Health-related interventions among night shift workers: a critical review of the literature
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Associations between shift work and chronic disease have been observed, but relatively little is known about how to mitigate these adverse health effects. This critical review aimed to (i) synthesize interventions that have been implemented among shift workers to reduce the chronic health effects of shift work and (ii) provide an overall evaluation of study quality. METHODS: MeSH terms and keywords were created and used to conduct a rigorous search of MEDLINE, CINAHL, and EMBASE for studies published on or before 13 August 2012. Study quality was assessed using a checklist adapted from Downs & Black. RESULTS: Of the 5053 articles retrieved, 44 met the inclusion and exclusion criteria. Over 2354 male and female rotating and permanent night shift workers were included, mostly from the manufacturing, healthcare, and public safety industries. Studies were grouped into four intervention types: (i) shift schedule; (ii) controlled light exposure; (iii) behavioral; and, (iv) pharmacological. Results generally support the benefits of fast-forward rotating shifts; simultaneous use of timed bright light and light-blocking glasses; and physical activity, healthy diet, and health promotion. Mixed results were observed for hypnotics. Study quality varied and numerous deficiencies were identified. CONCLUSIONS: Except for hypnotics, several types of interventions reviewed had positive overall effects on chronic disease outcomes. There was substantial heterogeneity among studies with respect to study sample, interventions, and outcomes. There is a need for further high-quality, workplace-based prevention research conducted among shift workers.
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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 | 0,018 | 0,066 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».