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Enregistrement W2885366478 · doi:10.5271/sjweh.3759

The effect of shift work on eating habits: a systematic review

2018· review· en· W2885366478 sur OpenAlexaboutno aff
Renata Vieira Souza, Roberta Aguiar Sarmento, Jussara Carnevale de Almeida, Raquel Canuto

Notice bibliographique

RevueScandinavian Journal of Work Environment & Health · 2018
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSleep and Work-Related Fatigue
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésObservational studyComparabilityShift workEnvironmental healthMedicineScopusSystematic reviewInclusion (mineral)MEDLINEGerontologyPsychologyPsychiatrySocial psychologyInternal medicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective This systematic review aimed to evaluate the association between shift work and eating habits. Methods The protocol was registered in PROSPERO (number 42015024680). PubMed, EMBASE, Scopus, and Web of Science were searched for published reports. Of 2432 identified articles, 33 observational studies met the inclusion criteria. Their methodological approaches were assessed using the Newcastle-Ottawa Scale. Data were extracted using a standardized form. Studies were considered to have a low or a high risk of bias according to a percentage score of quality. Results The majority of the studies presented a quality score of <70% and a high risk of bias for comparability, sample selection and non-respondents. Shift workers show changes in meal patterns, skipping more meals and consuming more food at unconventional times. They also show higher consumption of unhealthy foods, such as saturated fats and soft drinks. Conclusions This review suggests that shift work can affect the quality of workers' diets, but new studies, especially longitudinal studies, which examine the time of exposure to shift work, the duration of the workday and sleep patterns, are necessary to confirm this association.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,006
Bibliométrie0,0090,009
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,314 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations186
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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