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Enregistrement W2951203363 · doi:10.1093/cdn/nzz052.p14-001-19

Caffeine Intake and Demographic Characteristics of Shift Workers: A Cross-sectional Analysis Using NHANES 2005–2010 Data (P14-001-19)

2019· article· en· W2951203363 sur OpenAlex
Sanjiv Agarwal, Victor L. Fulgoni, John A. Caldwell, Harris R. Lieberman

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueCurrent Developments in Nutrition · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCoffee research and impacts
Établissements canadiensImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEveningCaffeineShift workMorningMedicineNational Health and Nutrition Examination SurveyCross-sectional studyDemographyWork shiftEnvironmental healthInternal medicinePopulationPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Caffeine is the most widely consumed stimulant in the world and sociodemographic factors including occupation are associated with its intake. Non-standard work schedules are required in various occupations, and it is difficult to adapt to them. Shift work is associated with poor sleep, inadequate diet and numerous adverse health effects. We assessed whether caffeine intake differs in individuals working various shifts since it is assumed shift workers use more caffeine to cope with fatigue and disrupted circadian rhythms. The 24-h dietary recall data collected in NHANES 2005–2010 datasets (employed adults age 19–70 years, n = 8500) were used to estimate individual usual caffeine intake from caffeine-containing foods and beverages. Daily patterns of work were self-reported as: regular daytime shift; evening shift; night shift; rotating shift; or “other”. Regression analyses assessed associations of shift work with caffeine intake after adjustment for age, gender, ethnicity, smoking status, work hours, energy intake, and alcohol intake, all known to be associated with caffeine intake. Approximately 73.5% of employed adults were day shift workers and 26.5% were non-day shift workers. Day shift workers were more likely to be non-Hispanic white and of higher economic status compared to other shift workers. Mean 24-hour caffeine intake of day shift workers (204 ± 5 mg) was similar (P > 0.2) to that of evening, night, and rotating shift workers (209 ± 23, 184 ± 18, and 199 ± 15 mg, respectively). Regardless of work schedule, individuals consumed the most caffeine during morning hours. Evening and night shift workers consumed less caffeine during their work hours (76.8 ± 8.8 and 98.4 ± 18.5 mg, respectively) and more during non-work hours (131 ± 24 and 84.9 ± 9.5 mg, respectively) compared to day shift workers (157 ± 4 and 49.7 ± 3.4 mg during work hours and non-work hours, respectively; P < 0.01 for both). Unexpectedly, daily caffeine intake was similar across different types of shift workers after adjustment for age, gender, ethnicity, smoking, economic status and other factors. Opinions or assertions contained herein are private views of the authors and not to be construed as official or reflecting views of the Army or DoD. DMRP/MRMC.

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.

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)0,001
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,640

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0000,000

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 Opus0,102
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,290 · 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