Purpose: This study investigated sleep satisfaction and influencing factors in Korean adolescents with atopic dermatitis. Methods: Data were obtained from 4,570 subjects who completed the 2017 13th Korea Youth Risk Behavior Web-based Survey. For data analysis, descriptive statistics and multiple-sample logistic regression were used. Results: The results of this study were as follows. Gender, academic achievement, economic status, perceived stress, happiness, health status, and depression in the subjects showed a significant difference in terms of sleep satisfaction in atopic adolescents. Multiple-sample logistic regression analysis showed that male adolescents (odds ratio (OR)=0.48), academic achievement (low OR=0.67, middle OR=0.78), economic status (low OR=0.50, middle OR=0.64), lack of depression (OR=0.63), perceived stress (very OR=4.65, a little OR=2.25), perceived happiness (unhappy OR=1.99, moderate OR=1.22), perceived health status (unhealthy OR=2.17, ordinary OR=1.35), alcohol nondrinking (OR=0.75), and nonsmoking (OR=0.73) were not associated with sleep satisfaction. Conclusion: It is necessary to develop interventions that can relieve stress management and depression and develop positive emotions in atopic adolescents. In addition, there is a need to improve the environment to avoid health risks such as alcohol consumption and smoking and to minimize the effects of passive smoking.
purpose: In addition to evaluating the quality of sleep of college students, the effect on non-face-to-face online learning satisfaction is identified and used as basic data for improving the quality of remote lectures. Methods: From June 1 to June 24, 2022, a self-entry survey was conducted on students enrolled in the dental hygiene department of D University in Daegu. To evaluate the non-face-to-face online learning satisfaction and sleep quality of the study subjects using the lBM SPSS Statistics 21 program, ANOVA analysis was conducted on the difference between individual stress levels and non-face-to-face online learning satisfaction. The correlation between sleep quality, stress, and non-face-to-face online learning satisfaction was analyzed using Pearson's correlation coefficient. Results: The lower the quality of sleep, the higher the stress, resulting in statistically significant results (p<0.001). The higher the quality of sleep, the higher the learning satisfaction, resulting in statistically significant results (p<0.001). There was a statistically significant positive correlation between learning satisfaction and stress (r=0.591, p<0.01). Conciussions: Through the above results, in order to improve the satisfaction of non-face-to-face online learning, it is necessary to manage the individual's learning environment and health to relieve stress. Instructors also need to communicate with learners and apply teaching methods considering learners' academic abilities.
Purpose: The study aimed to examine quality of sleep in hemodialysis patients and explore physical, physiological, and psychological factors determining sleep quality. Methods: The survey was conducted among 165 patients on maintenance hemodialysis at a university hospital. Data were collected from July to October in 2015. The sleep quality and its related factors were assessed by standardized questionnaires, anthropometric measures, and lab tests after obtaining a written consent from the participant. Results: The mean age of the participants was 62.58 years old, and 67.9% of the participants experienced sleep disorders such as 'not falling asleep within 30 minutes' or 'frequently waking up at night'. Pain (t=-3.29, p=.007) and depression (t=-6.028, p<.001) were significantly different between the group with sleep disorder and the other without. The demographic factors (age, shared room, sleep during the day), physical factors (pain and symptom), and psychological factors (depression and trait and status anxiety) together explained 20.0% of variance in sleep quality. Conclusion: Sleep disorder was frequently experienced among the patients on maintenance hemodialysis. The effective nursing strategies should focus on sleep environment, pain and depression management. Further study is warranted to explore the effect of physiological factors related to the disease on sleep disorder in this population.
Background: Seafaring is an inherently stressful environment. Because working time and leisure time is spent in the same confined environment for a prolonged period of time, many stressors present in seafaring can also be conceived of as chronic. We explored the effects of duration at sea, seafaring experience, environmental stressors, and psychological capital (PsyCap) on the sleep quality and fatigue of seafarers. PsyCap is a construct that draws upon ideas from positive psychology and positive organizational behavior, and is intended to capture an individual's psychological capacities that can be developed and utilized for performance improvements. Methods: We collected survey data from a sample of seafarers working in the offshore re-supply industry (n = 402) and a sample of seafarers working on board combined passenger and cargo ships (n = 340). Results: PsyCap emerged as a robust predictor with statistically significant relations to fatigue and sleep quality in both samples. PsyCap also interacted with duration at sea in explaining fatigue in seafarers working on board the passenger and cargo ships. Seafarers on passenger and cargo ships also reported significantly higher levels of fatigue than those working in the offshore re-supply industry. Conclusion: Coupled with emerging research showing that PsyCap is trainable, our results suggest that maritime organizations could have much to gain by being cognizant of and developing routines for continually developing the PsyCap of their employees.
In this paper, we proposed TASL-MAC, a medium-access control (MAC) protocol for wireless sensor networks. In wireless sensor networks, sensor nodes are usually deployed in a special environment, are assigned with long-term work, and are supported by a limited battery. As such, reducing the energy consumption becomes the primary concern with regard to wireless sensor networks. At the same time, reducing the latency in multi-hop data transmission is also very important. In the existing research, sensor nodes are expected to be switched to the sleep mode in order to reduce energy consumption. However, the existing proposals tended to assign the sensors with a fixed Sleep/Listening schedule, which causes unnecessary idle listening problems and conspicuous transmission latency due to the diversity of the traffic-load in the network. TASL-MAC is designed to dynamically adjust the duty listening time based on traffic load. This protocol enables the node with a proper data transfer rate to satisfy the application's requirements. Meanwhile, it can lead to much greater power efficiency by prolonging the nodes' sleeping time when the traffic. We evaluate our implementation of TASL-MAC in NS-2. The evaluation result indicates that our proposal could explicitly reduce packet delivery latency, and that it could also significantly prolong the lifetime of the entire network when traffic is low.
