JoVE Logo
著者
お問い合わせ

サインイン

この記事について

  • 要約
  • 要約
  • 概要
  • プロトコル
  • 結果
  • ディスカッション
  • 開示事項
  • 謝辞
  • 資料
  • 参考文献
  • 転載および許可

要約

睡眠喪失と概日ミスアライメントは、多くの操作上の事故やインシデントに貢献します。疲労軽減を目的とした対策や作業スケジューリング設計の有効性は、運用環境での評価が難しい場合があります。この原稿は、複雑な運用環境で睡眠、概日、疲労、およびパフォーマンスデータを収集するためのアプローチをまとめたものです。

要約

睡眠喪失と概日ミスアライメントは、運用上の事故やインシデントの有意な割合に寄与します。疲労軽減を目的とした対策や作業スケジューリング設計は、通常、制御された実験室環境で評価されますが、そのような戦略を運用環境に変換する有効性を評価することは困難な場合があります。この原稿は、複雑な運用環境で睡眠、概日、疲労、およびパフォーマンスデータを収集するためのアプローチをまとめた。34日間にわたり44人の航空会社のパイロットを対象に、5日間の午前中のフライト、4つの早期フライト、4つの高い作業負荷の高い昼間のフライト、真夜中以降に着陸した4つの遅延フライトを含む、固定されたスケジュールを飛行しながら調査しました。各作業ブロックは、3-4日間の休息によって分離された。睡眠を評価するために、参加者は手首を着用した研究検証済みの活動モニターを継続的に着用し、毎日の睡眠日記を完成させた。概日相を評価するために、パイロットは、概日リズムのバイオマーカーである6-スルファトキシメラトニン(aMT6s)の評価のために、各デュートブロックの後の24時間の間に4または8時間のビンで生成されたすべての尿を収集するように求められました。主観的な疲労と客観的なパフォーマンスを評価するために、参加者は、各フライト中および飛行中、およびウェイクタイム、昼間、およびウェイクタイムでSamn-Perelli疲労スケールと精神運動警戒タスク(PVT)を完了するために使用されるタッチスクリーンデバイスを提供されました。就寝。これらの方法を用いて、睡眠時間がベースラインに対して早期開始および遅い終了の間に減少したことがわかった。概日相は任務スケジュールに応じてシフトしたが、aMT6sのピークは各スケジュールで個人間で広い範囲であった。PVT のパフォーマンスは、ベースラインに対する初期、高ワークロード、および遅延スケジュールで悪化しました。全体的に、これらの方法の組み合わせは、複雑な運用環境における疲労とパフォーマンスに対する睡眠喪失および概日相の影響を評価するために実用的かつ効果的であった。

概要

睡眠不足と概日不整列に起因する疲労は、24時間の操作、不規則なスケジュール、および長時間労働を必要とする職業の安全性に対する深刻な脅威です。実験室の研究は、睡眠時間とタイミングの変化が、その後の覚醒とパフォーマンス3、4、5にどのように影響するかを特徴付けるのに役立ちました。これらの研究は、運用環境における疲労リスク管理の推奨事項と作業スケジューリングプラクティスの基礎を形成します 6.

この原稿では、航空運用のフィールドスタディを使用して、複雑な運用設定7で睡眠、概日、疲労、およびパフォーマンスデータを収集するためのアプローチを実証します。34日間にわたり44人の航空会社のパイロットを調査し、午前中のフライト、早期フライト、高い作業負荷の高い昼間のフライト、真夜中以降に着陸した遅延便を含むスケジュールを飛行しました。各作業ブロックは、3-4日間の休息によって分離された。パイロットは、飛行義務と休息日の両方を含む研究期間全体にわたって客観的かつ主観的なデータを収集しました。

実験室環境と実世界環境の違いを考えると、研究室で開発された戦略や対策の実施は、必ずしも期待どおりに運用に変換されるとは限りません。個人差、幅広い業務スケジュール、不規則で予測不可能な業務、組織の慣行と文化、労働協定は、科学の実用化を複雑にする要因の一部です。運用上の使用。その結果、睡眠、概日リズム、疲労または覚醒、およびパフォーマンスを評価するために一貫性のある信頼性の高い方法を使用して、このような介入の影響を評価することが重要です。監視とデータ収集のレベルは、予想される疲労レベルと、操作8内の安全性に関連するリスクに比例して維持する必要があります。さらに、安全に敏感な環境では、安全な操作を維持することは調査プロトコルにとって最も重要です。

睡眠時間と品質を評価するためのゴールドスタンダード方法は、頭皮、顔に置かれた電極とセンサーのコレクションを通じて脳活動、心拍数、眼球運動、筋肉活動を測定することを含むポリソムノグラフィー(PSG)を通じて、そして胸。堅牢ですが、PSG はほとんどの運用環境で睡眠情報を収集する実用的ではありません。多くのウェアラブルデバイスは、睡眠のタイミング、持続時間、および品質を推定するために開発されていますが、9、10の検証が行われているものはほとんどありません。手首を着用したアクティグラフィーと毎日の睡眠日記の組み合わせは、幅広い職業11、12、13、14の分野研究で睡眠を推定するために使用され、検証されていますPSGに対して、睡眠時間15の一致を示す。さらに、フィールドスタディにアクティグラフィーと睡眠日記を使用すると、ほとんどのアクティグラフィーデバイスは非支配的な手首に着用され、腕時計のようにシャワーや水泳のためにのみ取り外されるため、研究参加者の労力は低くなります。同様に、電話やタッチスクリーンデバイスに表示される適切に設計された睡眠日記は、通常、2分未満で参加者によって完了することができます。

睡眠覚醒サイクルは視床下部16の上皮核に位置する概日ペースメーカーによって調整される。このペースメーカーはまた、体温やホルモンのリズム(例えば、メラトニンやコルチゾール)などの生物学的機能の多くの他の側面を同期させます。内因性概日リズムは24時間に近いが、正確には24時間ではない。したがって、24 時間の日に安定した同期 (つまり、エントレインメント) を可能にするために、毎日リセットする必要があります。概日ペースメーカーの主なリセット剤は軽いです。非標準スケジュールと 24 時間の操作を必要とする運用環境では、概日上のミスアライメントが発生する可能性があり、その中で、眠る概日ドライブはスケジュールされた作業11と一致します。概日ペースメーカーが睡眠と覚醒を促進している時期は、概日リズムによって制御される生体信号のピークタイミング(概日相)を測定することによって決定することができる。

このような技術が課せられた作業スケジュールに概念ペースメーカーを合わせるために成功しているかどうかをよりよく理解するためには、対策の実施後の概日相を測定することが重要です。実験室の設定の位相を決定するために使用される概日系の出力の多くはマスキングを起こしやすく、フィールド環境での使用には適していません。例えば、体温の概日変化は、体温を変化させる運動などの活動に従事する自由な生活者では検出が困難である。メラトニンは光暴露によって急激に抑制され、血液中のメラトニンや唾液の採取は、光を制御できない状況では不可能になります。しかし、メラトニンの主要代謝産物である6-スルファトキシメラトニン(aMT6s)は尿中に排泄され、光のマスキング効果の影響を受けにくく、運用環境における概日相を測定するための理想的な候補である17、 18.

