The moderating effect of alcohol intake on the relationship between work strains and psychological distress.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study investigated the extent to which alcohol intake modified the associations between psychological distress and work strains. METHOD: The data were obtained from a sample of 10,387 employees nested in 422 occupations. Four types of alcohol drinkers were defined according to drinker status measured by alcohol intake over the last week (1) abstainers, (2) drinkers who abstained from drinking in the last seven days, (3) low-risk drinkers (according to the Canadian guidelines), (4) high-risk drinkers. The Ilfeld scale was used to measure the level of psychological distress (referencing the last week). Work strains were measured according to Karasek's skills utilization, decision authority and psychological demands, as well as by regularity of work schedule, number of working hours per week, exposure to physical and chemical risks, job status and type of remuneration. Multilevel logistic regressions were conducted with adjustments for gender and age. RESULTS: 6.1% of the logit variance of psychological distress was between occupations. Alcohol intake showed a U-shaped relationship with psychological distress, and it was a moderator of skills utilization and exposure to physical risks. Decision authority, psychological demands, work schedule, gender and age were linked to psychological distress. CONCLUSIONS: Moderate alcohol intake is not associated with psychological distress and does not intensify the effect of work strains. The results give some support to the positive effect of moderate alcohol consumption on stress reduction and mental health.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».