RF-14 The Association between Shift Work, Mental Health and Cardiometabolic Health in the Atlantic PATH Cohort
Notice bibliographique
Résumé
<h3>Introduction</h3> Contemporary work environments increasingly rely upon a 24-hour work cycle resulting in more employees exposed to shift work. Thirty percent of working age Canadians work evening, night and rotating shifts. Compared to regular daytime work, shift work has the potential for disturbing sleep patterns and disrupting circadian rhythms with adverse health effects. <h3>Methods</h3> A population health study was conducted with 4,155 shift workers and 8,258 non-shift workers from the Atlantic PATH cohort. Linear and logistic regression models were used to assess the differences in i) self-reported mental health measures between shift workers and non-shift workers and ii) anthropometric measures (body adiposity) and self-reported cardiometabolic disease outcomes (obesity, diabetes, and cardiovascular disease). <h3>Results</h3> Shift workers reported higher levels of each of the mental health domains. There was a significant increased risk of depression (OR=1.13, 95% CI, 1.00–1.27) and poor self-rated health (OR=1.13, 95% CI, 1.14–1.55) among shift workers compared to non-shift workers. There was a significant increased risk of cardiovascular disease, obesity, and diabetes among shift workers despite higher levels of physical activity and lower levels of sedentary behaviour compared to matched controls. Shift workers were 17% more likely to be obese (95% CI 7–27) and 27% more likely to have diabetes (95% CI 8–51). <h3>Conclusions</h3> Shift work is associated with cardiometabolic health and mental health, as well as depression. The association between shift work and cardiometabolic health was independent of body mass index for cardiovascular disease and diabetes, and independent of fat mass index for diabetes. Subsequently, shift workers have an increased risk of developing other chronic disease.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».