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Enregistrement W3132047372 · doi:10.1080/07420528.2021.1872592

Timely use of in-car dim blue light and blue blockers in the morning does not improve circadian adaptation of fast rotating shift workers

2021· article· en· W3132047372 sur OpenAlexafffund
Jeanne Sophie Martin, Luc Laberge, Alexandre Sasseville, Marilie Bérubé, Samuel Alain, Joëlle Lavoie, Jérôme Houle, Marc Hébert

Notice bibliographique

RevueChronobiology International · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueCircadian rhythm and melatonin
Établissements canadiensCégep de JonquièreUniversité du Québec à ChicoutimiUniversité Laval
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésCircadian rhythmMorningAlertnessShift workMelatoninBlue lightMedicineNocturnalAudiologyPsychologyEndocrinologyInternal medicinePhysicsOpticsPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Circadian adaptation to night work usually does not occur in naturalistic conditions, largely due to exposure to low levels of light during the night and light in the morning on the way home. This leads to circadian misalignment, which has documented deleterious effects on sleep and functioning during waking hours. Chronic circadian misalignment is also being increasingly associated with long-term health comorbidities. As the circadian system is mostly sensitive to short wavelengths (i.e., blue light) and less sensitive to long wavelengths (i.e., red light), shaping light exposure in a "wavelength-wise" manner has been proposed to promote partial adaptation to night shifts, and, therefore, alleviate circadian rhythms disruption. This report presents results from two cross-over designed studies that aimed to investigate the effects of three different light conditions on circadian phase, sleepiness, and alertness of police patrol officers on a rotating shift schedule. The first study took place during summer (n = 15) and the second study (n = 25) during winter/early spring. In both studies, all participants went through three conditions composed of four consecutive night shifts: 1) in-car dim blue light exposure during the night shift and wearing of blue-blocking glasses (BBG) in the morning after 05:00 h; 2) in-car red light exposure during the night shift and wearing of BBG in the morning after 05:00 h; 3) a control condition with no intervention. To assess circadian phase position, salivary melatonin was collected hourly the night before and the night after each condition. Sleep was monitored by wrist actigraphy. Also, a 10-min Psychomotor Vigilance-Task was administered at the beginning and end of each night shift and the Karolinska Sleepiness Scale was completed every 2 h during each night shift. In the summer study, no difference was found in alertness and sleepiness between conditions. Participants though exhibited greater (≈3 h) phase delay after four consecutive night shifts in the control condition (in which morning light exposure was expected to prevent phase delay) than after the blue and red conditions (≈2 h) (in which wearing BBG were expected to promote phase delay). In the second study performed during the winter/early spring, a comparable ≈2 h phase delay was found in each of the three conditions, with no difference in alertness and sleepiness between conditions. In conclusion, participants in both studies exhibited modest phase delay across the four night shifts, even during the control conditions. Still, re-entrainment was not fast enough to produce partial circadian adaptation after four night shifts. A greater number of consecutive night shifts may be necessary to produce enough circadian alignment to elicit benefits on sleepiness and alertness in workers driving a motorized vehicle during night shifts. In-car dim blue light exposure combined with the wearing of BBG in the morning did not show the expected benefits on circadian adaptation, sleepiness, and alertness in our studies. Higher levels of light may be warranted when implementing light intervention in a motorized vehicle setting.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,341

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,227 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations10
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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