The number of patients with many complications grows with the increase of aging population. As the elders and severely ill patients spend most of their time in bed, it leads to Pressure Injuries (PI) such as bedsores. Unfortunately, there is no method to automatically detect changes in patient's posture which leads to the need for a caregiver every set of times when the patient needs to be moved. Many studies are conducted to solve this inefficient problem. Yet, these studies require costly devices or use methods that disturb patient's sleeping environment. Those methods are mostly hard to implement in practice due to these reasons. We propose a method to detect posture using a three-axis acceleration sensor from the wrist band. We developed a wearable watch that measures sleep-related data. We analyzed 40 people's sleep data with a wearable module and watch to measure their postures such as supine, left-side, and right-side. Then, we compared the classified posture from the watch with the wearable module and achieved 90% accuracy. Therefore, we concluded that only by using the wearable watch, we can detect the sleeping position without any new equipment or system to diagnose the patients without discomfort during their daily lives.
Background: Given the long hours on the road involving multiple and interacting work stressors (i.e., delivery pressures, irregular shifts, ergonomic hazards), commercial drivers face a plethora of health and safety risks. Researchers goal was to determine whether and to what extent long-haul trucker work schedules influence sleep duration and quality. Methods: Survey and biometric data collected from male long-haul truck drivers at a major truckstop in central North Carolina over a six month period. Results: Daily hours worked (mean = 11 hours, 55 minutes) and frequency of working over government-mandated daily HOS regulations (23.8% "frequently or always") were statistically significant predictors of sleep duration. Miles driven per week (mean = 2,812.61), irregular daily hours worked (63.8%), and frequency of working over the daily hour limit (23.8% "frequently or always") were statistically significant predictors of sleep quality. Conclusion: Implications of findings suggest a comprehensive review of the regulations and operational conditions for commercial motor vehicle drivers be undertaken.
최근에 무선 센서 네트워크는 여러 분야에서 다양하게 활용되고 있으며 간단한 환경 모니터링 시스템에서부터 기계, 구조물, 교량, 비행기와 같은 모션 모니터링과 군사, 텔레매틱스와 같은 정보량이 많고 복잡한 시스템에 적용이 시도되고 있다. 따라서 간단한 역할만 수행하면서 저 전력으로 오랜 시간 동안 운용을 목표로 해온 무선 센서 네트워크는 어려운 작업을 수행하도록 요구되고 있다. 일반적으로 무선 센서 네트워크의 MAC 프로토콜들은 주기적으로 sleep / wake를 반복하여 필요한 에너지 소비를 줄이며 이를 Duty Cycling이라고 한다. 하지만 이러한 Duty Cycling은 sleep 구간 동안에 전송할 수 없어서 홉(Hop)이 늘어날수록 전송지연이 증가하는 단점이 있다. 이러한 전송지연은 비행기 날개, 군사, 텔레매틱스 등의 복잡한 시스템이나 교통사고위험 감지 경고 시스템과 같이 빠른 데이터 처리가 필요한 시스템에서 큰 문제점이 될 수 있다. 본 논문에서는 수신 구간을 분산 배치 알고리즘(Distributed Duty Cycling, DDC)을 통하여 무선 센서 네트워크 MAC(Media Access Control) 프로토콜에서 발생하는 전송지연을 크게 줄이는 기법을 제안한다. 제안한 알고리즘은 CC2420DBK를 이용한 필드 테스트를 통해서 검증되었으며 실험 결과를 통해서 DDC 알고리즘을 통해서 전송지연을 크게 줄이고 에너지 소비 또한 감소한다는 것을 확인 할 수 있다.
Purpose: This study aims to investigate the factors affecting fatigue of care helpers in long-term care facilities. Methods: The subjects consisted of 131 care helpers at six long-term care facilities in Chungcheongnam-do. A survey was conducted between July and September 2019 to collect data, which were analyzed using t-test, ANOVA, Pearson's correlation coefficients, and multiple regression analysis.Results: An increase in fatigue of care helpers owing to taking care of over 10 patients a day, increase in emotional labor and sleep disturbance, and a decrease in economic status was observed. Their fatigue decreased when there was an increase in their subjective health status and job satisfaction. Work-related stress (β=.37, p<.001), emotional labor (β=.21, p=.014), and sleep disturbance (β=.18, p=.026) significantly predicted fatigue. These factors explained 37% of the total variance in fatigue (F=10.48, p<.001).Conclusion: In addition to improving the work environment, interventions that alleviate emotional labor and improve sleep quality, are needed to lower the fatigue of care helpers.
Purpose: This study aimed to analyze the factors influencing the well-being of middle-aged non-shift female workers using health-determinant models. Methods: This study analyzed data from the fifth Korean Working Conditions Survey (KWCS), involving 5,449 participants. A hierarchical multiple regression analysis was employed to examine the relationships between various factors and well-being. Results: The analysis identified key factors affecting well-being in middle-aged female non-shift workers, including supervisor support, presenteeism, satisfaction with the working environment, autonomy in working hours, support from coworkers, workplace discrimination, occupation, work-life balance, sleep problems, workplace size, weekly work hours, and sickness absence. This study confirms that the well-being of middle-aged non-shift female workers is influenced by factors at the individual, social, and community levels as well as by conditions related to love. Conclusion: To enhance the well-being of middle-aged female non-shift workers, it is essential to reinforce positive factors such as support from coworkers and superiors. Additionally, addressing and mitigating negatively influencing factors such as workplace discrimination and sleep problems is crucial in promoting well-being. By implementing measures to improve these aspects, organizations and policymakers can contribute to a healthier and more supportive work environment for middle-aged, non-shift female workers.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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