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Enregistrement W2112585618 · doi:10.1093/aje/kwr473

A Population-based Longitudinal Study on Work Environmental Factors and the Risk of Major Depressive Disorder

2012· article· en· W2112585618 sur OpenAlexafffundabout
J. Wang, Scott B. Patten, Shawn R. Currie, Jitender Sareen, Norbert Schmitz

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Epidemiology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueWorkplace Health and Well-being
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchFaculty of Medicine, McGill UniversityMcGill UniversityAlberta Health Services
Mots-clésMajor depressive disorderJob strainConfidence intervalPopulationMedicineLongitudinal studyDemographyRisk factorPsychologyPsychiatryEnvironmental healthInternal medicineMood

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To investigate the relation between work environmental factors and the risk of major depressive disorder (MDD) over 1 year, the authors conducted a population-based longitudinal study of randomly selected employees in Alberta, Canada (January 2008 to November 2011). Participants without a current or lifetime diagnosis of MDD at baseline (n = 2,752) were followed for 1 year. MDD was assessed using the World Health Organization's Composite International Diagnostic Interview-Auto 2.1. The overall 1-year incidence of MDD was 3.6% (95% confidence interval: 2.8, 4.6); it was 2.9% (95% confidence interval: 1.9, 4.2) in men and 4.5% (95% confidence interval: 3.3, 6.2) in women. The relations 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-to-work conflict were predictive of MDD. Women who worked 35-40 hours per week and reported job insecurity, a high effort-reward imbalance, and work-to-family conflict were at a higher risk of developing MDD. Job strain, effort-reward imbalance, job insecurity, and work-to-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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,431

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,353 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations112
Publié2012
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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