Staff Hours是一款新设计的应用程序，可实时捕捉医护人员的工作时间和模式[ 11］．参与者在他们的智能手机上安装了苹果应用商店或安卓谷歌Play商店的“工作时间”应用程序。本应用程序在后台持续收集客观的GPS位置数据，并具有节能设计。使用地理围栏技术，该应用程序自动记录一个人在工作场所的工作时间。应用程序记录工作时间的敏感性(94.6%)和特异性(93.9%)已在我们之前的研究中得到验证[ 11］．该应用程序在 图1答:例如，该用户在11月1日的正常工作时间(上午6:30至下午5:30)和随叫随到的工作时间(下午5:30至上午12:00)分别为11小时和6.5小时;工作时间总和为17.5小时，由app计算得出。截图下方显示的是前一周每天的工作时间总和。截图上方左侧为正常工作时间(66小时)和加班时间(19.4小时)，右上角为过去7天的总工作时间(85.2小时)。应用生成的数据以高时间分辨率(10分钟内)提供实时工作时间记录。该应用程序将所有记录的GPS数据保存在日志文件中，并每天将这些数据上传到数据库。 图1B显示了一个记录从11月1日到12月1日的每日工作时间的例子。该用户在随叫随到的工作(夜班)期间的工作时间通常较长，包括11月1-2日、7-8日、21-22日和24-25日，以及11月30日至12月1日，在这些日子里，计划工作时间为16小时(上午8:00至12:00)。在这段时间内有10个假期，用x轴上的红色数字表示。5个节假日(11月3日、9日、10日、16日、23日)，用户不值班，工作时间为0。应用程序记录前一周的工作时间(WH_{应用程序1})，再上一周(WH_{应用程序2})，以及前一个月(WH_APP-M，以1个月每周平均工作小时数表示)，以及一个月内正常工作日的平均工作小时数(SD)均来自app记录数据。应用程序记录的工作时间被用作验证自我报告工作时间的假定黄金标准。

共有18名医生(11名男性;中位年龄29岁，范围24-53岁)，由2019年8月至2019年12月在台北市医院工作的住院医生随机招募。获得台湾伦理委员会批准(批准文号:EC1070107-E)。入选标准是能够在手机上安装“工作时间”应用程序的住院医生。没有严格的排除标准。每个参与者都安装了应用程序，并运行了至少2个月。研究时间61天，贡献1098人-天。部分参加者由于技术原因没有记录工作时间。当这种情况发生时，他们的数据被认为是丢失的数据。失踪了30天。 Hence, the final data included 1098–30=1068 person-days. The participants received identical structured interviews at the first and second month after installation of the Staff Hours app. The majority (16/18, 89%) of participants were resident physicians undertaking training programs in specialized fields, including surgery, internal medicine, pediatrics, obstetrics and gynecology, emergency medicine, occupational and environmental medicine, and psychiatry. All participants were given detailed descriptions regarding the study, and individual informed consent was obtained in written form. All clinical investigations were conducted according to the principles expressed in the Declaration of Helsinki. The study was approved by the Institutional Review Board of the National Health Research Institutes.

两位作者是在医生的工作时间模式和结构化访谈方面经验丰富的精神科医生，他们在应用程序安装后的第一个和第二个月进行了结构化访谈，而不考虑应用程序记录的工作时间。第一次访谈后1个月再次进行相同的结构化访谈。评价者间的信度_自我1, WH_自我2, NR₁， NR₂基于Pearson相关分析，两采访者之间均为1.00。两次采访的时长都有记录。这些访谈模拟了台湾劳动部进行的调查。工作时间和非工作时间(如继续医学教育)的定义符合台湾医院的标准政策[ 12］．第一次面试评估回顾了过去一个月的工作时间。在这种情况下，面试官记录了过去一个月在正常工作日上班和下班的平均时间，以及分别有多少个工作日和多少个随叫随到的工作日。根据得到的报告计算上月的总工作时间。第二次访谈评估回顾前一周和倒数第二周的工作时间。在本例中，采访者记录了前一周和倒数第二周每天(周一至周日)的具体工作时间，如图所示 图1C.通过计算应用程序记录的(橙色线)和自我报告的(蓝色线)上周(11月25日至12月1日)和倒数第二周(11月18日至24日)的工作时间之间的差异来量化回忆偏差。中所示的例子 图1C，从时间上看，自我报告的工作时间大多低于应用程序记录的工作时间，上一周和倒数第二周平均每天分别为1.19小时和1.01小时。

