Shift Work, Chronotype, and Melatonin Patterns among Female Hospital Employees on Day and Night Shifts
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Shift work-related carcinogenesis is hypothesized to be mediated by melatonin; however, few studies have considered the potential effect modification of this underlying pathway by chronotype or specific aspects of shift work such as the number of consecutive nights in a rotation. In this study, we examined melatonin patterns in relation to shift status, stratified by chronotype and number of consecutive night shifts, and cumulative lifetime exposure to shift work. METHODS: Melatonin patterns of 261 female personnel (147 fixed-day and 114 on rotations, including nights) at Kingston General Hospital were analyzed using cosinor analysis. Urine samples were collected from all voids over a 48-hour specimen collection period for measurement of 6-sulfatoxymelatonin concentrations using the Buhlmann ELISA Kit. Chronotypes were assessed using mid-sleep time (MSF) derived from the Munich Chronotype Questionnaire (MCTQ). Sociodemographic, health, and occupational information were collected by questionnaire. RESULTS: Rotational shift nurses working nights had a lower mesor and an earlier time of peak melatonin production compared to day-only workers. More pronounced differences in mesor and acrophase were seen among later chronotypes, and shift workers working ≥3 consecutive nights. Among nurses, cumulative shift work was associated with a reduction in mesor. CONCLUSION: These results suggest that evening-types and/or shift workers working ≥3 consecutive nights are more susceptible to adverse light-at-night effects, whereas long-term shift work may also chronically reduce melatonin levels. IMPACT: Cumulative and current exposure to shift work, including nights, affects level and timing of melatonin production, which may be related to carcinogenesis and cancer risk. Cancer Epidemiol Biomarkers Prev; 25(5); 830-8. ©2016 AACR.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».