Quantifying cumulative circadian disruption from shift work and associations with health outcomes in a large cohort of nurses
Notice bibliographique
Résumé
STUDY OBJECTIVES: Night shifts are commonly used as proxy for circadian disruption (CD) in epidemiological studies. However, other shift types can also cause CD if they interfere with a worker's biological night. We quantified and compared cumulative CD to night shift exposure and assessed their associations with health-related outcomes. METHODS: Shift work exposure was derived from questionnaire data for 42 119 nurses for the period 2012-2017. Cumulative CD was estimated as the total overlap (h) between shift work and preferred sleep-wake times. Pearson's correlation (r) assessed relationships between cumulative CD and night shift exposure. Associations with sleep disturbances, medication use, and overweight were analyzed using Poisson regression. RESULTS: The median cumulative CD among shift workers was 1674 h over 6 years (interquartile range = 432-3153 h). High CD (≥2809 h) was associated with increased prevalence of sleep problems (incidence rate ratio [IRR] = 1.10, 95% confidence interval [CI] 1.07-1.13), melatonin use (IRR = 1.86; 95% CI 1.70-2.04), sleep medication use (IRR = 1.15; 95% CI 1.01-1.32), and overweight (IRR = 1.04; 95% CI 1.02-1.07). The number of performed night shifts strongly correlated with cumulative CD (r = 0.93), and using night shifts as proxy for CD gave similar results. However, among shift workers who did not perform night shifts, high CD was still associated with increased sleep problems and melatonin use. CONCLUSION: Cumulative CD is associated with sleep and health disturbances, even among shift workers who do not perform night shifts, underlining its potential role in disease development. While night shifts remain a practical proxy in large-scale studies, our study highlights the importance of using more nuanced, individualized measures of CD.
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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 ».