Psychological distress in the workforce: a multilevel and longitudinal analysis of the case of regulated occupations in Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This study uses a multidimensional theoretical model to evaluate the role of regulated occupations and working conditions in explaining psychological distress. METHODS: Various multilevel regression analyses were conducted on longitudinal data for which measures repeated over time (n1 = 36,166) were nested in individuals (n2 = 7007). RESULTS: Results showed that when we controlled for working conditions, family situation, the social network outside the workplace, and personal characteristics, the level of psychological distress was significantly lower among professional workers in regulated occupations than among professionals not in regulated occupations. Among the working conditions studied, skill utilisation, psychological demands, and job insecurity were positively associated with psychological distress levels, whereas social support in the workplace was inversely related to distress. Finally, our results suggest that self-esteem reduced the effect of social support in the workplace on psychological distress levels in the workforce. CONCLUSIONS: These results support our hypothesis that working in regulated occupations exerts a direct effect on mental health. These results also make clear the importance of developing new tools for measuring psychological distress among upper-level professional workers. Such tools will be much better suited to the realities characterising today's knowledge-based economies.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».