolizmu in vivo u gryzoni może pomóc w wyjaśnieniu nowych podejść terapeutycznych. Obecny protokół łączy podejścia biochemiczne i behawioralne w celu zbadania wpływu ostrej prowokacji kinureniną u szczurów.

Pomiar kinuryniny i kwasu kynureninowego metodą wysokosprawnej chromatografii cieczowej: powiązanie biochemii z funkcjami poznawczymi i snem u szczurów

Tutaj prezentujemy protokół mający na celu poprawę jakości danych z domowych testów snu poprzez dostarczenie metody wzbogacania instrukcji poprzez ustrukturyzowaną wizytę uczestnika. Protokół ten obejmuje wdrożenie podręcznika edukacyjnego krok po kroku ze zdjęciami, aby zapewnić prawidłowe rozmieszczenie sprzętu.

Multimodalne monitorowanie snu w domu u osób starszych

Tutaj prezentujemy metodę badania rytmów dobowych w wydajności po dokładnej kategoryzacji uczestników do grup fenotypów okołodobowych na podstawie Monachijskiego Kwestionariusza Chronotypu, złotego standardu biomarkerów fazy okołodobowej i miar aktygraficznych.

Fenotypowanie okołodobowe człowieka i dobowe testy wydajności w świecie rzeczywistym

Tutaj prezentujemy protokół, który bada związek między objawami poznawczymi a jakością snu u pacjentów z dużymi zaburzeniami depresyjnymi. Do oceny objawów poznawczych i jakości snu wykorzystano narzędzie zintegrowane z THINC i polisomnografię.

Związek między jakością snu a objawami poznawczymi u pacjentów z dużymi zaburzeniami depresyjnymi

M3-BREATHE to mobilny system zdrowia (mHealth), który integruje przenośne czujniki do monitorowania oddychania, zachowań i ekspozycji na czynniki środowiskowe w celu spersonalizowanego leczenia i oceny zdrowia w rzeczywistości.

Real-World M3-BREATHE: ku wielomodalnemu mobilnemu monitorowaniu zachowań, oddychania i ekspozycji w leczeniu i ocenie zdrowia

Podstawową miarą wyników w badaniach klinicznych dotyczących zaburzeń nerwowo-mięśniowych jest ogólna poprawa funkcji mięśni. Dlatego ocena wpływu potencjalnych związków terapeutycznych na wydajność mięśni przed klinicznym badaniem w modelach mysich ma ogromne znaczenie. Poniżej opisujemy kilka testów funkcjonalnych, aby rozwiązać ten problem.

Ocena wydajności funkcjonalnej w modelu myszy Mdx

Prezentujemy protokół używany do odkrycia interaktywnego wpływu między snem a kortyzolem na konsolidację pamięci, szczególnie w przypadku negatywnych obrazów pobudzających. W szczególności projekt eksperymentalny wykorzystuje śledzenie oczu, analizę kortyzolu w ślinie i testowanie pamięci behawioralnej – metody, które można stosować zarówno u uczestników zdrowych, jak i klinicznych.

Śledzenie ruchu gałek ocznych, kortyzol i opóźnienie konsolidacji snu i czuwania: połączenie metod w celu odkrycia interaktywnego wpływu snu i kortyzolu na pamięć

Przezczaszkowa stymulacja magnetyczna, elektromiografia i przechwytywanie ruchu 3D są powszechnie stosowanymi nieinwazyjnymi technikami badania funkcji nerwowo-mięśniowych u ludzi. W tym artykule opisujemy protokół, który synchronicznie próbkuje dane generowane przez wszystkie trzy z tych narzędzi wraz z unikalnym dodatkiem prezentacji bodźców rzeczywistości wirtualnej i informacji zwrotnych.

Wielofunkcyjny zestaw do badania kontroli motorycznej człowieka za pomocą przezczaszkowej stymulacji magnetycznej, elektromiografii, przechwytywania ruchu i rzeczywistości wirtualnej

Poznaj protokół gromadzenia danych o śnie, zmęczeniu i wydajności w złożonych środowiskach operacyjnych. Metoda obejmuje monitory aktywności, dzienniki snu i test PVT.

Gromadzenie danych dotyczących snu, okołodoby, zmęczenia i wydajności w złożonych środowiskach operacyjnych

Przeglądaj więcej filmów