生理学の変化を測定するだけでなく、主観的な疲労や覚醒に対する作業スケジュールの変化の影響を測定することも重要です。覚醒と疲労の異なる側面を測定するために利用可能ないくつかのスケールがありますが、航空で最も一般的に使用される7点サムンペレリ疲労スケール(SP)19と9ポイントカロリンスカ眠気スケール(KSS)20です。SPはまた、職業21、22、23、24の広い範囲にわたるシフト労働者のフィールドスタディで一般的に使用されています。KSSは、脳波検査(EEG)や遅い転がり目の動き20、25、ならびに性能25などの眠気の客観的な尺度に対して検証されています。このスケールは、研究室とフィールド24、26の両方の研究で一般的に使用されます。異なるシフトワークや職業環境に適した他の主観的なスケールがあるかもしれません。検証済みのスケールを選択し、理想的には「許容可能な」覚醒レベルの有意義なしきい値を持つスケールを選択することが重要です。例えば、7以上のKSSスコアは、眠気および運転性能の障害の高レベルの徴候に関連しており、Samn-Perelliの評価は飛行任務28に直接関連する。この原稿に記載されている研究のために、Samn-Perelliは、もともとパイロットからなる研究集団の主観的疲労対策として開発されたので、使用されました。28歳

睡眠と概日相の測定は介入を評価する上で重要な要素ですが、フィールドスタディに関心のある主な結果は、通常客観的なパフォーマンスです。認知能力を評価するために開発された様々なテストがありますが、睡眠喪失と概日不整列の影響を測定するための最も敏感で信頼性の高いテストは、精神運動警戒タスク(PVT)です。元のPVT(PVT-192)は、個人が刺激を与えられ、可能な限り迅速にボタンを押すことによって刺激に応答するように指示される単純な反応時間テストです29。PVTは急性および慢性睡眠喪失および概日不整列4、5、30の条件の下で証明された。タスクの期間は、研究31、32の設計に基づいて変更することができます。しかし、従来の10分の持続時間は、実験室研究33、34で好ましい。5分の持続時間PVTは、通常、運用上の要求がテスト35の管理を妨げる可能性のあるフィールドスタディでより現実的です。

さらに、PVTは学習効果がほとんどなく、使い方も簡単で、テスト36中に研究参加者が観察されないフィールド環境に展開するための実用的なテストとなっています。タッチスクリーンデバイスのユビキタスは、PVTの簡単な展開を可能にしますが、PVTデータの収集にエラーを引き起こす可能性のあるタッチスクリーンデバイスの多くの側面があるので、研究者は、PVTを実装する際に注意する必要があります37 、38.たとえば、ハードウェアとソフトウェアの組み合わせによってシステムの遅延が異なり、バックグラウンドで実行されている他のアプリケーションでは、記録された反応時間に未知のエラーが発生する可能性があります。その結果、検証済みの PVT を使用して、一貫性のあるハードウェアとソフトウェア、WiFi、および他のすべてのアプリケーションをオフにして PVT データを収集することが重要です。また、運用環境でのテスト中に研究参加者を観察することは実用的ではないことを考えると、参加者が同じ指38を使用して、同じ向きでデバイスで各PVTを完了するように訓練することが重要です。 39.

データ収集のこれらの要素のそれぞれは重要であり、これらのツールは、過去40、41、42、43の他の運用研究で使用されてきました。ただし、上記の課題に加えて、参加者が独立してタスクを完了する必要がある場合、特に時間に敏感なコンポーネントが含まれている場合は、学習手順の遵守を達成することが困難な場合があります。運用環境でのデータ収集で重要な最後の要素は、個人が時間通りにタスクを完了しやすいように情報を編成することです。タッチスクリーンデバイス用のNASA PVT+アプリケーションは、作業手順を通じてそれらを導く、順番に参加者にタスクを提示するためにカスタマイズすることができます。たとえば、ここで示された研究では、航空会社のパイロットには、毎朝と夕方に睡眠日記を完成させるために使用されるアプリケーションがプリロードされたタッチスクリーンデバイスが提供されています。また、PVTテストや疲労定格を完了するためにも使用され、午前中、各フライトの最上方降下(TOD)、飛行後、および就寝前の夕方に使用されます。この情報のプレゼンテーションにより、パイロットは作業に関連する作業に最小限の不便を伴って学習手順を完了することができました。

パイロット間でデータを収集することは非常に困難です。パイロット疲労は安全な航空作戦40、44、45への脅威であるため、これらの課題にもかかわらず、この集団のデータを収集することが重要です。航空会社の運用の高強度は、乗組員のパフォーマンスの低下を助長し、疲労関連のインシデントのリスクを増加させます 46,47,48,49,50.上記の方法の組み合わせを使用して、34日間にわたり44人の短距離航空会社のパイロットの睡眠、概日リズム、疲労、パフォーマンスを測定しました。調査の間、パイロットは、5日間の午前中のフライト、4つの早期フライト、4つの高い作業負荷の高い昼間のフライト、および真夜中以降に着陸する4つの遅いフライトを含むベースラインデータ収集を含む固定スケジュールを飛びました。各作業ブロックは、3-4日間の休息によって分離された。これらの知見は、睡眠、概日リズム、疲労、パフォーマンスの尺測定を含む包括的なデータ収集が、運用環境でどのように使用できるかを示しています。

この場合、研究の目的は、睡眠、概日リズム、疲労、およびパフォーマンスをデューティ開始時間によって以下のように評価することにした。1)ベースライン:最初のデューティブロックの間、すべてのパイロットは、適切な夜間睡眠エピソードを可能にするために、午前中に始まり、それぞれ約2時間の2つのフライトを含む5日間働きました。このブロックの後に4日間の休息日が続いた。2)早期開始:早期勤務ブロックの間、すべてのパイロットは、それぞれ約5:00 AMと8:00 AMの間に始まる約2時間の2つのフライトを含む5日間働きました。このブロックの後に3日間の休息日が続いた。3)高いワークロードシフトは、昼間のデューティブロックの間、すべてのパイロットが5日間働き、それぞれ約2〜6時間の2〜4便を含み、ほぼ昼頃から始まりました。このブロックの後に3日間の休息日が続いた。4)遅い終わり:遅いデューティブロックの間に、すべてのパイロットは、午後4:00頃に始まり、真夜中頃に終わる、約3時間の2つのフライトを含む5日間働きました。このブロックの後に3日間の休息日が続いた。

プロトコル

この研究は、NASAエイムズ研究センターの機関審査委員会(IRB)によって承認され、すべての被験者は書面によるインフォームドコンセントを提供しました。NASA IRB(プロトコル番号HRI-319)によって承認されたプロトコルに準拠したすべての研究手順。

1. 参加者の選定と実験準備

  1. スタディスケジュールの決定
    1. 介入がない場合の結果を評価するために、ベースライン データ収集期間を含めます。
  2. 実験中にデータを収集するタイミングの特定
    1. 疲労を評価する場合、疲労とパフォーマンスの時間帯の変化により、結果メジャーに複数のデータ ポイントが含まれることが重要です。
    2. 可能な場合は、運用上重要なタスクと組み合わせてパフォーマンス データを収集します。航空会社のパイロットの場合、着陸の重要なタスクが発生する直前に、クルーズの最終段階にあるフライトのTODでPVTと疲労評価を収集することが有用です。
      注:より長いフライトやその他の運用環境での結果を評価するために、より多くの機内PVTデータが必要になる場合があります。研究者は、例えば、休憩時間中の疲労の変化に興味を持つかもしれません。
  3. 採用手続きは、学習目的によって異なる場合があります。参加者が単一の組織で雇用され、選択した組織の一般的な人口を表していることを確認します。したがって、追加の審査基準を適用する必要はありません。
    注:実験室環境では、参加者は通常、慢性的な健康状態を持っているか、睡眠障害アンケートで正常範囲外のスコアを持っている場合、参加者は参加から除外されます。運用環境では、参加者は慢性的な状態と未診断の睡眠障害を持つことができますが、これらの個人は、一般的に、労働者の広い範囲にわたる介入の有効性を測定するために研究に含まれるべきです。個人は、関心のある人口に電子メールまたは直接プレゼンテーションを通じて研究に参加するように招待されるべきです。
    1. 参加者に直接研究担当者と関わりてもらい、個々のデータに基づいて雇用の決定を行わないことを確認します。
    2. 国立衛生研究所から機密保持証明書を取得したり、会社の経営陣から保証する手紙を受け取るなど、参加者の雇用主から機密を保護するために必要な追加の予防措置を講じます。彼らの雇用が研究への参加によって影響を受けないとボランティア。
    3. 研究への参加が厳密に自発的であることを確認するインフォームドコンセントを受け取る。興味のあるボランティアが研究作業スケジュールに従い、調査中に取引作業シフトを阻止できることを確認します。
  4. 研究に参加した参加者を30~60分のトレーニング/ブリーフィング・セッションに参加してもらいます。
    1. アクティビティ・モニター、適切なアプリケーションがインストールされたタッチスクリーン・デバイス、および尿収集用品を含むデータ収集キットを参加者に提供します。参加者に背景アンケートを完備させる [例えば, ピッツバーグ睡眠質指数 (PSQI)51,疲労度スケール (FSS)52, エプワース眠気スケール (ESS)53, 個人の強さのチェックリスト (CIS)54,朝方/夕方性アンケート(MEQ)55]は、母集団におけるベースライン睡眠問題の有病率を推定する。これらのアンケートは、データ分析の共変量としても使用できます。
    2. 参加者と一緒に研究のすべての側面を確認し、研究アンケートとテストを完了するための手順でそれらを訓練します。参加者に1回の睡眠日記と毎日のアンケートを記入してもらい、参加者が質問を完了し、アプリケーションを使用する方法を理解していることを確認します。以下のセクション 6 に記載されているように、PVT を完了するための適切な手順について参加者をトレーニングします。
    3. 研究検証済みのアクティビティ・モニターを参加者に提供します。参加者には、常に活動モニターを着用するように指示し、水に浸かっているときにのみ取り除きます。参加者に、アプリケーションでのアクティビティ・モニターの削除の時刻を書き留めてもらいます。
    4. 参加者に尿採取材料を提供し、尿採取手順に向ける。参加者が尿サンプルを収集することを望まないか、または収集できない場合、この研究の要素は、倫理審査委員会によって承認された場合、任意のサブスタディとして含めることができます。

