Shift workers are at increased risk of severe COVID-19 compared with day workers: Results from the international COVID sleep study (ICOSS) of 7141 workers
Notice bibliographique
Résumé
The present study had two main aims. First, to investigate whether shift/night workers had a higher prevalence and severity of COVID-19 compared with day workers. Second, to investigate whether people regularly working in face-to-face settings during the pandemic exhibited a higher prevalence and severity of COVID-19 compared with those having no need to be in close contact with others at work. Data consisted of 7141 workers from 15 countries and four continents who participated in the International COVID Sleep Study-II (ICOSS-II) between May and December 2021. The associations between work status and a positive COVID-19 test and several indications of disease severity were tested with chi-square tests and logistic regressions adjusted for relevant confounders. In addition, statistical analyses were conducted for the associations between face-to-face work and COVID-19 status. Results showed that shift/night work was not associated with an increased risk of COVID-19 compared to day work. Still, shift/night workers reported higher odds for moderate to life-threatening COVID-19 (adjusted odds ratio (aOR) = 2.71, 95%-confidence interval = 1.23-5.95) and need for hospital care (aOR = 5.66, 1.89-16.95). Face-to-face work was associated with an increased risk of COVID-19 (aOR = 1.55, 1.12-2.14) but not with higher disease severity. In conclusion, shift/night work was not associated with an increased risk of COVID-19, but when infected, shift/night workers reported more severe disease. Impaired sleep and circadian disruption commonly seen among shift/night workers may be mediating factors. Working face-to-face increased the risk of COVID-19, likely due to increased exposure to the virus. However, face-to-face work was not associated with increased disease severity.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».