Job Demand and Control Interventions: A Stakeholder-Centered Best-Evidence Synthesis of Systematic Reviews on Workplace Disability
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Physical and psychological job demands in combination with the degree of control a worker has over task completion, play an important role in reducing stress. Occupational stress is an important, modifiable factor affecting work disability. However, the effectiveness of reducing job demands or increasing job control remains unclear, particularly for outcomes of interest to employers, such as absenteeism or productivity. OBJECTIVE: This systematic review reports on job demand and control interventions that impact absenteeism, productivity and financial outcomes. METHODS: A stakeholder-centered best-evidence synthesis was conducted with researcher and stakeholder collaboration throughout. Databases and grey literature were searched for systematic reviews between 2000 and 2012: Medline, EMBASE, the Cochrane Database of Systematic Reviews, DARE, CINAHL, PsycINFO, TRIP, health-evidence.ca, Rehab+, National Rehabilitation Information Center (NARIC), and Institute for Work and Health. Articles were assessed independently by two researchers for inclusion criteria and methodological quality. Differences were resolved through consensus. RESULTS: The search resulted in 3363 unique titles. After review of abstracts, 115 articles were retained for full-text review. 11 articles finally met the inclusion criteria and are summarized in this synthesis. The best level of evidence we found indicates that multimodal job demand reductions for either at-work or off-work workers will reduce disability-related absenteeism. CONCLUSION: In general, the impacts of interventions that aim to reduce job demands or increase job control can be positive for the organization in terms of reducing absenteeism, increasing productivity and cost-effectiveness. However, more high quality research is needed to further assess the relationships and quantify effect sizes for the interventions and outcomes reviewed in this study.
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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 | 0,007 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».