Metabolic Syndrome in Fixed-Shift Workers

Rev Saude Publica. 2015;49:30. doi: 10.1590/s0034-8910.2015049005524. Epub 2015 Jun 9.

Abstract

OBJECTIVE To analyze if metabolic syndrome and its altered components are associated with demographic, socioeconomic and behavioral factors in fixed-shift workers. METHODS A cross-sectional study was conducted on a sample of 902 shift workers of both sexes in a poultry processing plant in Southern Brazil in 2010. The diagnosis of metabolic syndrome was determined according to the recommendations from Harmonizing the Metabolic Syndrome. Its frequency was evaluated according to the demographic (sex, skin color, age and marital status), socioeconomic (educational level, income and work shift), and behavioral characteristics (smoking, alcohol intake, leisure time physical activity, number of meals and sleep duration) of the sample. The multivariate analysis followed a theoretical framework for identifying metabolic syndrome in fixed-shift workers. RESULTS The prevalence of metabolic syndrome in the sample was 9.3% (95%CI 7.4;11.2). The most frequently altered component was waist circumference (PR 48.4%; 95%CI 45.5;51.2), followed by high-density lipoprotein. Work shift was not associated with metabolic syndrome and its altered components. After adjustment, the prevalence of metabolic syndrome was positively associated with women (PR 2.16; 95%CI 1.28;3.64), workers aged over 40 years (PR 3.90; 95%CI 1.78;8.93) and those who reported sleeping five hours or less per day (PR 1.70; 95%CI 1.09;2.24). On the other hand, metabolic syndrome was inversely associated with educational level and having more than three meals per day (PR 0.43; 95%CI 0.26;0.73). CONCLUSIONS Being female, older and deprived of sleep are probable risk factors for metabolic syndrome, whereas higher educational level and higher number of meals per day are protective factors for metabolic syndrome in fixed-shift workers.

OBJETIVO: Analisar se síndrome metabólica e seus componentes alterados estão associados a fatores demográficos, socioeconômicos e comportamentais em trabalhadores de turnos fixos.

MÉTODOS: Estudo transversal com amostra de 902 trabalhadores de turnos, de ambos os sexos, de um frigorífico de frango do sul do Brasil, em 2010. O diagnóstico da síndrome metabólica foi determinado pelas recomendações do Harmonizing the Metabolic Syndrome; e sua frequência foi avaliada segundo características demográficas (sexo, cor de pele, idade e estado civil), socioeconômicas (escolaridade, renda e turno de trabalho) e comportamentais (tabagismo, consumo de álcool, atividade física de lazer, número de refeições/dia e duração do sono). A análise multivariada seguiu um modelo conceitual de determinação da síndrome metabólica em trabalhadores de turnos fixos.

RESULTADOS: A prevalência de síndrome metabólica foi 9,3% (IC95% 7,4;11,2). O componente mais frequentemente alterado foi a circunferência da cintura (RP 48,4%; IC95% 45,5;51,2), seguido pela lipoproteína de alta densidade. O turno de trabalho não esteve associado à síndrome metabólica e aos seus componentes alterados. Após ajustes, a prevalência da síndrome metabólica foi positivamente associada ao sexo feminino (RP 2,16; IC95% 1,28;3,64), a trabalhadores com 40 anos ou mais (RP 3,90; IC95% 1,78;8.93) e àqueles que reportaram dormir cinco horas ou menos por dia (RP 1,70; IC95% 1,09;2,24). Por outro lado, a síndrome metabólica esteve negativamente relacionada à escolaridade e a fazer mais do que três refeições por dia (RP 0,43 IC95% 0,26;0,73).

CONCLUSÕES: Ser mulher, possuir idade mais avançada e ter privação de sono mostraram-se potenciais fatores de risco para síndrome metabólica, enquanto ter maior escolaridade e realizar maior número de refeições/dia foram fatores de proteção para síndrome metabólica em trabalhadores de turnos fixos.

Publication types

  • Research Support, Non-U.S. Gov't

MeSH terms

  • Adolescent
  • Adult
  • Age Factors
  • Brazil / epidemiology
  • Cross-Sectional Studies
  • Female
  • Humans
  • Male
  • Metabolic Syndrome / epidemiology*
  • Occupational Health / statistics & numerical data*
  • Prevalence
  • Risk Factors
  • Sex Factors
  • Socioeconomic Factors
  • Waist Circumference
  • Work Schedule Tolerance*
  • Young Adult

Grant support

Research supported by the Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq – Process 477069/2009-6 and 478366/2011-6). Raquel Canuto received a scholarship from the Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES). Olinto MTA and Pattussi MP received research productivity grants from CNPq (Process 307257/2013-4 and 303424/2011-7).