Personal light-at-night exposures and components of variability in two common shift work industries: uses and implications for future research
Notice bibliographique
Résumé
Objectives Shift workers’ increased risk of various adverse health outcomes has been linked to light-at-night (LAN) exposure, but few studies have measured LAN exposure in workplaces. To inform future research methods, this study aimed to (i) measure shift workers’ exposures to LAN across industries, occupations, and work environments and (ii) assess components of variance across different exposure groupings and metrics. Methods Between October 2015 and March 2016, 152 personal full-shift measurements were collected from 102 night shift workers in emergency health services (paramedics, dispatchers) and healthcare industries (nurses, care aides, security guards, unit clerks, and laboratory, pharmacy, and respiratory therapy staff) in the province of British Columbia, Canada. Descriptive and variance component analyses were conducted for the 23:00–05:00 period to characterize exposures using multiple metrics of potential biological relevance (median lux, 90 th percentile lux, sum of minutes ≥30 lux, and sum of minutes ≥100 lux). Results Average exposure levels were highest in the healthcare industry. By occupation, laboratory workers and care aides displayed the highest and emergency dispatch officers displayed the lowest levels for all LAN exposure metrics. Between-group variance was large relative to within-group variance for all exposure groupings and metrics, and increased as grouping specificity increased (moving from industry to occupation). Conclusions Results from this study suggest that high-level grouping schemes may provide a simple yet effective way of characterizing individual LAN exposures in epidemiological studies of shift work. Ongoing measurement of LAN exposures and assessment of exposure variability is needed in future studies of shift workers as a means to increase sampling efficiency, reduce measurement error, and maximize researchers’ ability to detect relationships where they exist.
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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 | 0,006 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».