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Enregistrement W3014389669 · doi:10.3390/nu12040999

Effects of Shift Work on the Eating Behavior of Police Officers on Patrol

2020· article· en· W3014389669 sur OpenAlex
Anastasi Kosmadopoulos, Laura Kervezee, Philippe Boudreau, Fernando Gonzales-Aste, Nina Vujović, Frank A. J. L. Scheer, Diane B. Boivin

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.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueNutrients · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSleep and Work-Related Fatigue
Établissements canadiensMcGill UniversityDouglas Mental Health University Institute
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood InstituteInstitut de Recherche Robert-Sauvé en Santé et en Sécurité du TravailBrigham and Women's Hospital
Mots-clésEveningCalorieMorningMedicineObesityShift workAnimal scienceAnalysis of varianceDemographyGerontologyEnvironmental healthBiologyEndocrinologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent studies indicate that the timing of food intake can significantly affect metabolism and weight management. Workers operating at atypical times of the 24-h day are at risk of disturbed feeding patterns. Given the increased risk of weight gain, obesity and metabolic syndrome in shift working populations, further research is required to understand whether their eating behavior could contribute to these increased metabolic risks. The objective of this study was to characterize the dietary patterns of police officers across different types of shifts in their natural environments. Thirty-one police officers (six women; aged 32.1 ± 5.4 years, mean ± SD) from the province of Quebec, Canada, participated in a 28- to 35-day study, comprising 9- to 12-h morning, evening, and night shifts alternating with rest days. Sleep and work patterns were recorded with actigraphy and diaries. For at least 24 h during each type of work day and rest day, participants logged nutrient intake by timestamped photographs on smartphones. Macronutrient composition and caloric content were estimated by registered dieticians using the Nutrition Data System for Research database. Data were analyzed with linear mixed effects models and circular ANOVA. More calories were consumed relative to individual metabolic requirements on rest days than both evening- and night-shift days (p = 0.001), largely sourced from increased fat (p = 0.004) and carbohydrate (trend, p = 0.064) intake. Regardless, the proportions of calories from carbohydrates, fat, and protein did not differ significantly between days. More calories were consumed during the night, between 2300 h and 0600 h, on night-shift days than any other days (p < 0.001). Caloric intake occurred significantly later for night-shift days (2308 h ± 0114 h, circular mean ± SD) than for rest days (1525 h ± 0029 h; p < 0.01) and was dispersed across a longer eating window (13.9 h ± 3.1 h vs. 11.3 h ± 1.8 h, mean ± SD). As macronutrient proportions were similar and caloric intake was lower, the finding of later meals times on night-shift days versus rest days is consistent with emerging hypotheses that implicate the biological timing of food intake—rather than its quantity or composition—as the differentiating dietary factor in shift worker health.

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)0,000
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 enseignants0,086
Score d'incertitude au seuil0,372

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)0,0000,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,255 · 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