2. 実験設計

  1. 作業スケジュール: すべての個人が同じスケジュール (またはランダム化実験の場合はバランスの取れたスケジュール) に従っていることを確認します。さらに、介入またはスケジュール操作がない場合に所見を解釈する実験にベースラインまたはプラセボ条件を含める。
    注:    実験スケジュールを実装するには、パートナー組織と緊密に協力する必要があります。研究する人口に応じて、その他の考慮事項が必要な場合があります。短距離航空会社のパイロットを評価した研究では、一貫した睡眠環境を確保するために、毎日帰国できるスケジュールを設計しました。関心のある結果を評価するための最終的なスケジュールは、図 1に示されているものと同様である必要があります。
    1. 非就業日のデータ収集プロトコル:
      1. 目を覚まして寝る30分以内に毎日睡眠日記を完成させる。
      2. 参加者に活動モニターを継続的に着用してもらいます。
      3. サムン・ペレリ疲労スケール(SP)とPVT 3xを1日3倍に完了するよう参加者に指示する:朝(目覚め後1-2時間)、昼間(8-9時間後)、夕方(就寝前1-2時間)。
    2. 勤務日のデータ収集プロトコル:
      1. 目を覚まして寝る30分以内に毎日睡眠日記を完成させる。
  2. データ収集スケジュール: パフォーマンスの変化を評価するために、データ収集スケジュールに、運用上関連の時刻と 1 日あたりの複数のタイムポイント (最低でも、午前、昼、夕方) の PVT データの収集が含まれているようにします。睡眠喪失または概日不整列に関連付けられています。さらに、データ収集スケジュールが不要なデータ収集で参加者に過度の負担をかけないことにします。
    注:介入を評価するのに十分な情報を収集することと、参加者に過度の負担をかけることのバランスは、研究のコンプライアンスを維持し、研究からの撤退を最小限に抑えるために重要です。

3. アクティグラフィー収集手順

  1. ラボ環境で PSG に対して検証されたアクティビティ モニタを選択します (図2)。
    注:一部のアクティビティ モニタには、温度や心拍数などの追加機能が含まれますが、前述のように、これらの機能は個人の活動の影響を受ける可能性があります。一部のデバイスで使用できる 2 つの便利な機能は、イベント マーカーと光センサーです。照明情報は、概日位相情報の解釈に役立ち、イベントマーカーを使用してベッドでの時間とアクティビティモニタの除去をマークできますが、これらの機能は睡眠情報の収集には必要ありません。
  2. 実験期間中に非支配的な手の手首にしっかりと固定された活動モニターを着用するように参加者に指示します。アクティビティ モニタが手首にしっかりと固定されていない場合、アクティビティ数が危険にさらされる可能性があります。研究前のブリーフィング セッションで適切なフィッティングをデモンストレーションします。
  3. 運動中はアクティビティモニターを着用するが、水泳やシャワーを浴びる前に取り外す。アクティビティモニターの除去は、昼寝からの活動モニターの除去による非アクティブを区別するために、毎日の睡眠日記に記載する必要があります。
  4. アクティビティ・モニターにイベント・マーカー機能が含まれている場合は、アクティビティ・モニターが削除されるたびに、参加者にマーカーを押してもらいます。さらに、寝るときにイベントマーカーを押し、睡眠のエピソードごとに目を覚ますことを参加者に指示します。これは、睡眠日記で得られた情報を強化し、分析に役立ちます。

4. アプリベースのアンケート、睡眠日記、PVTコレクション

  1. 日次データ収集のアプリケーションを選択します。
    注:アプリベースのアンケートは、検証済みの紙のバージョンと照合して、アプリベースのバージョンが元の計測器を忠実に反映していることを確認する必要があります。特に、視覚的なアナログスケールを含むアンケートをチェックして、アプリ開発者が結果を Likert タイプのスケールに変換していないことを確認する必要があります。同様に、すべての質問と回答をチェックして、元の言語と応答のオプションが完全に含まれていること、および使用されているデバイスの画面サイズによって質問と応答の視覚化が損なわれていないことを確認する必要があります。
  2. アンケート: 参加者に、研究成果の解釈に役立つ学習手順に従事する前に、ベースラインアンケート(セクション1.4.1に概説)と人口統計情報を記入してもらいます。
  3. 睡眠日記:参加者に、個人の主な睡眠エピソードの前後に睡眠日記を完成してもらいます。1)参加者が完了しやすい、2)アプリケーションベースの睡眠日記がタイムスタンプ付きであるため、参加者に紙ではなくアプリケーションベースの睡眠日記を提供することが望ましい。さかのぼって睡眠日記を完成する。
    1. 覚醒睡眠日記:メイン睡眠エピソードから目を覚ますと、参加者に1)起床時間、2)覚醒の数と持続時間、および3)睡眠の質を示し続けます。
    2. 就寝時の睡眠日記:就寝直前に、昼寝の持続時間とタイミング、予想される就寝時間を記録するよう参加者に指示します。
  4. PVT:以下に説明するように正確な方法論を用いて、研究を通じて所定の時間にPVTを服用するよう参加者に指示する(セクション6)。
  5. 研究情報を明確かつ簡潔に提示し、参加者が必要な作業を迅速に判断できるようにタスクを提示します。
    注:私たちは、私たちの研究のためにNASA PVT+アプリを使用しています。NASA PVT+は、NASAエイムズ研究センターで開発されたタッチスクリーンデバイス用のアプリケーションです。アプリケーションは、必要に応じて様々なアンケートを含めるか、除外するために、各実験のためにカスタマイズされています。アプリは、参加者が順番に完了する必要がある各アクティビティを表示します (図 3を参照)。本研究では、アプリのメインページに「勉強登録」「休息日」「勤務日」の3つの主要なリンクが表示されます。「学習登録」リンクには、トレーニング日中に完了する次のアンケート(人口統計、MEQ、CIS、ESS)が含まれます。完了すると、リンクは参加者に表示されません。「休息日」リンクには、休暇中に完了するアンケートが含まれています: 朝の睡眠日記;午前、午後、および夕方の SP と PVT。そして夕方の睡眠日記は、その順番で提示されます。「勤務日」リンクには、3つの主要なリンクが表示されます:朝(睡眠日記)。タスクを実行します。そして夕方(睡眠日記)。[作業タスク] リンクは、飛行前 (SP、PVT、通勤時間) の 3 つのリンクで構成されます。TOD で記録し、参加者がその特定のフライトのテストを完了するために選択したフライト数 (SP、PVT)を表示します。および飛行後(SP、PVT)。

