Food Intake Behavior and Chronotype of Japanese Nurses Working Irregular Shifts
Notice bibliographique
Résumé
Shift work is the popular working pattern in many fields in industrialized nations. However, the shift workerdoes not pay much attention to his (her) own health. It is known that shift work has strong associations withvarious diseases. The aim of this study was to investigate the relationship between food intake and chronotype inJapanese nurses working an irregular rotation of shifts. This questionnaire-based study used a cross-sectionaldesign. Participants were nurses working in several hospitals, data from 159 respondents being analyzed. Thequestionnaire covered demographics, the Diurnal Type Scale (DTS) and a Food Intake Questionnaire (FIQ). TheDTS scores were classified into three chronotype groups: modified Morning-type (M-type), modifiedEvening-type (E-type) and modified Intermediate-type (I-type). For food intake behavior, meal habits of theM-types were compared with the E-types before / after day- and night-work. In the morning, just after thenight-shift, the M-types chose cold food more frequently (p = .016) and felt less satiated after the meal (p = .016)than the E-types. Furthermore, the E-types chose significantly larger meals (p = .023) than the M-types, theM-types snacking more frequently. Chronotype was associated with the food intake behavior both in day- andnight-shift. These results suggest that the Morning-type person suffered more inconvenience with regard to foodintake behavior during night-work.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».