Work-related factors of presenteeism: The mediating role of mental and physical health.
Notice bibliographique
Résumé
Even though work-related factors have been found to play a crucial role in predicting presenteeism, studies investigating established theoretical frameworks of job design features and, in particular, underlying mechanisms are still very scarce. The objective of this study was to investigate the influence of the areas of work life according to the Areas of Worklife Scale (AWS; Leiter & Maslach, 2004) on presenteeism. We examined mental and physical health as the underlying process of this relationship and assessed 2 presenteeism outcome measures and their relationship to each other-that is, the frequency of acts of presenteeism and work productivity. Using a cross-sectional design, the study was conducted in a sample of 885 employees from German public service. Results showed that the influence of some, but not all, areas of work life (workload, control, reward, and values) on both acts of presenteeism and health-related lost productivity was mediated by health indicators (well-being and musculoskeletal complaints). Moreover, we found a relationship between health-related lost productivity and acts of presenteeism. The present research clarifies the importance of work-related factors as antecedents of sickness presenteeism. The findings of our study also emphasize the necessity to include both acts of presenteeism and health-related lost productivity in presenteeism research and prevention. Presenteeism should be included as a measure in health prevention interventions because it reflects a crucial part of employee health that is not covered by other measures.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».