952 – A Population-based Longitudinal Study On Work Environment And Major Depressive Disorder
Notice bibliographique
Résumé
Objectives To investigate the relationships between work environmental factors and the risk of major depressive disorder (MDD) over one year and to identify factors associated with the outcomes of individuals with MDD. Methods We conducted a population-based longitudinal study of employees who were randomly selected in Alberta (n = 4239). MDD was assessed using the World Health Organization's Composite International Diagnostic Interview - Auto 2.1. Results The one-year incidence of MDD was 3.6% (95% CI: 2.8%-4.6%) overall. It was 2.9% (95% CI: 1.9% - 4.2%) in men and 4.5% (95% CI: 3.3% - 6.2%) in women. The relationships between work environmental factors and MDD differed by sex. In men, high job strain increased the risk of MDD in those who worked 35-40 hours per week; job insecurity and family-work conflict were predictive of MDD. Women who worked 35-40 hours, who reported job insecurity, high effort-reward imbalance and work-family conflict were at higher risk of MDD. Long working hours, negative thinking and having comorbid social phobia were predictive of MDD. Perceived work-family conflict, severity of major depressive episode and symptom of depressed mood were significantly associated with recurrence of MDD. Conclusions Job strain, effort-reward imbalance, job insecurity and work-family conflicts are important risk factors for the onset of MDD, and should be targets of primary prevention. However, these work environmental factors appear to operate differently in men and in women. Clinical and psychosocial factors are important in the prognosis of MDD. The factors associated with persistence and recurrence of MDD may be different.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».