5. 尿回収手順

  1. 尿コレクションを使用して概日相を推定するためにaMT6sの生産を測定する(Lockley18およびハル56によって開発された手順からパイロットの尿収集のために適応)。
    1. 概日期をシフトすると予想される介入に続いて尿サンプルを採取するよう参加者に指示する。トレーニング当日に尿キット、尿ログ、指示を参加者に提供します。尿キット(図4)には、尿帽子または尿採取容器、いくつかのピペット、24時間コレクションあたり5本のラベル付き尿採取チューブ、2つの余分なチューブと白いステッカーラベル、クリーンバイオハザードジップロックバッグ、出荷材料、氷が含まれています。パック、尿回収ログ(図5)、および各収集ブロック中の参照命令のコピー(セクション5.2で概説)。
    2. 一般的な概要指示:24時間の期間にわたって生産されたすべての尿を収集する必要があることを参加者に知らせます。最初の収集ブロックは、参加者が最初の尿採取日に目を覚ます時間から始まり、日中は4時間ブロック、一晩8時間ブロックで続きます。合計で、各24時間のコレクションは5つのサンプルを含んでいる。
    3. 以下の指示を参加者に提供し、事前学習トレーニング中に手順のすべてのステップを確認します。参加者に前払いの住所付き配送ラベルが提供されていることを確認します。
  2. 参加者には、次の尿収集手順を使用します。
    初日に目が覚めたら、いつものようにトイレのトイレに行きます。初めてトイレに行った後、尿の採取を始めます。
    各収集ブロックの開始時に、コレクション ログ上のコレクション ブロックの日付、開始時刻、および概算終了時刻 (07:00~ 11:00 AM など) が記録されます。4 時間のコレクション ブロック (または 8 時間の夜間収集ブロック中) に複数回排尿する場合があります。この場合、同じ尿回収容器に排尿します。たとえば、07:00 ~11:00 AM のコレクション ウィンドウでは、午前 8:00 と午前 10:55 に排尿できます。これらの尿の空隙の両方が同じコレクション容器で一緒に混合されます。コレクション ブロックの最後にサンプルを取ります。排尿するたびに、収集ログに排尿する正確なクロック時間を記録します。排尿するたびに、すべての尿が回収容器に入る必要があります。
    サンプルを採取する直前に膀胱を空にしてください。たとえば、コレクション ブロックが午前 11:00 に終了する場合は、午前 11:00 の直前にコレクション コンテナーで排尿してから、サンプルを取ります。回収ブロックの最後に、容器のマーキングを使用して収集された尿の総体積を記録する。
    新しいピペットを取り、小さなチューブに収集容器から尿の少量を転送します。少なくとも半分満たされるように十分な尿でチューブを埋めます。チューブをキャップします。尿が凍結すると膨張し、過剰に充填された場合にチューブを壊す可能性があるため、チューブを完全に充填しないでください。チューブを満タンにした後、ピペットを捨てることができます。各サンプルチューブは、番号でラベル付けされ、数値順に配置されています。サンプルチューブを数値順に使用します(つまり、最初に1を使用し、次に2を使用します)。
    小さなチューブをジップロックバイオハザードバッグに入れます。大きなジップロックバッグをコールドパック付きの出荷箱に入れます。サンプルを採取した後、サンプルを採取ログに記録したチューブ番号と時計時間を記録し、残りの尿をトイレに捨てます。回収容器を水ですすいでください(回収容器をすすい上げには水以外は使用しないでください)。次の 3 つの昼間の収集ブロック (たとえば、11:00 AM- 3:00 PM、3:00 PM-7:00 PM、および 7:00 PM - 11:00 PM) のプロセスを繰り返します。
    一晩のコレクションブロックのために、あなたが寝る直前にあなたの4日目の昼間のサンプルを収集します。あなたが寝るとき、コレクションコンテナは空でなければなりません。一晩の収集ブロックには、夜間に排尿するすべての尿と、朝に初めて排尿した時の尿が含まれます。朝起きると、回収容器に排尿します。夜からの任意の尿は、あなたが朝に生成するこの最初の尿と混合されます。あなたが夜中に目を覚まさない場合は、一晩のサンプルは、あなたの最初の朝の排尿のみを含めることができます。2日目に初めて排尿した後、一晩の収集ブロックが完了します。
    24時間以内に作る尿を全て集めてください。トイレで誤って排尿した場合は、尿回収ログに書いておいて、回収を逃したことをお知らせください。

6. PVT管理方法

注:導入で説明したように、NASA-PVTは、個人が視覚刺激に反応する速度を測定する5分の持続的な注意、反応時間試験です。テストの期間は、スタディデザインに基づいて変更することができます。ターゲット35、57またはチェックボードパターン39を照らすものを含む、開発された多数のPVTデザインがあります。NASA-PVTは、ターゲットがミリ秒カウンターの形である実験室のPVT-192装置を模倣するように設計されました。

  1. 各参加者に次の指示を読んで、それぞれが同じトレーニングを受けられるようにしてください:「 "毎回横の位置にデバイスを保持し、画面の数ミリメートル以内にデバイスの上に各親指を置いてください。このテストを受ける。テスト中に、ボックス内で赤い数字がスクロールするのを見るとすぐに、支配的な手の親指(つまり、通常は書き込む手)を使用して画面をタップします。あなたはすべてのテストで刺激に応答するために、あなたの支配的な手から親指を使用する必要があります。ディスプレイの数字は、毎回応答した速度を示します。数値が小さいほど、より良い結果が生じくなります。最善を尽くし、毎回可能な限り最も低い数を取得するようにしてください。画面を早くタップすると(数字が表示される前に)、誤った開始を示すエラーメッセージ(「FS」)が表示されます。非支配的な親指を使用してタップすると、エラーを示す「ERR」というメッセージが表示されます。'FS' と 'ERR' を避けてください。親指を持ち上げるのを忘れると、短時間でテキスト画面が表示されます。図6は、PVTと親指の位置を取りながらタッチスクリーンデバイスの正しい位置を示すデモNASA-PVTの画面を表示します。
  2. WiFi を常にオフにして、タッチスクリーン デバイスを機内モードにしておくよう参加者に指示します。
    注:これは、内部ストップウォッチの精度が接続機能の影響を受けるPVTタスクでは特に重要であり、反応時間38に影響を与えます。
  3. 気晴らしのない時間に PVT を開始するように参加者に指示します。気晴らしが発生した場合は、テスト後にアプリケーション内の気晴らしの数を参加者に書き留めます。
    注:運用環境の要求を考えると、参加者はスケジュールされた PVT テストを完了できない可能性があります。この場合、参加者は、テストに合格した後、できるだけ早くPVTを受講するように指示されるべきです。また、PVTテストセッションの間に少なくとも30分を維持する必要があることを参加者に知らせることも重要です。

結果

記載の方法を使用して、我々は44短距離パイロット7の間で700日以上のデータと3,000 PVTと疲労評価を収集することができました。本研究の目的は、就業開始時刻と日中の作業負荷によって、短距離パイロットの睡眠、概日相、疲労評価、およびパフォーマンスの変化を特徴付けることを目的としていた。

被験者内研究設計を考慮して、参加者を繰り返し因子として使用して、非構造化共分散との分散の繰り返し測定分析を用いて、睡眠およびパフォーマンス結果に対するすべての条件効果を評価した。特定のスケジュールで睡眠とパフォーマンスの結果が日によって変化するかどうかを評価するために、線形混合効果モデルを睡眠およびパフォーマンスの変化に適用した。所定のスケジュールへの適応の個々の違いを考慮するために、インターセプトと傾斜は個人によって異なることを許された。

