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Enregistrement W2929932141 · doi:10.1097/jom.0000000000001591

Diurnal Cortisol Variation According to High-Risk Occupational Specialty Within Police

2019· article· en· W2929932141 sur OpenAlexaff
Kyle Planche, Jennifer F. Chan, Paula M. Di Nota, Brett Beston, Evelyn C. Boychuk, Peter Collins, Judith P. Andersen

Notice bibliographique

RevueJournal of Occupational and Environmental Medicine · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueStress Responses and Cortisol
Établissements canadiensBecton Dickinson (Canada)Public Health Ontario
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPopulationMedicineDiurnal temperature variationSpecialtyRepeated measures designAnalysis of varianceEnvironmental healthDemographyInternal medicineStatisticsFamily medicineGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The aim of this study was to compare diurnal salivary cortisol among high-risk occupational police specialties and the general population (n = 18,698). METHODS: Tactical and frontline officers provided salivary cortisol samples for 2 days (four times: wake, 30 minutes, 11 hours, and 17 hours post-awakening) and were compared with a general population sample of group field studies utilizing similar methodology. Samples were analyzed for free cortisol concentrations (nmol/L) using chemiluminescence immunoassay. RESULTS: Repeated-measures mixed-model analysis of variance (ANOVA) revealed significantly greater salivary diurnal cortisol among tactical than frontline officers. Furthermore, both tactical and frontline officers had higher cortisol levels on average at all time points than the general population sample. CONCLUSION: Results suggest that diurnal cortisol response may be associated with level of risk exposure in hazardous occupational subspecialties within policing compared with the general population.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,317
Score d'incertitude au seuil0,993

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,260 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations69
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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