Night work during pregnancy and small for gestational age: a Danish nationwide register-based cohort study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The aim was to investigate the association between night work during pregnancy and risk of having a small for gestational age (SGA) child. METHODS: This cohort study had payroll data with detailed information on working hours for employees in all Danish administrative regions (primarily hospital employees) between 2007 and 2015, retrieved from the Danish Working Hour Database. Pregnancies, covariates and outcome were identified from the national birth registry. We used logistic regression to investigate the association between intensity and duration of night work during the first 32 pregnancy weeks and SGA. The adjusted model included age, body mass index, socioeconomic status and smoking. Using quantitative bias analysis and G-estimation, we explored potential healthy worker survivor bias (HWSB). RESULTS: The final cohort comprised 24 548 singleton pregnancies in 19 107 women, primarily nurses and medical doctors. None of the dimensions of night work were associated with an increased risk of SGA. We found a tendency towards higher risk of SGA in pregnancies where the women stopped having night shifts during pregnancy. Using G-estimation we found an OR<1 for the association between night work and SGA if all workers continued having night work during pregnancy compared with daywork only. CONCLUSION: We found no increased risk of SGA in association with night work during pregnancy among healthcare workers. G-estimation was not precise enough to estimate the observed indication of HWSB. We need better data on pregnancy discomforts and complications to be able to safely rule out HWSB.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».