Eun Jeong Jang;Jung Sun Kim;Kitai Kim;Hye Sun Gwak;Ji Min Han
Korean Journal of Clinical Pharmacy
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v.34
no.1
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pp.21-29
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2024
Background: Daytime sleepiness, a common phenomenon among adolescents focused on academics, has negative effects on aspects such as growth and overall learning. However, research on various drugs and diseases affecting daytime sleepiness is lacking in the reality. Therefore, this study aims to investigate the factors influencing daytime sleepiness in adolescents with daytime sleepiness. Methods: This study was conducted through a survey of 2,432 middle and high school students, aged 14 to 19. The questionnaire consisted of information on socio-demographic characteristics, overall health status, and sleep patterns. The Pediatric Daytime Sleepiness Scale (PDSS), translated into Korean, was used to assess daytime sleepiness. Daytime sleepiness was measured by calculating the total score for each item of the PDSS, and divided into two groups based on the cutoff value of 19, which was the upper quartile. Results: We analyzed a total of 1,770 students including 799 boys and 971 girls. Students with a PDSS score of 19 or higher made up 33.3% of boys and 66.7% of girls. In multivariate analyses, females, smoking, poor self-reported health level, sleep after 12 am, not feeling refreshed in the morning, headache, muscle pain, and scoliosis increased the risk of daytime sleepiness significantly. The AUROC of PDSS, including significant factors in multivariate analyses, was 0.751 (95% CI 0.725~0.776). Conclusions: Daytime sleepiness in adolescents affects growth, academic performance, and emotional stability. Therefore, it is important to manage medications, diseases, and other factors that affect daytime sleepiness on a social level.
Purpose: This study was conducted to compare and estimate sleep patterns and health status of the shift and non-shift factory workers. Methods: The subjects of this study were 290 male workers in 13 companies, which manufacture automobile parts in Daegu, Korea. Survey data were collected from March 5th, 2007 to April 5th, 2007. PSQI was scored to check the quality of sleep, ESS for excessive daytime sleep disorder, ISI for insomnia, and SF-36 for health status. The data were analyzed by $X^2$ and t-test using SPSS 12.0 for windows. Results: There was a difference in quality of sleep patterns between shift and non-shift workers (p=.033). A difference in the pattern of excessive daytime sleep (P=.005) and in the degree of insomnia (p=.030) were observed between the two groups. However, there were no significant difference in health status between the two groups. Conclusion: Based on these results, shift workers are in need of careful and continuous monitoring regarding sleep disorders and we need to develop health promotion programs including sleep hygiene for shift workers.
Korean journal of aerospace and environmental medicine
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v.31
no.2
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pp.38-44
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2021
Purpose: This study aimed to identify the prevalence of fatigue and its associated factors leading to the fatigue among Korean commercial airline pilots. Methods: An anonymous, web-based questionnaire collecting data on sleep related characteristics was completed by airline pilots. The final 1,029 samples of completed questionnaires were analyzed. The association of the risk factors with fatigue was determined using logistic regression analysis. Results: The prevalence of fatigue was 60% (Fatigue Severity Scale index≥3.2), disturbed sleep 28% (Pittsburgh Sleep Quality Index≥9), daytime sleepiness 17% (Epworth Sleepiness Scale≥10), and sleep apnea (Berlin Questionnaire≥2) 11%. The fully adjusted logistic regression showed that quality of life (odds ratio [OR]=0.16, confidence interval [CI]=0.11-0.24), daytime sleepiness (OR=1.26, CI=1.18-1.34), sleep quality (OR=1.44, CI=1.29-1.61), mental workload (OR=1.10, CI=1.05-1.14), vigorous physical activity (OR=0.82, CI=0.72-0.92), late starts (OR=1.25, CI=1.06-1.46) and average weekly flying hours (OR=1.02, CI=1.00-1.03) were associated with higher levels of fatigue. Conclusion: Lower quality of life, disturbed sleep, more subjective sleepiness, shorter sleep duration, higher mental workload, less vigorous physical activity, frequent late starts, and longer flying hour were shown to be risk factors for fatigue in airline pilots. These findings should be taken into account in the development of sleep and fatigue countermeasures for airline pilots.
