The Impact of Rotating Night Shift Work and Daytime Recharge on Cognitive Performance Among Retired Nurses
Notice bibliographique
Résumé
Introduction The exact relationship between long-term shift work (SW) and cognitive impairment (CI) has been poorly understood. The effects of the long-term rotating night SW (RNSW) combining daytime recharge (DTR) on cognitive function were investigated. Methods A total 920 retired nurses and 656 retired female teachers aged ≥50 years were analyzed. Participants who worked at least once per week for 8 hat night for more than 1 year were defined as the SW group, and those without a regular nighttime shift were defined as the control group. The associations among duration, frequency, and DTR of RNSW, and neuropsychological assessments were ascertained by regression models. Results Participants with RNSW had a significantly higher proportion of mild CI (MCI), both amnestic MCI (aMCI) (14.4% in 11–20 years, p < 0.05, and 17.8% in > 20 years, p < 0.001) and non-amnestic MCI (naMCI) (8.1% in 11–20 years, p < 0.05), as well as dementia (1.5% in 1–10 years, and 11.7% in > 20 years, p < 0.05) compared to controls (8.4% with aMCI, 4.4% with naMCI, and 7.0% with dementia, respectively). There were significant negative relationships between general times of night SW and scores of Mini-Mental State Examination (MMSE) (R squared = 0.01, p = 0.0014) and Montreal Cognitive Assessment (MoCA) (R squared = 0.01, p = 0.0054). Participants with ≥1 h of DTR and ≥ 11 years of RNSW were about 2-fold more likely to experience MCI compared with the subjects in the control group, especially with 3–5 h (odds ratio [OR]: 2.35; 95% confidence interval: 1.49–3.68, p < 0.001). Conclusion The long-term RNSW was associated with a higher risk of CI, especially aMCI and dementia, and the problem cannot be improved by DTR.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».