此外，还记录了参与者无法准确回忆工作时间的天数百分比。如果参与者说他们不记得某一天的工作时间，面试官就会根据参与者在面试中早些时候的报告，告诉他们上个月上班和下班的平均时间。自我报告前一周的工作时间(WH_自我1)和倒数第二周(WH_自我2)是通过将每天报告的工作时间相加计算出来的。

我们使用了两组指标来量化回忆偏差。第一组包括自我报告和应用程序记录的前一周工作时间之间的差异(D₁)，倒数第二个星期₂)和前一个月(D_米)，其中D定义为WH_自我wh_应用程序。第二组包括参与者无法准确回忆起前一周工作时间(NR)的天数百分比₁)和倒数第二周(NR₂)。

我们将自我报告的工作时间与应用程序记录的配对工作时间进行了比较 t用Pearson相关系数检验其相关性。我们比较了参与者无法准确回忆起前一周工作时间的天数百分比(NR₁)和倒数第二周(NR₂)与一对 t测试。我们还使用Pearson相关系数来检验工作时间与回忆偏差指标D之间的关系₁D₂, NR₁， NR₂。此外，我们通过第一个月和第二个月的类内相关系数检验了回忆偏差指标的重测信度; P<。05was considered to indicate statistical significance. Data arrangement and statistical analysis were performed using IBM SPSS Statistics 25.

本研究低估了11.5%-12.0% (D₁/ WH_{应用程序1}和D₂/ WH_{应用程序2})的工作时间，以及这种回忆偏差和过度工作时间之间的关系，新应用程序“Staff hours”记录gps定义的工作时间。我们总共招募了18名医生(11名男性;中位年龄29岁，范围24-53岁)。作为方法上的优势，这项研究通过高效、精确的方式和更高的时间分辨率记录工作时间，有助于推进工作时间估计领域的发展。该应用程序自动实时记录工作时间，每个月平均需要9.7分钟才能完成参与者的面试。我们能够收集自我报告数据，每个参与者进行两次结构化访谈，精神病医生作为采访者。另一项早前于2004年在美国进行的研究，以45名女性空乘人员为研究对象，研究她们每月的工作时间[ 13］．2016年在日本开展的另一项研究以164名男性员工为参与者，通过问卷收集工作时间信息[ 14］．使用自我报告问卷的研究通常将工作时间细节作为顺序变量处理[ 14]，例如通过粗略地记录工作时间(例如，每周45到<60小时，每周60到<80小时，每周>80小时)，而不是作为连续变量(例如，每月67小时)，尽管后者比使用序数变量精度更高。此外，该应用程序记录的数据比从自我报告中获得的数据具有更高的时间分辨率。这项研究包括18名参与者，在61个工作日内，在减去缺失数据后，贡献了1068对应用程序记录和自我报告的数据。基于数据的高时间分辨率，平均每日工作时间的标准差为3.8小时，突出了医生工作时间的波动性。

我们的结果是，应用程序记录的工作时间与他们自己报告的工作时间密切相关( r= 0.86 - -0.88, P<.001)与之前的研究一致[ 2， 14］．之前的一项研究[ 14也证明了自我报告和实际工作时间之间的高度相关性。我们的研究通过描述低估的程度进一步扩展了之前的研究;每周低估的工作时间为每周6.48至8.97小时，考虑到每周工作5天，每天低估的工作时间约为1.30至1.79小时(6.48/5=1.30;7.05/5 = 1.79)。应用程序记录的工作时间和参与者的回忆之间存在时间分辨率的差异，这可能有助于系统偏倚回忆。当参与者无法准确回忆起某一天的工作时间时，他们倾向于报告四舍五入的工作时间，通常是最近的半小时(例如，报告早上6:30或7:00到公司)，以及报告正常的工作时间，通常比他们的实际工作时间要低。该应用程序每隔10分钟扫描一次，以确定GPS坐标，从而确定开始和停止记录工作时间。我们的研究结果显示，尽管根据GPS坐标，所有参与者实际上比他们的工作时间早几分钟到达工作地点，但他们都报告说在预定的工作时间开始工作。

