Purpose: The purpose of this study was to identify the relationship of job stress, state of sleep, and depression and to identify factors influencing depression of emergency medical technicians. Methods: The research was a cross-sectional, descriptive study. Data collection were done using self-report questionnaires with 162 emergency medical technicians working in hospitals who agreed to participate in the study. Data were analyzed using descriptive statistics, t-test, ANOVA, Pearson's correlation coefficients and multiple regression with the SPSS/WIN 18.0 Program. Results: Depression had significant negative correlations with state of sleep, (r=-482, p<.001) and positive correlations with job stress (r=.196,p=.013). State of sleep had significant negative correlations with job stress (r=-.168, p=.033). The variance for life satisfaction was 23.7% (F=25.964, p<.001). Variable of state of sleep significantly predicted depression of emergency medical technicians. Conclusion: Considering these results, for emergency medical technicians' job stress, state of sleep, and depression, further studies are needed. Furthermore, there is a need to develop and implement new strategies to improve depression among emergency medical technicians.
The present study proposes a system that can detect sleep-disordered breathing automatically using an air mattress and oxygen saturation. A thin air mattress was fabricated to reduce discomfort during sleep, and respiration signals were acquired. The system was configured to be synchronized with a polysomnography to receive signals simultaneously with other bio-signals. The present study has been conducted with nine adult male and female patients with sleep-disordered breathing, and sleep-disordered breathing events have been detected by applying the signals acquired from the subjects to the rule-based detection algorithm. The sensitivity and positive predictive values were found to evaluate the performance of the system, which are 91.4% and 89.7% for all events, respectively. The comparison of apnea hypopnea index(AHI) between the polysomnography and the proposed method showed squared R-value of 0.9. This study presents the possibility of detecting sleep-disordered breathing at hospitals or homes using the proposed system.
The purpose of this study was to identify the children's sleeping patterns, such as the sleeping hours and the nature of sleep disruptions following hospitalization and its accompanying factors. The data were collected from December, 1997 to March, 1998 using a questionnaire developed by researchers. The subjects were 76 children in a hospital. The results of this study were summarized as follows : 1. The average sleeping hours (sleep duration) at night were 10 hours and 10 minutes and 9 hours and 9 minutes before and after hospitalization respectively. There was a significant difference (p<0.01). The average sleeping hours in the day time were 1 hour 28 minutes and 2 hours and 26 minutes before and after hospitalization respectively. There was a significant difference(P<0.01). 2. The mean bed time(sleep onset) was 10: 22 pm and 10 : 28 pm before and after hospitalization respectively. There was no significant difference. 3. The mean hour of rising(sleep termination) was 7: 54 am 7 : 08 am before and after hospitalization respectively. There was a significant difference (p<0.01). 4. The mean number of sleep disruption was 0.72 and 1.94 before and after hospitalization respectively. There was a significant difference(P<0.01). The sleep disruptions were influenced by crying of other children(53.9%), lights(28.9), nursing procedures(18.4%), noise of TV(17.l%) and noise of visitors (15.8%).
Purpose: The purposes of this study were to investigate hospital nurses' job stress, sleep disturbance, and fatigue and to examine the relationships among them. Methods: The subjects were 119 registered nurses working in two hospitals. The data were collected from September 1 to September 30, 2015 using self-report questionnaires. The data were analyzed using SPSS 20.0 program. Results: Job stress levels of nurses were middle or higher level. Nurses levels of sleep disorders was higher than the median. It was the middle of the fatigue level of the nurses. There was a difference between sleep disorders and fatigue, depending on age and working department. There was a significant quantitative correlation among stress, sleep disorders, and fatigue. Conclusion: Therefore, it is necessary to develop programs to reduce job stress and sleep disorders and fatigue of hospital nurses. And it requires institutional improvements.
Purpose: The purpose of this study was to investigate the effects of anxiety and smartphone dependency on sleep quality in pregnant women with preterm labor. Methods: The participants of this study were 111 pregnant women who were between 20 and 37 weeks of gestation and experienced preterm labor. The data were collected from October 1, 2018 to October 25, 2019. The collected data were analyzed using descriptive statistics (frequency, percentage, and standard deviation), as well as the t-test, Pearson correlation coefficients, and hierarchical multiple regression. Results: Significant negative correlations were found between anxiety and sleep quality and between smartphone dependency and sleep quality. Participants' history of preterm birth, pregnancy method, bowel movements, anxiety, and smartphone dependency significantly affected sleep quality, with an explanatory power of 18%. Conclusion: In order to improve the quality of sleep, which is an important health-related factor for pregnant women experiencing preterm labor, it will be necessary to identify a history of premature birth, pregnancies achieved using artificial reproductive technology, bowel problems, and smartphone dependency in advance and to provide nursing interventions accordingly.
