Overtime work and stress response in a group of Japanese workers
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Working long overtime hours is considered a cause of mental health problems among workers but such a relationship has yet to be empirically confirmed. AIM: To clarify the influence of overtime work on response to stress and to assess the role of other stress-related factors on this relationship. METHODS: The study was conducted among 24 685 employees of a company in Japan. Stress response, job stressors and social supports were assessed by the Brief Job Stress Questionnaire. Participants were divided into five categories of overtime (0-19, 20-39, 40-59, >or=60 h of overtime per month and exempted employees). RESULTS: The nonadjusted odds ratios for stress response for 40-59 and >or=60 overtime hours per month in reference to 0-19 overtime hours were 1.11 [95% confidence interval (CI) 1.03-1.19] and 1.62 (95% CI 1.50-1.76), respectively. After adjustment for self-assessed amount of work, mental workload and sleeping time, the association between overtime work and stress response disappeared. CONCLUSIONS: This large cross-sectional study shows that overtime work appears to influence stress response indirectly through other stress factors such as self-assessed amount of work, mental workload and sleeping time.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».