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Enregistrement W2029339416 · doi:10.1080/14034940410028190

A longitudinal study comparing the effort - reward imbalance and demand - control models using objective measures of physician utilization

2004· article· en· W2029339416 sur OpenAlexaffabout
A. Ostry, Ruth Hershler, Lisa Chen, Clyde Hertzman

Notice bibliographique

RevueScandinavian Journal of Public Health · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueWorkplace Health and Well-being
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychosocialMedicineJob controlJob strainConfoundingLogistic regressionPredictive validityLongitudinal studyMental healthGerontologyEnvironmental healthPsychiatryClinical psychologyWork (physics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The objectives of this study were to compare the predictive validity of the demand-control and effort-reward imbalance models using objective measures of physician utilization. METHODS: Self-reports for psychosocial work conditions were obtained in interviews with 1,028 workers using the demand-control and effort-reward imbalance models. Physician utilization outcomes were obtained through linkage to the British Columbia Linked Health Database. Outcomes were any visit to a physician for mental health reasons and 30 or more physician visits for any reason. The predictive validity of both models was compared in a longitudinal study using logistic regression. RESULTS: Neither job strain nor effort-reward imbalance predicted either outcome. However, low esteem reward and low status control increased the risk for 30 or more physician visits by, respectively, approximately 60% and 30%. CONCLUSIONS: In a sample of middle-aged blue-collar current and ex-sawmill workers in Western Canada, followed prospectively, after controlling for sociodemographic and workplace confounders, and reducing the potential for adverse health selection into high-stress jobs, low esteem reward and low status control were associated with a significantly greater risk for 30 or more physician visits for any reason.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,066
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,214
Tête enseignante GPT0,425
Écart entre enseignants0,211 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations28
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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