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Enregistrement W3161623580 · doi:10.1093/eurjpc/zwab061.311

Does shift work affect blood pressure values and hypertension risk? a systematic review and meta-analysis

2021· review· en· W3161623580 sur OpenAlexaboutno aff
S Gamboa Madeira, Carina Fernandes, Terezinha B Paiva, C. Santos Moreira, Daniel Caldeira

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Preventive Cardiology · 2021
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSleep and Work-Related Fatigue
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMeta-analysisOdds ratioBlood pressureSystematic reviewConfidence intervalMEDLINEWorkforceInternal medicineGerontologyFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Funding Acknowledgements Type of funding sources: Public grant(s) – EU funding. Main funding source(s): Fundação para a Ciência e Tecnologia (FCT) and Fundo Social Europeu (FSE) Introduction Modern societies function 24h/day which accounts for shift work (SW) encompassing already more than 20% of the European workforce. While the relationship between blood pressure (BP) and cardiovascular events is a continuous, hypertension (HTN) remains the major preventable cause of cardiovascular disease (CVD) in our continent. SW has been associated with sleep disturbances, circadian misalignment and unhealthy behaviours, possibly conducting to several chronic diseases. Therefore, we aimed to determine if shift workers have higher BP values and/or HTN risk. Methods This systematic review was conducted in accordance with Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) guidelines. A literature search was performed on MEDLINE, EMBASE and Cochrane electronic databases. Included studies reported HTN diagnosis using current thresholds and/or BP values, in both shift workers and in a control group of day workers. SW was categorized in 4 subgroups, focused mostly on night work. Pooled mean difference and 95% Confidence Intervals (95%IC) were estimated for continuous outcomes, Systolic BP (SBP) and diastolic BP (DBP), and pooled Odds Ratio and 95%IC were determined for HTN risk. The Newcastle-Ottawa Quality Assessment Scale was used for quality evaluation of included studies. Results Forty-five independent studies were included engaging 117252 workers. Of these, 41 studies were included in the meta-analysis for SBP, 39 for DBP and 14 for HTN. Most studies provided cross-sectional data (n = 42), were developed in Asia (n = 21), in an industrial setting (n = 25) and included only men (n = 26). Most studies were rated as satisfactory quality (n = 23) with confounder adjustment being the weakest parameter. We found a statically significant increase for both systolic and diastolic BP among permanent night workers, 2.52mmHg [0.75–4.29] and 1.77mmHg [0.39–3.15] respectively. Amongst rotational shift workers, both with and without night work, we found a significant increase only for SBP, namely 1.28 mmHg [0.18–2.39] and 0.65 mmHg [0.07–1.22]. For HTN risk, none of SW types showed significant differences. Conclusions Certain groups of shift workers may be at special risk for increased BP. This is the first review assessing the impact of SW specifically on BP values. Although the increases were generally modest, these may play an important role among already susceptible individuals exposed overtime. The effect of SW was more consistent for SBP, which has a major impact on CVD risk. Hence, occupational health services should embrace a holistic CVD preventive approach including atypical risk factors such as SW, with active monitoring across the lifespan of more vulnerable workers.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0150,006
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,275 · 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.

Devis d'étudeMéta-analyse
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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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