Evidence that Shift Work Influences the Relationship Between Reactivity to Mental Stress and Indices of Vascular Health: A Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
High cardiovascular reactivity to stressful tasks is a predictor of increased future cardiovascular risk and may play a mechanistic role in disease progression. The purpose of this investigation was to examine the relationship between acute cardiovascular stress reactivity and indicators of vascular health status in shift workers (SW) and non‐shift workers (NSW). Female hospital employees were recruited. 18 NSW and 19 SW (minimum 6 yrs experience) participated. Blood pressure (Finometer), central pulse wave velocity (PWV) (carotid to femoral; applanation tonometry) and common carotid artery intima media thickness (IMT) (echo ultrasound) were assessed at rest. With continued blood pressure assessment, participants then completed a 20 min mental stress task with speech and arithmetic components (based on the Trier Social Stress Test). Systolic blood pressure (SBP) reactivity was quantified as the difference between the resting baseline SBP and the SBP during the stress task. Data are mean ± SD. SW and NSW did not differ with respect to age (42 ± 11 yrs, p=0.563), central PWV (6.6 ± 1.3 m/s, p=0.416), IMT (0.47 ± 0.11 cm, p=0.207) or SBP reactivity (20.3 ± 11.2 mmHg, p=0.717). In NSW there was no relationship between SBP reactivity and either PWV (p=0.789; r=0.07) or IMT (p=0.876; r=0.06). In contrast in SW, both PWV (p=0.032; r=0.507) and IMT (p=0.062; r=0.435) increased with increasing SBP reactivity. These data suggest that shift work experience may alter the relationship between cardiovascular stress reactivity and vascular health. Garfield Kelly Cardiovascular Research and Development fund, KGH.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».