8277807 The impact of shift work on cognitive impairment in workers and changes in cholinergic-related factor levels
Notice bibliographique
Résumé
<h3>Objectives</h3> Shift work affects approximately 30% of the global workforce and may lead to cognitive impairment. This study explores the impact of shift work on cognitive function and involves the potential mechanisms of the cholinergic pathway. <h3>Methods</h3> We recruited 1,025 manufacturing workers (Fuzhou, China) with ≥1 year of employment, retaining 677 after exclusions. Data collection included: 1) Shift work patterns (questionnaires); 2) Cognitive assessment using the Montreal Cognitive Assessment (MoCA); and 3) ELISA-measured circadian (BMAL1, CLOCK, PER1/2, CRY1/2) and cholinergic markers (ACh, AChE, ChAT, ChT, VAChT). Statistical analyses assessed cognitive outcome and cholinergic alterations. <h3>Results</h3> Among shift workers (58.1%), cognitive impairment prevalence was 37.9%. Cognitive impairment rates significantly differed by shift work duration groups. Shift work disrupted circadian regulation, with decreased BMAL1/CLOCK and increased PER/CRY levels (P<0.05), negatively correlating with shift duration. MoCA revealed deficits in visuospatial/executive function, attention, and abstraction among long-term shift workers. Logistic regression identified prolonged shift work as an independent risk factor for cognitive impairment. Cholinergic dysregulation in impaired shift workers included elevated AChE and reduced ChAT, VAChT, ChT, and ACh (P<0.05). Significant negative correlations emerged between shift work duration and peripheral cholinergic factor expression. <h3>Conclusion</h3> Shift work is a significant risk factor for cognitive impairment, with prolonged exposure increasing severity. Cognitive impairment was associated with circadian disruption and cholinergic dysfunction (elevated AChE, suppressed ACh synthesis/transport), suggesting cholinergic pathways may mediate the cognitive effects of shift work. Interventions targeting circadian and cholinergic systems may help mitigate these risks.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».