Long-Term Nightshift Work and Breast Cancer Risk: An Updated Systematic Review and Meta-Analysis with Special Attention to Menopausal Status and to Recent Nightshift Work
Notice bibliographique
Résumé
This systematic review discusses long-term NSW and female BC risk, with special attention to differences between pre- and postmenopausal BC, to test the association with recent NSW. The review follows PRISMA guidelines (Prospero registry: CRD42018102515). We searched PubMed, Embase, and WOS for case–control, nested case–control, and cohort studies addressing long-term NSW (≥15 years) as risk exposure and female BC as outcome until 31 December 2020. Risk of bias was evaluated with the Newcastle–Ottawa scale. Eighteen studies were finally included (eight cohorts; five nested case–control; five case–control). We performed meta-analyses on long-term NSW and BC risk; overall and by menopausal status; a subanalysis on recent long-term NSW, based on studies involving predominantly women below retirement age; and a dose–response meta-analysis on NSW duration. The pooled estimate for long-term NSW and BC was 1.13 (95%CI = 1.01–1.27; 18 studies, I2 = 56.8%, p = 0.002). BC risk increased 4.7% per 10 years of NSW (95%CI = 0.94–1.09; 16 studies, I2 = 33.4%, p = 0.008). The pooled estimate for premenopausal BC was 1.27 (95%CI = 0.96–1.68; six studies, I2 = 32.0%, p = 0.196) and for postmenopausal BC 1.05 (95%CI = 0.90–1.24,I2 = 52.4%; seven studies, p = 0.050). For recent long-term exposure, the pooled estimate was 1.23 (95%CI = 1.06–1.42; 15 studies; I2 = 48.4%, p = 0.018). Our results indicate that long-term NSW increases the risk for BC and that menopausal status and time since exposure might be relevant.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,027 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».