これらの方法で最初に取り上げられた目的は、義務開始時間が睡眠に与える影響を調べることでした。睡眠時間、就寝時間、起床時間、睡眠の質は、睡眠日記と行動性を用いて計算した。アクティビティ モニタから派生したアクトグラムの例を図7に示します。混合効果回帰分析を用いた作業開始時間の関数として、睡眠のタイミングと持続時間が有意に変化することが実証された。表1は、睡眠日記の参加者によって報告されたスケジュールタイプ別の就寝時間、起床時間、睡眠時間および睡眠の質を示す。参加者はベースラインブロックで平均23:10(SD=1:41)に就寝しました。早期勤務スケジュールブロックの就寝時間はベースライン(p<0.01)と大きく異なり、参加者は早めの就寝時間を報告しました。昼間と遅い勤務スケジュールの就寝時間もベースライン(p<0.01)と大きく異なり、参加者は後の就寝時間を報告しました。参加者は、ベースラインと比較して休息日に大幅に後に寝ました(p < 0.01)。

図 8は、各スケジュール タイプの日ごとの平均アクティグラフ派生睡眠時間を示しています。参加者は、ベースラインと比較して早期開始で有意に少ない睡眠(p < 0.01)を得た。他のスケジュールタイプの睡眠時間はベースラインと変わらなかった。アクティグラフィーから得られた睡眠遅延および睡眠効率は、どのスケジュールタイプのベースラインとも有意に異なっていなかった。睡眠発症後の覚醒(WASO)は、ベースライン(p<0.05)と比較して早期開始で有意に異なり、パイロットは初期開始時により多くの目を覚ましたと報告した。ベースラインと他のスケジュールタイプに違いはありませんでした。休息日とベースラインの間に有意な差はなかった。

これらの方法で取り上げられた第2の目的は、aMT6sによって測定された概日相に対するデューティ開始時間の影響を調べることであった。aMT6sリズムのピークタイミング(アクロフェーズ)は、概日相58の信頼できるマーカーである。図9は、1人の個人に対して24時間を超えるaMT6sの概日リズムの例を示し、図10は、研究ブロックによる尿採取手順に参加した各個人のaMT6sアクロフェーズを示す。睡眠に関する所見と一致して、作業開始時間に応じて概日期が有意にシフトしていることが判明した。図 10に示されているデータ収集情報に注意することが重要です。一部の個人は、いくつかのブロックの尿収集手順に問題があったか、彼らは彼らのサンプル収集のタイミングを記録するのを忘れていました。このような場合、aMT6s濃度から概日相の信頼性の高い推定値を生成すできず、その結果、一部のデータが欠落しています。概日相情報の収集が重要な場合は、各尿収集の前に参加者に電話して、手順が適切に従っていることを確認するのが賢明な場合があります。

これらの方法で取り上げられた第3の目的は、SPによって測定された自己報告疲労に対するデューティ開始時間の影響と、PVTによって測定された客観的な性能を調べることであった。睡眠に関する調査結果と一致して、混合効果回帰分析を用いて、疲労(表2)とPVT反応時間(図11)の両方が、早期開始時、高いワークロードの昼間シフト、および遅い終わりの間に悪化していることがわかりました。ベースライン データ収集 (p < 0.001 SP; p < 0.01 PVT RT) に対する相対的な情報です。参加者は、ベースライン(p< 0.01早期;p<0.05正午;p< 0.01遅れ)と比較して、各スケジュールタイプの経過が大幅に増加したことを示しました。休息日のパフォーマンスはベースラインのパフォーマンスと同様でした。これらの結果は表3にも記載されています。

figure-results-2447
図1:研究の各日の時刻による研究プロトコル。濃い灰色のバーは飛行前のレポート時間(オープンバー)を含む飛行期間を表し、薄い灰色のバーは睡眠期間を表します。1 日から 5 日はベースラインデューティ ブロックを表し、日は 10 ~ 14 日が早期関税開始を表し、18 ~22 日は昼間の関税開始を表し、26 ~ 30 日は遅延開始を表します。シェードバーは、尿が収集されたときに最初の休息日のポストデューティブロックを表します。●このフィギュアはフリン・エヴァンスら7.から再現。この図のより大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。

figure-results-3004
図2:非支配的な手の手首に装着された活動モニター/加速度計装置。この図のより大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。

figure-results-3330
図 3: タッチスクリーン アプリケーションを使用して休憩日に行ったテストの例。左から右へ:(A) アプリのメインページには 2 つのリンクが表示されます。(B) 残りの日には、朝、昼、夕方の3つのリンクが表示されます。(C) 朝のリンクには、午前中に行われたテストが表示されます。(D) 昼間のリンクには午後に行われたテストが表示され、夕方のリンクには夕方に行われたテストが表示されます。この図のより大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。

figure-results-3904
図4:尿キット。キットには、(A)尿帽または尿回収容器、(B)ピペット、(C)尿採取管、(D)白いステッカーラベル、(E)バイオハザードバッグ、(F)アイスパック、および(G)出荷が含まれています。材料。この図のより大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。

figure-results-4419
図5:尿採取ログの例。

figure-results-4594
図6:精神運動警戒タスク(PVT)。(A) タッチスクリーンデバイスは横向きで、テストの開始時に親指が画面に表示されます。(B) 反応時間は、画面の中央上部の長方形のボックスに表示されます。この図のより大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。

figure-results-5017
図7:14日間24時間にわたる睡眠覚醒サイクルのアクトグラム。濃い青色は睡眠期間を表します。水色は残りの期間を表します。黒い色は動きを表します。黄色はライトを表します。この図のより大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。

figure-results-5395
図8:各スケジュールタイプの日別平均アクチグラフィー由来睡眠時間。1 日目は、特定のブロックの最初の作業期間の前の睡眠の夜を表します。アスタリスクは、ベースライン条件と早期開始ブロックの間の平均値に有意な差 (*p < 0.05、 **p < 0.01) を指定します。この図のより大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。

figure-results-5824
図9:単一の参加者に対する各データ収集エピソードに対する5つの尿収集ビンのaMT6プロファイル。データは二重プロットされます。この図のより大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。

figure-results-6181
図10:6-スルファトキシメラトニン(aMT6)アクロフェイズ(ピーク)による概日ナディールの時間(24時間クロック)および各個体のスケジュールタイプ。塗りつぶされた開かれた円、三角形、正方形は個々の参加者を表します。この図はフリン・エヴァンスら7から再現されていますこの図の大きなバージョンを見るにはここをクリックしてください。

figure-results-6629
図11:精神運動警戒タスク(PVT)は、各スケジュールタイプでの反応時間(RT)、経過数(RT>500ms)、および応答速度(平均1/RT)を各スケジュールタイプで1日ずつ平均します。各勾配に続くアスタリスクは、その状態での日ごとのパフォーマンスの変化を示します。角かっこは、ベースラインパフォーマンスと他の各条件におけるパフォーマンスの勾配の差を示します(*p < 0.05、**p < 0.01)。ベースライン = 塗りつぶされた円、初期 = 開いている円、昼間 = 満たされた三角形、後半 = 開いている三角形。この図のより大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。

勤務スケジュールN就寝時間 (h, SD)スリープ解除時間 (h, SD)睡眠時間 (h, SD)睡眠の質 (SD)
ベースライン (ref.)3923:10 (1:41)7:20 (1:49)8.2 (0.9)2.4 (0.7)
初期4221:14 (1:01)**4:29 (0:47)7.4 (0.9)**2.5 (0.6)
正午4101:19 (0:43)**9:11 (0:58)7.9 (1.1)2.3 (0.6)
後半4002:18 (1:07)**9:57 (1:11)7.8 (1.4)*2.3 (0.7)
休息日数4223:47 (0:50)**8:16 (0:58)8.5 (0.9)*2.4 (0.5)

