Tendências e diversidade na utilização empírica do Modelo Demanda-Controle de Karasek (estresse no trabalho): uma revisão sistemática
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Karasek's demand-control model has been used to investigate association between job strain and health outcomes. However, different instruments and definitions have been utilized to assess the exposure 'high strain at work', which makes difficult the comparison of results across studies. OBJECTIVE: To describe the measurement instruments and the definitions adopted for the exposure variable 'job strain', according to the demand-control model, by observational studies published until 2010. METHODS: Systematic review of observational studies published until December 2010, addressing the exposure 'job strain', measured according to the demand-control model and used the JCQ or its derivatives, since explicit. RESULTS: Among 877 selected abstracts, 496 (57%) met the inclusion criteria. It identified a trend towards the increasing production literature on the subject. Most studies were sectional; found no relevant differences among study populations of men and women. Sweden, USA, Japan and Canada accounted for 57% of publications, mostly including more than 1000 participants and diverse occupations. Cardiovascular outcomes and their risk factors were the most studied (45%), followed by those related to mental health (25%). In 71% of the studies used the Job Content Questionnaire (from 2 to 49 items) and 19% of the total, the Swedish version (Demand-Control Questionnaire Swedish). Quadrants of the demand-control exposure were used in 51% of the work, but with different cutoff points; scores of the two dimensions were analyzed separately in 27%, and its ratio in 14% of the total. Social support at work was assessed in 44% of the studies. CONCLUSION: Karasek's model should continue to raise epidemiological studies and we hope that researchers face these theoretical and methodological issues outstanding.
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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 | 0,082 | 0,191 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,009 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».