以往的研究[ 9， 10]的调查结果显示，在实施值班时间规定的情况下，住院医师面临着违反值班时间规定与保持患者护理质量之间的两难选择。面对这样的困境，住院医生选择了加班，同时在规定的范围内报告值班时间。据估计，高达60%的外科住院医师在填写问卷时谎报了自己的工作时间。住院医生少报工作时间的原因可能包括来自系统的压力(如因违反规定而受到处罚)和来自同行的压力(如在按时下班时被视为“不称职”)。

除了应用程序记录的工作时间和自我报告的工作时间之间的时间分辨率差异外，长工作时间导致的扭曲时间感知也可能导致回忆偏倚，正如本研究中使用的两个回忆偏倚指标所证明的那样。在前一周工作时间较长的医生在召回期间表现出更低估的倾向( r= -0.410, P=.01)，而倒数第二周工作时间较长的参与者在回忆中低估自己工作时间的倾向减弱( r= -0.119, P=的相关性)。之前的研究只是简单地显示了工作时间的记忆受到损害的程度[ 2， 14，我们的研究记录了参与者无法回忆起自己工作时间的工作日的百分比。与工作时间较短的参与者相比，在倒数第二周工作时间较长的参与者准确回忆起工作时间的比例较低( r= 0.489, P= .002)。高NR的结果是，当参与者回忆倒数第二周的工作时间时，面试官会更频繁地提供线索，从而减弱低估。

过度的工作时间会扭曲时间感知和对工作时间长度的记忆。我们在2012年对74名医学实习生进行的研究显示，台湾的医生平均每周工作86.7小时，每班连续工作时间高达33.5小时，在缺乏外部刺激的情况下，他们有时会出现过度警觉知觉、幻像振动和耳鸣综合征[ 1， 15］．工作时间过长也会导致心脏交感神经调节降低[ 1， 16]，影响睡眠稳定性[ 17]，焦虑和抑郁症状加重[ 18- 20.］．工作时间过长对心理和生理的影响可能会改变时间记忆和时间感知(即回忆工作时间的能力)，从而增加回忆偏差[ 21， 22］．

本研究在解释结果时应考虑到一些方法学上的局限性。首先，如果参与者报告说他们记不起某一天的工作时间，面试官就会提供线索，告诉他们上个月上班和下班的平均时间。对于一些无法回忆起工作时间的参与者(即NR较大的参与者)，他们的D值更多地是根据面试官提供的线索计算的。相反，NR不受面试官提供的任何线索的影响。因此，相对于d, NR可能是一个更好的自定义回忆偏倚指标。其次，被试没有被要求回忆倒数第二周之前的工作小时数，这限制了本研究中记忆偏倚的研究时间框架。然而，参与者想不起倒数第二周工作时间的天数占38.6%。可以想象，早于两周前的工作时间报告可能导致更大的回忆偏差。第三，本研究样本量较小，限制了研究结果的泛化和其他回忆偏倚指标的检测。但我们能够保证参与者的多样性，2个月的app安装时间保证了足够的数据输入用于分析。未来的研究应该研究更大的样本量如何识别更多与回忆偏倚指标相关的因素。 Future studies are also warranted to assess the underlying mechanisms of time perception and recall bias of work hours.

本初步研究确定了工作时间的回忆偏倚的存在、回忆偏倚的程度(每周6.48-8.97个工作小时)以及工作时间对回忆偏倚的影响。我们能够证明，前一周和倒数第二周的长时间工作以不同的方式影响回忆偏倚。加班一直是台湾医生文化的一部分。 1， 15， 17， 19， 20.， 23］．然而，医务人员过度工作的程度从未被系统地调查过，因此医生的工作时间规定是在没有扎实的工作时间研究的基础上形成的。本研究具有明确的公共卫生相关性，证实此节省时间，易于使用的应用程序可以提供可靠，准确的实际工作时间报告，协助医生制定工作政策，并促进患者的护理质量，以及台湾医生的福祉。