表1:睡眠日記由来の睡眠結果(就寝時間、起床時間、睡眠時間、睡眠の質)をスケジュールタイプ別に示す。*p < 0.05, **p < 0.01;h = 時間、SD = 標準偏差。このテーブルはフリン・エヴァンスら7から再現

勤務スケジュール平均値 (SD)p 値
ベースライン3.51 (0.80)参考。
早期勤務4.03 (0.88)< 0.001
正午の義務3.85 (0.90)< 0.001
遅い義務3.85 (0.89)< 0.001

表 2: デューティ ブロックによる Samn-Perelli (SP) スコアの平均と標準偏差。評価が高いほど、疲労度が高いことを示します。

勤務スケジュールn (参加者)平均反応時間 (ミリ秒、 SD)応答速度 (s, SD)平均経過 (> 500 ミリ秒)
ベースライン (ref.)38236 (48)4.84 (0.61)3.1 (4.1)
初期40257 (70)**4.63 (0.66)**4.4 (5.4)**
正午39261 (62)**4.56 (0.66)**4.7 (5.1)*
後半38266 (64)**4.51 (0.63)**4.7 (5.0)**
休息日数40249 (56)4.69 (0.62)4.0 (4.5)

表3:精神運動警戒タスク(PVT)は、スケジュールタイプ別の反応時間(RT)、応答速度(平均1/RT)、経過数(RT> 500ミリ秒)を平均する。*p < 0.05, **p < 0.01;このテーブルはフリン・エヴァンスら7から再現されています

ディスカッション

この原稿に記載されている方法は、睡眠パターン、概日相、疲労評価、および早期開始、高いワークロードの昼間のフライト、および遅い終わりを含む昼間のフライト中のパイロットのパフォーマンスに関する洞察を提供します。これらの方法の組み合わせは、これらの要因はすべて、作業開始時間とワークロードのわずかな変化の影響を受けることがわかります。体系的な研究スケジュールを評価し、これらの対策を使いやすいタッチスクリーンアプリケーションに統合することで、困難な環境で大量のデータを収集しました。この方法の組み合わせを使用すると、従来の昼間の勤務シフト時の覚醒とパフォーマンスの変化をより明確に解釈できます。

客観的な睡眠、概日、疲労、およびパフォーマンスデータを測定する方法の設計と実装は、時差ぼけがない日中の飛行中に作業開始時間がパイロットに与える影響を判断する上で重要でした。このプロトコルは、条件間の体系的な比較を可能にすると同時に、参加者の不便を最小限に抑え、運用上関連するタイムポイントでのデータ収集を最大化するように設計されています。これらは、運用環境で意味のあるデータを収集するための重要な手順です。この対策は、研究室とフィールドスタディの両方で検証されており、結果を解釈するために重要です。この研究は、参加者が独立して学習手順を完了できるように設計されましたが、事前学習説明会は、ボランティアが学習手順を理解し、完了時に一貫性を維持することの重要性を確実に理解するために重要でした。特にPVTのテストと質問を研究します。

睡眠時間とタイミングが仕事の開始時間に応じて変化するという知見は、PSGを使用して睡眠タイミング59、60を評価した個人の小さなサンプルにおける以前の研究と一致している。早期開始と遅い終了は、睡眠のタイミングを侵害することが予想される場合がありますが、運用環境で収集されたデータの大規模なサンプルは、参加者が睡眠を失う予期しない方法に関する洞察を提供します。例えば、覚醒する最強のドライブを表すウェイクメンテナンスゾーンは、習慣的な就寝時間の直前に発生します。実験室の研究では、参加者は覚醒維持ゾーン61、62、63の間に睡眠困難を持つことが示されている。参加者は早起けに備えるために、通常より数時間早く寝ようとすることが期待された。また、覚醒維持ゾーン中に睡眠を開始しようとした結果、参加者は早期開始前の睡眠中に長い睡眠遅延を示す可能性があることも期待された。しかし、これはそうではありませんでした。これらのデータは、実験室と現場の重要な違いを浮き彫りにし、運用環境で睡眠データを収集する必要性を示しています。

概日相情報は個人のサブセットで得られたが、各スケジュールタイプで観察された概日相変化は、睡眠タイミングで観察された変化を反映した。このプロトコルに概日相を追加することで、疲労評価とパフォーマンスが作業開始時刻によって変化した理由を理解する機能が強化されました。覚醒とパフォーマンスは概日リズムに従い、最も低い覚醒と最も低いパフォーマンスは、通常、aMT6sアクロフェイズのタイミングと一致します。ほとんどの参加者の概日リズムは、課せられた作業スケジュールに対して期待される方向にシフトすることが判明したが、このシフトは個人間で変動することがわかった。これは、一部の個人が早期または遅いスケジュールに適応するのがより困難で、控えめな概日不整列を引き起こす可能性があることを示唆しています。これらの方法の組み合わせは、これらの結論の解釈を強化しました。

また、収集された睡眠データは、疲労評価とパフォーマンスが異なる作業スケジュールに対して変化した理由をより深く理解することができました。例えば、初期の開始と遅い終了の間に、サム・ペレリの評価とPVTのパフォーマンスは、これらのスケジュールのそれぞれに日ごとに悪いことがわかりました。これは、パイロットがベースラインに対して初期の開始時と遅い終了時に睡眠を得る時間が少ないため、これらのスケジュールで毎日睡眠負債を発生させていたので、理にかなっています。対照的に、PVTのパフォーマンスは、高いワークロードの昼間の開始スケジュールの間も日中に悪かった。昼間のスケジュールでは、パイロットが得た睡眠時間は、ベースラインデータ収集中の睡眠時間と変わらなかった。その結果、この知見は、昼間の作業スケジュールで観察されたパフォーマンスの低下が急性睡眠制限によって駆動される可能性が低いことを示唆している。睡眠データなしで疲労度とパフォーマンスデータを解釈することは非常に困難であり、これらの方法の組み合わせは重要です。

これらのメソッドは正常に設計および実装されましたが、この方法にはいくつかの課題が伴う場合があります。たとえば、参加者が一部の手順を完了するタイミングや方法を忘れる可能性があります。特に尿採取の第1段階では、プロトコルに従ってタスクを完了していることを確認するために、定期的にボランティアと連絡を取るのに役立ちます。さらに、個人が研究デバイスを紛失したり損傷したりする可能性があるため、研究期間が長くなるにつれてデータ損失のリスクが高まります。この調査の場合と同様に、数週間の研究が予定されている場合は、潜在的なデータ損失を減らし、プロトコルのコンプライアンスを確認するために、研究の中間点でデータをダウンロードすることが望ましい場合があります。データが不十分であったり欠落したりすると、結果の解釈が低下する可能性があるため、個人がデータを適切に収集できるように注意が必要です。

これらのメソッドには、他の操作設定で多くのアプリケーションが考えられます。これらの方法は、宇宙飛行や軍事作戦中など、異常なスケジューリング慣行や環境上の考慮事項を持つ職業における睡眠、概日相、疲労、およびパフォーマンスを特徴付けるために使用できます。さらに、概日相シフトを加速する青色光の使用、戦略的なオンザジョブ昼寝、睡眠を最大化するための催眠術など、実験室環境で評価される多くの有望な介入と対策があります。覚醒を改善するためにカフェインなどの覚醒剤を使用する機会。このようなアプローチは、制御された実験室条件下で有効であることが示されるかもしれませんが、運用環境でのそのようなツールや技術の導入は、現実世界の疲労を軽減する効果を確認するために評価されなければなりません。アクティグラフィー、睡眠日記、概日位相情報、疲労評価、PVTコレクションの組み合わせは、タスクの管理を容易にする使いやすいソフトウェアアプリケーションと組み合わせることで、有効性を評価するための十分なデータを提供します。介入の。これらの方法を組み合わせると、他の複雑な運用環境に対して大きな翻訳の可能性があり、より侵略的なデータ収集の取り組みを展開することが困難になる可能性があります。

