Impact of artificial light at night on obesity and overweight: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Global obesity rates are rising sharply, prompting interest in environmental drivers beyond diet and activity. Widespread artificial light at night disrupts circadian rhythms and metabolism. potentially elevating obesity risk, but evidence syntheses are outdated and limited. METHODS: We conducted a systematic search of databases including PubMed, EMbase, Cochrane Library, and Web of Science. Eligible observational studies (cohort or cross-sectional) were required to report adjusted risk estimates (odds ratio [OR], relative risk [RR], or hazard ratio [HR] with 95% confidence intervals [95% CI]) for obesity or overweight, with quantifiable LAN exposure. Study quality was evaluated using the Newcastle-Ottawa Scale (NOS) for cohort studies and the AHRQ criteria for cross-sectional studies. A random-effects model was applied for effect size pooling, alongside subgroup analyses stratified by geographic region, age, and sex, supported by sensitivity analyses and Egger's test for publication bias assessment. RESULTS: Our analysis included 13 studies involving 867,647 participants (9 cross-sectional and 4 cohort studies). A significant 14% increased risk of obesity was observed in the highest LAN exposure group compared to the lowest (OR = 1.14, 95% CI: 1.07-1.22; I² = 92.5%, P < 0.001). For overweight risk, a 7% increase was noted (OR = 1.07, 95% CI: 1.00-1.15; I² = 92.5%, P < 0.001). Regionally, the strongest association was in North America (OR = 1.21, 95% CI: 1.10-1.32; I² = 46.6%, P = 0.132) and significant in Asia (OR = 1.14, 95% CI: 1.06-1.21; I² = 85.5%, P < 0.001), but not in Europe. Age-wise, both adults (OR = 1.16) and adolescents (OR = 1.17) exhibited significant associations (P < 0.05), with no notable differences between sexes. All studies were deemed high quality (mean NOS score: 7.50; mean AHRQ score: 7.56), and sensitivity analyses confirmed the findings with no evidence of publication bias (P > 0.05). CONCLUSIONS: Exposure to LAN significantly correlates with increased obesity and overweight risks, influenced by geographic and age-specific factors. These results highlight LAN as a noteworthy environmental risk factor for metabolic health, advocating for informed public health strategies, including region-specific lighting regulations and "screen curfews" for adolescents.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,002 |
| 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) | 0,003 | 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 ».