Effort-Reward Imbalance at Work and Psychological Distress
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To examine whether the psychometric properties of the effort-reward imbalance (ERI) at work scales could be replicated with post-myocardial infarction (post-MI) patients and to measure the criterion validity through its association with psychological distress. METHODS: A cross-sectional survey was conducted among 814 patients (739 men and 75 women) who had returned to work after their first MI and who were followed up by telephone at an average of 2.2 years after their baseline interview (1998-2000). The psychological demands scale of the Karasek Job Content Questionnaire was used to measure effort. Reward was measured with nine items from the original reward scale by Siegrist plus two proxy items. Exploratory and confirmatory factor analyses were used to test the theoretical structure of ERI. Using log-binomial regression models, we evaluated the association between ERI scales and psychological distress measured with the 14-item Psychiatric Symptom Index. RESULTS: ERI scales and subscales demonstrated adequate internal consistencies. Exploratory factor analysis using oblique (promax) rotation yielded a three-factor solution with items representative of extrinsic effort (Factor 1) and reward subscales (Factors 2 and 3). Confirmatory factor analysis demonstrated a good fit with the data. The internal consistencies and discriminant validities of the ERI scales were satisfactory. Furthermore, effort, reward, and ERI ratio were significantly associated with psychological distress (adjusted prevalence ratio [PR] = 1.71, 95% confidence interval [CI] = 1.26-2.31; PR = 1.63, 95% CI = 1.16-2.29; and PR = 1.70, 95% CI = 1.17-2.47, respectively). CONCLUSIONS: The psychometric properties of the ERI scales were generally reproduced among post-MI patients. The associations with psychological distress supported the criterion validity of the ERI scales in this population.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,004 | 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 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 ».