The Impact of Rotating Night Shift Work and Daytime Recharge on Cognitive Performance Among Retired Nurses
Notice bibliographique
Résumé
The exact relationship between long-term shift work (SW) and cognitive impairment (CI) has been poorly understood. The effects of the long-term rotating night SW (RNSW) combining daytime recharge (DTR) on cognitive function were investigated.A total 920 retired nurses and 656 retired female teachers aged ≥50 years were analyzed. Participants who worked at least once per week for 8 hat night for more than 1 year were defined as the SW group, and those without a regular nighttime shift were defined as the control group. The associations among duration, frequency, and DTR of RNSW, and neuropsychological assessments were ascertained by regression models.Participants with RNSW had a significantly higher proportion of mild CI (MCI), both amnestic MCI (aMCI) (14.4% in 11-20 years, p < 0.05, and 17.8% in > 20 years, p < 0.001) and non-amnestic MCI (naMCI) (8.1% in 11-20 years, p < 0.05), as well as dementia (1.5% in 1-10 years, and 11.7% in > 20 years, p < 0.05) compared to controls (8.4% with aMCI, 4.4% with naMCI, and 7.0% with dementia, respectively). There were significant negative relationships between general times of night SW and scores of Mini-Mental State Examination (MMSE) (R squared = 0.01, p = 0.0014) and Montreal Cognitive Assessment (MoCA) (R squared = 0.01, p = 0.0054). Participants with ≥1 h of DTR and ≥ 11 years of RNSW were about 2-fold more likely to experience MCI compared with the subjects in the control group, especially with 3-5 h (odds ratio [OR]: 2.35; 95% confidence interval: 1.49-3.68, p < 0.001).The long-term RNSW was associated with a higher risk of CI, especially aMCI and dementia, and the problem cannot be improved by DTR.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».