開示事項

EEFEはベビースリープサイエンスのコンサルタントであり、ワシントン州立大学、シカゴ大学、プゲット・サウンド・パイロット、国家安全評議会、米国睡眠医学・睡眠研究会から旅行資金を受け取っています。他の著者は報告する開示を持っていません。

謝辞

研究参加者と航空会社のスタッフがデータ収集をサポートしてくれたことに感謝します。また、NASAエイムズ研究センターの疲労対策研究所のメンバーの皆様のご支援に感謝申し上げます。この研究は、NASAシステム全体の安全プログラムによって支援されました。

資料

NameCompanyCatalog NumberComments
Actiwatch Spectrum ProPhilips Respironics, Bend OR, USA1099351The number listed in the Catalog Number section is the Reference number for Actiwatch Spectrum Pro.
iPod Touch 5Th genApple Inc., Cupertino CA, USAA1509The number listed in the Catalog Number section is the Model number. Newer generations of iPods can be used for data collection.
Medline DYND30261 Zip-Style Biohazard Specimen Bags, Plastic, Latex Free, 9" Length, 6" Width, ClearMedline Industries, Inc., Northfield ILDYND30261The number listed in the catalog Number section is the Part number
Medline DYND80024 24 h Urine Collection Bottle, 3,000 mLMedline Industries, Inc., Northfield ILDYND80024The number listed in the catalog Number section is the Part number
Moveland 3 mL Disposable Plastic Transfer PipettesMoveland
Nordic Ice NOR1038 No-Sweat Reusable Long-Lasting Gel Pack, 16 oz. (Pack of 3)Nordic Cold Chain Solutions0858687005050
Office Depot Brand Print-Or-Write Color Permanent Inkjet/Laser File Folder Labels, OD98817, 5/8" x 3 1/2", Dark BlueOffice Depot, Inc.Boca Raton FL, USA660-426
Philips Actiware 6.0.9Respironics, Inc., Murrysville PA, USA1104776This software is used to analyze sleep recorded through Actiwatch Spectrum Pro
Push cap, neutral for 7 mL tubesSarstedt, Numbrecht, Germany65.793
SAS software 9.4SAS Institute, Cary, NChttps://www.sas.com/en_us/software/visual-statistics.htmlThis software is used to analyze the data. Any statistical software (e.g., SPSS, R) can be used.
Shipping materialFedEx, USPS, UPSAny company can be used.
Specimen Collector Urine/Stool White 26 oz.McKesson Corporation, San Francisco CA16-9522The number listed in the catalog Number section is the Part number
Tube 7 mL, 50 mm x 16 mm, PSSarstedt, Numbrecht, Germany58.485

