Trabajo en turno nocturno y su impacto en el desarrollo de obesidad en trabajadores de sectores no sanitarios: revisión sistemática y metaanálisis
Bibliographic record
Abstract
Evaluar la asociación entre el trabajo en turno nocturno y el riesgo de desarrollar obesidad en trabajadores de actividades laborales no relacionadas con el sector salud. Material y métodos: Se realizó una revisión sistemática y metaanálisis siguiendo las directrices PRISMA 2020. Se incluyeron estudios observacionales (transversales y de cohortes) que compararon trabajadores nocturnos con diurnos respecto al riesgo de obesidad, definidos por IMC ≥ 30 kg/m², criterios de síndrome metabólico u otros indicadores de adiposidad. La búsqueda se efectuó en PubMed, Scopus, Web of Science y Embase hasta enero de 2024. La calidad metodológica se evaluó con la escala Newcastle-Ottawa adaptada para estudios transversales. Se utilizó un modelo de efectos aleatorios para estimar la OR agrupada. Resultados: Se incluyeron 10 estudios con un total de 12,497 trabajadores de sectores no sanitarios, principalmente de industrias manufactureras, minería y plataformas offshore. Ocho estudios fueron incluidos en el metaanálisis. El trabajo nocturno se asoció significativamente con un mayor riesgo de obesidad (OR: 1.50; IC 95%: 1.24–1.81; p < 0.01). La heterogeneidad fue moderada (I² = 55%) y el intervalo de predicción fue de 0.90 a 2.50, indicando variabilidad posible en estudios futuros. Conclusiones: El trabajo nocturno se asocia significativamente con un mayor riesgo de obesidad en trabajadores no sanitarios. Esta evidencia refuerza la necesidad de implementar estrategias preventivas y de vigilancia ocupacional en este grupo de trabajadores
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.021 | 0.039 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.006 | 0.015 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".