Mesurer l’impact du travail sur la santé : du longitudinal, oui, mais lequel ?
Notice bibliographique
Résumé
Cet article vise à réaliser une comparaison systématique des performances des modèles épidémiologiques dits « naïfs », expliquant la prévalence des troubles de santé par les seules caractéristiques actuelles du travail des salariés, avec des modèles plus rigoureux au plan théorique, incluant un historique de certaines expositions professionnelles passées (modèles statiques rétrospectifs), ou étudiant l’incidence (au lieu de la prévalence) des troubles en fonction soit de l’exposition à la date initiale (modèles longitudinaux standards), soit de l’évolution de l’exposition (modèles dynamiques).On montre dans un premier temps combien l’impact de la prise en compte des facteurs individuels de confusion – la consommation d’alcool et de tabac, les modes de vie des personnes ou leur historique médical – est faible : les corrélations entre la santé et les conditions actuelles de travail mises en évidence par les modèles naïfs n’en sont pratiquement pas modifiées. Cela ne signifie bien sûr pas que ces facteurs sont sans effets sur la santé des personnes – au contraire, l’analyse montre les effets importants de certains de ces facteurs – mais que les effets des facteurs professionnels et des facteurs personnels jouent de façon largement indépendante.On examine ensuite les mérites respectifs des modèles « standards » et « dynamiques » : les premiers expliquant l’incidence d’un trouble de santé entre deux dates par l’exposition à la date initiale, les seconds prenant pour variables explicatives l’évolution de l’exposition entre les deux dates. Pour ce qui concerne les (infra)pathologies liées au stress, les modèles standard apparaissent sous-performants, dans la mesure où ils sous-estiment nettement l’impact des expositions sur les troubles de santé. L’explication tient probablement à la plus grande réversibilité des troubles en cas de disparition de l’exposition, phénomène que le modèle standard confond avec une corrélation négative entre l’exposition et le trouble.
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 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 | 0,029 | 0,065 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».