Major Depressive Episodes and Work Stress: Results From a National Population Survey
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: We determined the proportion of workers meeting criteria for major depressive episodes in the past year and examined the association between psychosocial work-stress variables and these episodes. METHODS: Data were derived from the Canadian Community Health Survey 1.2, a population-based survey of 24324 employed, community-dwelling individuals conducted in 2002. We assessed depressive episodes using the Composite International Diagnostic Interview. RESULTS: Of the original sample, 4.6% (weighted n=745948) met criteria for major depressive episodes. High job strain was significantly associated with depression among men (odds ratio [OR]=2.38; 95% confidence interval [CI]=1.29, 4.37), and lack of social support at work was significantly associated with depression in both genders (men, OR=2.70; 95% CI=1.55, 4.71; women, OR=2.37; 95% CI=1.71, 3.29). Women with low levels of decision authority were more likely to have depression (OR=1.59; 95% CI=1.06, 2.39) than were women with high levels of authority. CONCLUSIONS: A significant proportion of the workforce experienced major depressive episodes in the year preceding our study. Gender differences appear to affect work-stress factors that increase risk for depression. Prevention strategies need to be developed with employers and employee organizations to address work organization and to increase social support.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».