This study used a convenience sampling method to find out the effect of healthy lifestyle habits of college students participating in leisure activities on sleep quality. The results are as follows. First, in majors according to the personal characteristics of college students, the arts and sports field showed higher exercise lifestyle habits than the natural field, and in leisure participation, college students participating in the sports field showed an effect on exercise lifestyle, health perception habits, eating habits, and subjective sleep. In the leisure activity period, it was found that students who participated in leisure activities for more than 3 years had an effect on exercise lifestyle, health perception habits, and daytime sleep. In leisure activity time, it was found that students who participated for 1-2 hours had an effect on exercise lifestyle, health perception habits, and eating habits. Second, it was found that bad lifestyle habits had an effect on sleep difficulties, and in daytime sleep, exercise lifestyle habits, bad lifestyle habits, and eating habits were found to have an effect.
Objective : The aim of this study was to investigate the relationship among daytime sleepiness, depressive symptoms, anxiety symptoms, and stress response of students in a university Methods : A total of 557 students were recruited in this study. The participants filled out stress response inventory, Epworth sleepiness scale, overall anxiety severity and impairment scale, and quality of life scale. Results : Excessive daytime sleepiness group showed higher scores in all factors in stress response inventory, overall anxiety severity and impairment scale, and quality of life scale. Sleepiness might be correlated with somatization and depression and anger in Stress response inventory. Conclusion : Excessive daytime sleepiness group exhibited poor quality of life scale. Screening about overall quality of sleep, such as mood and anxiety should be considered for students in a university.
Objectives: Symptoms of sleep apnea consisted of insomnia, excessive sleepiness during daytime, impaired cognitive functions and emotional disturbances. It was not so well known how these symptoms are correlated with various parameters of sleep and respiration, and what kind of psychophysiological processes are involved in development of these symptoms. Methods: In sixty patients with sleep apnea, sleep and respiration were studied by polysomnography of one night, also symptoms of sleep apnea were evaluated with the scales of insomnia, daytime sleepiness, emotional disturbance and cognitive impairment We studied correlations between apnea symptoms, and various parameters of sleep and respiration such as sleep efficiency, number severity of apnea, $O_2$ desaturation and number of snoring. Results: The result showing significant correlations are as follows. The patients with better sleep in insomnia scale showed more number of apnea, particularly more central type, and much more snoring in stage 3 sleep and mild desaturation of $O_2$. Excessive sleepiness during daytime correlated significantly with stage 1 sleep and its snoring, but correlated negatively with stage 2 sleep. However, no significant correlation was found with degree of $O_2$ desaturation. Emotional disturbance was more apparent in the patients with severe $O_2$ desaturation and smaller amounts of stage 4 sleep. Cognitive function was more impaired in cases of more REM sleep and less apnea. Conclusions: Symptoms of sleep apnea may occur through different causes and processes. The evaluation of apnea symptoms may be helpful to understand in some degree the condition of sleep and respiration during sleep in clinical setting.
Polysomnography is used to diagnose many types of sleep disorders including sleep apnea, periodic limb movement disorder, REM sleep behavior disorder, parasomnias, and narcolepsy. It is a comprehensive recording of the biophysiological changes that occur during sleep. The polysomnography monitors many body functions parameters including EEG, EOG, EMG, ECG, respiratory airflow, respiratory effort, and pulse oximetry during sleep. Multiple Sleep Latency Test (MSLT) is performed for diagnosing narcolepsy and excessive daytime sleepiness. It is usually to be done after an overnight polysomnography. The test consists of four or five 20-minute nap opportunities that are scheduled two hours apart.