参考文献

  1. Fischer, D., Lombardi, D. A., Folkard, S., Willetts, J., Christiani, D. C. Updating the "Risk Index": A systematic review and meta-analysis of occupational injuries and work schedule characteristics. Chronobiology International. 34 (10), 1423-1438 (2017).
  2. Williamson, A., et al. The link between fatigue and safety. Accident Analysis and Prevention. 43 (2), 498-515 (2011).
  3. Dawson, D., Reid, K. Fatigue, alcohol and performance impairment. Nature. 388 (6639), 235 (1997).
  4. Van Dongen, H. P., Maislin, G., Mullington, J. M., Dinges, D. F. The cumulative cost of additional wakefulness: dose-response effects on neurobehavioral functions and sleep physiology from chronic sleep restriction and total sleep deprivation. Sleep. 26 (2), 117-126 (2003).
  5. Santhi, N., Horowitz, T. S., Duffy, J. F., Czeisler, C. A. Acute sleep deprivation and circadian misalignment associated with transition onto the first night of work impairs visual selective attention. PLoS One. 2 (11), e1233 (2007).
  6. Gander, P. H. Evolving Regulatory Approaches for Managing Fatigue Risk in Transport Operations. Reviews of Human Factors and Ergonomics. , 253-271 (2015).
  7. Flynn-Evans, E. E., et al. Sleep and neurobehavioral performance vary by work start time during non-traditional day shifts. Sleep Health. 4 (5), 476-484 (2018).
  8. Gander, P., Kryger, M., Roth, T., Dement, W. C., et al. . Principles and practice of sleep medicine. 6, (2016).
  9. Mantua, J., Gravel, N., Spencer, R. M. Reliability of sleep measures from four personal health monitoring devices compared to research-based actigraphy and polysomnography. Sensors (Basel). 16 (5), 646 (2016).
  10. de Zambotti, M., Claudatos, S., Inkelis, S., Colrain, I. M., Baker, F. C. Evaluation of a consumer fitness-tracking device to assess sleep in adults. Chronobiology Internations. 32 (7), 1024-1028 (2015).
  11. Flynn-Evans, E. E., Barger, L. K., Kubey, A. A., Sullivan, J. P., Czeisler, C. A. Circadian misalignment affects sleep and medication use before and during spaceflight. Npj Microgravity. 2, 15019 (2016).
  12. Gander, P., Millar, M., Webster, C., Merry, A. Sleep loss and performance of anaesthesia trainees and specialists. Chronobiology International. 25 (6), 1077-1091 (2008).
  13. Gander, P., van den Berg, M., Signal, L. Sleep and sleepiness of fishermen on rotating schedules. Chronobiology International. 25 (2-3), 389-398 (2008).
  14. Roach, G. D., Darwent, D., Sletten, T. L., Dawson, D. Long-haul pilots use in-flight napping as a countermeasure to fatigue. Applied Ergonomics. 42 (2), 214-218 (2011).
  15. Signal, T. L., Gale, J., Gander, P. H. Sleep measurement in flight crew: comparing actigraphic and subjective estimates to polysomnography. Aviation Space and Environmental. 76 (11), 1058-1063 (2005).
  16. Czeisler, C. A., Gooley, J. J. Sleep and circadian rhythms in humans. Cold Spring Harbor and Symposia on Quantitative Biology. 72, 579-597 (2007).
  17. Bojkowski, C. J., Arendt, J., Shih, M. C., Markey, S. P. Melatonin secretion in humans assessed by measuring its metabolite, 6-sulfatoxymelatonin. Clinical Chemistry. 33 (8), 1343-1348 (1987).
  18. Lockley, S. W., Skene, D. J., Arendt, J., Tabandeh, H., Bird, A. C., Defrance, R. Relationship between melatonin rhythms and visual loss in the blind. The Journal of Clinical Endocrinology & Metabolism. 82 (11), 3763-3770 (1997).
  19. Samn, S. W., Perelli, L. P. Estimating aircrew fatigue: a technique with application to airlift operations. School of Aerospace Medicine Brooks AFB, TX. , (1982).
  20. Åkerstedt, T., Gillberg, M. Subjective and objective sleepiness in the active individual. International Journal of Neuroscience. 52 (1-2), 29-37 (1990).
  21. Jay, S. M., Dawson, D., Ferguson, S. A., Lamond, N. Driver fatigue during extended rail operations. Applied Ergonomics. 39 (5), 623-629 (2008).
  22. Dorrian, J., Baulk, S. D., Dawson, D. Work hours, workload, sleep and fatigue in Australian Rail Industry employees. Applied Ergonomics. 42 (2), 202-209 (2011).
  23. Ferguson, S. A., Baker, A. A., Lamond, N., Kennaway, D. J., Dawson, D. Sleep in a live-in mining operation: the influence of start times and restricted non-work activities. Applied Ergonomics. 42 (1), 71-75 (2010).
  24. Gander, P. H., et al. Crew fatigue safety performance indicators for fatigue risk management systems. Aviation Space and Environmental Medicine. 85 (2), 139-147 (2014).
  25. Kaida, K., et al. Validation of the Karolinska sleepiness scale against performance and EEG variables. Clinical Neurophysiology. 117 (7), 1574-1581 (2006).
  26. Short, M. A., et al. The effect of split sleep schedules (6h-on/6h-off) on neurobehavioural performance, sleep and sleepiness. Applied Ergonomics. 54, 72-82 (2016).
  27. Reyner, L., Horne, J. A. Falling asleep whilst driving: are drivers aware of prior sleepiness?. International Journal of Legal Medicine. 111 (3), 120-123 (1998).
  28. Samn, S., Perelli, L. . Estimating Aircrew Fatigue: A Technique with Application to Airlift Operations. , (1982).
  29. Dinges, D. F., Powell, J. W. Microcomputer analysis of performance on a portable, simple visual RT task sustained operations. Behavior Research Methods, Instruments & Computers. 17 (6), 3 (1985).
  30. Basner, M., Dinges, D. F. Maximizing sensitivity of the psychomotor vigilance test (PVT) to sleep loss. Sleep. 34 (5), 581-591 (2011).
  31. Grant, D. A., Honn, K. A., Layton, M. E., Riedy, S. M., Van Dongen, H. P. A. 3-minute smartphone-based and tablet-based psychomotor vigilance tests for the assessment of reduced alertness due to sleep deprivation. Behavioral Research Methods. 49, 9 (2017).
  32. Veksler, B. Z., Gunzelmann, G. Functional equivalence of sleep loss and time on task effects in sustained attention. Cognitive Science. 42 (2), 32 (2018).
  33. Belenky, G., et al. Patterns of performance degradation and restoration during sleep restriction and subsequent recovery: a sleep dose-response study. Journal of Sleep Research. 12 (1), 1-12 (2003).
  34. Lamond, N., et al. The impact of a week of simulated night work on sleep, circadian phase, and performance. Occupational Environmental Medicine. 60 (11), e13 (2003).
  35. Thorne, D. R., et al. The Walter Reed palm-held psychomotor vigilance test. Behav Res Methods. 37 (1), 111-118 (2005).
  36. Dinges, D. F., Kribbs, N. B., Folkard, S., Monk, T. H. . Sleep, sleepiness and performance. , 97-128 (1991).
  37. Jota, R., Ng, A., Dietz, P., Wigdor, D. How fast is fast enough?: a study of the effects of latency in direct-touch pointing tasks. CHI Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems Pages. , 2291-2300 (2013).
  38. Arsintescu, L., Mulligan, J. B., Flynn-Evans, E. E. Evaluation of a Psychomotor Vigilance Task for Touch Screen Devices. Human Factors. 59 (4), 661-670 (2017).
  39. Kay, M., et al. The 7th Conference on Pervasive Computing Technologies for Healthcare. , 248-251 (2013).
  40. Bourgeois-Bougrine, S., Carbon, P., Gounelle, C., Mollard, R., Coblentz, A. Perceived fatigue for short- and long-haul flights: a survey of 739 airline pilots. Aviation Space and Environmental Medicine. 74 (10), 1072-1077 (2003).
  41. Petrilli, R. M., Roach, G. D., Dawson, D., Lamond, N. The sleep, subjective fatigue, and sustained attention of commercial airline pilots during an international pattern. Chronobiology International. 23 (6), 1357-1362 (2006).
  42. Rai, B., Foing, B. H., Kaur, J. Working hours, sleep, salivary cortisol, fatigue and neuro-behavior during Mars analog mission: five crews study. Neuroscence Letters. 516 (2), 177-181 (2012).
  43. Barker, L. M., Nussbaum, M. A. Fatigue, performance and the work environment: a survey of registered nurses. Journal of Advanced Nursing. 67 (6), 1370-1382 (2011).
  44. Samel, A., Wegmann, H. M., Vejvoda, M. Aircrew fatigue in long-haul operations. Accidend Analysis & Prevention. 29 (4), 439-452 (1997).
  45. Reis, C., Mestre, C., Canhao, H. Prevalence of fatigue in a group of airline pilots. Aviation Space and Environmental Medicine. 84 (8), 828-833 (2013).
  46. Marcus, J. H., Rosekind, M. R. Fatigue in transportation: NTSB investigations and safety recommendations. Inury Prevention. 23 (4), 232-238 (2017).
  47. Goode, J. H. Are pilots at risk of accidents due to fatigue?. Journal of Safety Research. 34 (3), 309-313 (2003).
  48. O'Hagan, A. D., Issartel, J., Fletcher, R., Warrington, G. Duty hours and incidents in flight among commercial airline pilots. International Journal of Occupational Safety and Ergonomics. 22 (2), 165-172 (2016).
  49. National Transportation Safety Board. . Uncontrolled collision with terrain. American International Airways Flight 808. NTSB/AAR-94/04. , (1994).
  50. Federal Aviation Administration. . FAA Report. Regulatory Impact Analysis. Flightcrew Member Duty and Rest Requirements PART 117 . , (2011).
  51. Buysse, D. J., Reynolds, C. F., Monk, T. H., Berman, S. R., Kupfer, D. J. The Pittsburgh Sleep Quality Index: a new instrument for psychiatric practice and research. Psychiatry Research. 28 (2), 193-213 (1989).
  52. Krupp, L. B., LaRocca, N. G., Muir-Nash, J., Steinberg, A. D. The fatigue severity scale. Application to patients with multiple sclerosis and systemic lupus erythematosus. Archives of Neurology. 46 (10), 1121-1123 (1989).
  53. Johns, M. W. A new method for measuring daytime sleepiness: the Epworth sleepiness scale. Sleep. 14 (6), 540-545 (1991).
  54. Vercoulen, J. H., et al. Dimensional assessment of chronic fatigue syndrome. Journal of Psychosomatic Research. 38 (5), 383-392 (1994).
  55. Horne, J. A., Ostberg, O. A self-assessment questionnaire to determine morningness-eveningness in human circadian rhythms. International Journal of Chronobiology. 4 (2), 97-110 (1976).
  56. Zaidi, F. H., Hull, J. T., Peirson, S. N., Wulff, K., Aeschbach, D., Gooley, J. J., Brainard, G. C., Gregory-Evans, K., Rizzo, J. F., Czeisler, C. A., Foster, R. G. Short-wavelength light sensitivity of circadian, pupillary, and visual awareness in humans lacking an outer retina. Current Biology. 17 (24), 2122-2128 (2007).
  57. Honn, K. A., Riedy, S. M., Grant, D. A. Validation of a portable, touch-screen psychomotor vigilance test. Aerospace Medicine and Human Performance. 86 (5), 428-434 (2015).
  58. Aldhous, M. E., Arendt, J. Radioimmunoassay for 6-sulphatoxymelatonin in urine using an iodinated tracer. Annals Clinical Biochemistry. 25 (Pt 3), 298-303 (1988).
  59. Kecklund, G., Akerstedt, T. Effects of timing of shifts on sleepiness and sleep duration. Journal of Sleep Research. 4 (S2), 47-50 (1995).
  60. Folkard, S., Barton, J. Does the ‘forbidden zone’ for sleep onset influence morning shift sleep duration?. Ergonomics. 36 (1-3), 85-91 (1993).
  61. Lavie, P. Ultrashort sleep-waking schedule. III. "Gates" and "forbidden zones" for sleep. Electroencephalography and Clinical Neurophysiology. 63 (5), 414-425 (1986).
  62. Shekleton, J. A., et al. Improved neurobehavioral performance during the wake maintenance zone. Journal of Clinical Sleep Medicine. 9 (4), 353-362 (2013).
  63. Strogatz, S. H., Kronauer, R. E., Czeisler, C. A. Circadian pacemaker interferes with sleep onset at specific times each day: role in insomnia. American Journal of Physiology. 253 (1 Pt 2), R172-R178 (1987).

転載および許可

このJoVE論文のテキスト又は図を再利用するための許可を申請します

許可を申請

さらに記事を探す

150 NASA PVT

This article has been published

Video Coming Soon

JoVE Logo

個人情報保護方針

利用規約

一般データ保護規則

お問い合わせ

図書館への推薦

JoVE ニュースレター

研究

教育

著者

図書館員

JoVEについて

Copyright © 2023 MyJoVE Corporation. All rights reserved