Objectives: This study aimed to investigate the relationship between sleep quality and periodontal disease-related symptoms among Korean adolescents. Methods: This cross-sectional study was based on the 16th Korea Youth Risk Behavior Web-Based Survey (2020). A complex sample logistic regression was performed to identify the relationship between sleep quality and periodontal disease-related symptoms after adjusting for all covariates. Results: In model II, to estimate the adjusted odds ratio (AOR) for all covariates, students who answered "not at all sufficient", indicating sleep quality, were at higher risk of experiencing periodontal disease-related symptoms than those who answered "completely sufficient" (AOR=1.58). As a result of subgroup analysis, for estimating the AOR adjusted for all covariates in boys, students who answered "not at all sufficient", indicating sleep quality, were at a higher risk of experiencing periodontal disease-related symptoms than those who answered "completely sufficient" (AOR=1.68). In girls, students who answered "not at all sufficient", indicating sleep quality, were at a higher risk of experiencing periodontal disease-related symptoms than those who answered "completely sufficient" (AOR=1.43). Conclusions: It is necessary to formulate health policies that can promote optimal sleeping habits and oral health behaviors among Korean adolescents.
Purpose: This study identified the effects of chronic disease number, quality of sleep and, serum serotonin concentration on the elderly's depression in order to provide basic data for the development of intervention program to effectively prevent and manage depression of the elderly living in the community. Methods: The study surveyed 207 people aged 65 or older living in the community. The general characteristics of the subjects, the number of chronic diseases, the quality of sleep (PSQI-K), the hematological test (Serotonin) and the depression (K-GDS) were statistically analyzed using SPSS/WIN 23.0. Results: It was shown that the elderly's depression differed significantly depending on the number of chronic diseases, the quality of sleep, and serum serotonin concentration, and that the variable that most affected depression was the quality of sleep. Next, the number of chronic diseases and serum serotonin levels were the variables affecting the depression of the elderly. Conclusion: In order to prevent and manage the depression of the elderly in the future, treatment and education for diseases and depression should be provided to the subjects. In particular, nursing interventions are needed to improve the quality of sleep for the elderly. Health care programs should also be provided, such as providing nutritional supplements to provide serotonin and increasing daytime activities.
[Purpose] We determined the effect of partial sleep deprivation (PSD) after an exercise session on exercise performance on the following morning. [Methods] Eleven male athletes performed either a normal sleep trial (CON) or a PSD trial. On the first day (day 1), all subjects performed an exercise session consisting of 90 min of running (at 75% ${\dot{V}}O_{2max}$) followed by 100 drop jumps. Maximal strength (MVC) was evaluated before and after exercise. In the CON trial, the sleep duration was 23:00-7:00, while in the PSD trial, the sleep duration was shortened to 40% of the regular sleep duration. On the following morning (day 2), MVC, the metabolic responses during 20 min of running (at 75% ${\dot{V}}O_{2max}$), and time to exhaustion (TTE) at 85% ${\dot{V}}O_{2max}$ were evaluated. [Results] On day 2, neither the MVC nor ${\dot{V}}O_2$ during 20 min of running differed significantly between the two trials. However, the respiratory exchange ratio was significantly lower in the PSD trial than in the CON trial (p = 0.01). Moreover, the TTE was significantly shorter in the PSD trial than in the CON trial (p = 0.01). [Conclusion] A single night of PSD after an exercise session significantly decreased endurance performance without significantly changing muscle strength or cardiopulmonary response.
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.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제12권2호
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pp.409-415
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2024
This study aims to investigate the effecst of stress and health care patterns on sleep qualtity of college students in three regions. The data was collected from September 7 to December 8, 2023, and 454 samples of data were used for analysis. Data was analyzed by descriptive statistics, Pearson's correlation, and multiple regression anlysis. The results of this study are as follows; Firstly, 42.3% of the subjects spent an average of 30 minutes to less than 1 hour in sunbathing, 37.7% of the subjects walked more than 7,000 steps a day on averag, 35.5% of the subjects did not do moderate aerobic exercise at all, 63.9% of the subjects had more than 1 hour of blue light exposure before going to sleep, and the majority of subjects' sleep quality was 'not sleeping well' (74.0%). Secondly, factors that affect the quality of sleep were found to be grade, average daily walking steps and stress. Through this results, it is necessary to make efforts to increase walking and manage stress which affect the quality of sleep for college students.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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