Objectives: Whether daytime sleepiness is proportional to the severity of sleep apnea in obstructive sleep apnea syndrome (OSAS) is controversial. In this study we investigated how insomnia severity affects the association between daytime sleepiness and sleep apnea severity in OSAS. Methods: The present study included 235 male subjects who were diagnosed with OSAS based on clinical history and nocturnal polysomnography. Pearson's correlation analysis was conducted among sleep and mood-related self-reported data, polysomnographic data and demographic data of all subjects. Based on Pittsburgh Sleep Quality Index (PSQI), the subjects were divided into 2 groups; group A (n = 75; $PSQI{\leq}5$) and group B (n = 160; PSQI > 5). Partial correlation analysis was performed between the Epworth Sleepiness Scale (ESS) and other data in both groups. Multiple linear regression analysis was conducted to investigate the factors which affected the ESS in group A. Results: Pearson's correlation analysis showed weak or non-existent correlations between ESS and apnea severity data such as apnea-hypopnea index (AHI) (r = 0.148, p = 0.023), apnea index (AI) (r = 0.137, p = 0.036), hypopnea index (HI) (r = 0.058, p = 0.377), oxygen desaturation index (ODI) (r = 0.149, p = 0.022) and arousal total index (ATI) (r = 0.129, p = 0.048). Positive correlations between ESS and apnea severity data such as AHI ($r_p=0.313$, p = 0.008), AI ($r_p=0.339$, p = 0.004), ODI ($r_p=0.289$, p = 0.015) and ATI ($r_p=0.256$, p = 0.031) were observed only in group A. Multiple regression analysis showed that AI (t = 2.996, p = 0.004) and BAI (t = 2.721, p = 0.008) were associated with ESS in group A. Conclusion: The correlation between daytime sleepiness and sleep apnea severity was shown only in group A. This result suggests that associations between daytime sleepiness in OSAS and sleep apnea severity will become prominent when controlling for insomnia-related variables.
Purpose: The purpose of the present study was to identify prevalence of excessive daytime sleepiness(EDS) and its associations with sleep habits, sleep problems, depression, subjective health status and obesity in community dwelling adults. Method: Data was collected from adults aged 20-59 years by random sampling. Subjects completed a questionnaire which was composed of the Epworth Sleepiness Scale, Center for Epidemiologic Studies Depression Scale, and questions that included items about sleep habits, sleep problems, subjective health status and sociodemographic characteristics. Height and weight were measured for calculation of body mass index. The statistical analyses was based on 3,302 adults (51.5% males and 48.5% females). Descriptive statistics, univariate logistic regression and multiple logistic regression were used. Result: The prevalence of EDS was 17.1% Multiple logistic regression showed that the associated factors of EDS were depression, obesity, dissatisfaction with sleep time, irregular sleep, and habitual snoring. Depression was the most significant associated factor(adjusted odds ratio for severe depression=2.27, 95% Confidence Interval=1.73-2.96). Conclusion: EDS is a common symptom in adults. Our finding suggested that persons with a complaint of EDS should be completely assessed for depression and obesity as well as sleep problems.
Purpose: The purpose of this study was to identify the sleep patterns of nursing students using self-report questionnaire and physiologic measurement, to examine the factors influencing sleep patterns in based on Spielman's model. Methods: Participants were 119 nursing students who were in the clinical practice period. Self-report questionnaires and actigraphy were used to collect the data. Data were analyzed using descriptive statistics, correlation and regression by the SPSS/WIN 21.0 programs. Results: When sleep was measured by self-report questionnaire, 84 students (70.6%) showed poor sleep quality. The mean sleep efficiency was 82.6%, and 67 students(56.3%) showed low sleep efficiency (less than 85.0%). The factors affecting subjective sleep pattern measured by KMLSEQ were circadian sleep type (${\beta}=.28$, ${\rho}=.003$) and alcohol (${\beta}=.20$, ${\rho}=.031$). The factors affecting total sleep time were sedentary behavior (${\beta}=-.27$, ${\rho}=.003$) and daytime sleepiness (${\beta}=-.33$, ${\rho}$<.001). Conclusion: Many nursing students in their clinical practice period expressed sleep disturbance. Factors affecting the perceived sleep measured by the self-report questionnaire and objective sleep evaluated by physiologic measures were different. The evening type of students perceived poor sleep quality, however, sedentary life style and daytime sleepiness resulted in short sleep time. Therefore, more studies measuring the objective sleep characteristics are needed using subjective and objective characteristics.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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