Quel est le rôle du travail dans l’incidence de la consommation de médicaments psychotropes au Canada?
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: This study aims to examine the contribution of work and other social determinants to the onset of psychotropic drug use among workers over an 8-year period. Methods: The study is based on a secondary analysis of the longitudinal data of the National Population Health Survey (NPHS) of Statistics Canada carried out between 1994-1995 and 2002-2003. A panel of 7,338 people aged 15 to 55 and employed at cycle 1 was selected. To establish the incidence rate, we included those participants identified at cycle 1 as not using psychotropic drugs. Overall, 7,020 people in 1,347 local communities did not use psychotropic drugs at cycle 1 and constituted the group at risk in the study. Discrete time survival multilevel regression models were used. Results: The onset of psychotropic drug use was estimated at 3.5% over the 8-year period studied. With the exception of the number of hours worked, occupations and other work characteristics measured in the NPHS do not show a significant contribution. Being a woman, age, physical health, smoking and stressful childhood events support an increased risk of psychotropic drug use, whereas certain personality traits decreased the risk of psychotropic drug use. Conclusions: The work factors measured in the NPHS seem to play a limited role in the incidence of psychotropic drug use. More research is needed to better capture patterns of workers’ psychotropic drug use over time. Key words: Psychotropic drugs; occupation; organizational work conditions; non-work factors; individual factors; longitudinal studies; multilevel analysis
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».