Effort–reward imbalance and medically certified absence for mental health problems: a prospective study of white-collar workers
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Little is known about the effects of psychosocial work factors on objectively assessed mental health problems leading to medically certified absence. Only one study has evaluated the prospective effects of effort-reward imbalance (ERI) at work with regards to this outcome. The present study aimed to evaluate the effects of ERI on the incidence of medically certified absence for mental health problems. METHODS: The study included 2086 white-collar workers (63.3% women) employed in public organisations in Quebec city. Participants were followed over a 9-year period. Medical absences from work were collected from employers' files and psychosocial factors were measured using the ERI questionnaire. Cox regression models were used to estimate the incidence of certified sickness absence due to mental health problems that lasted 5 workdays or more, while controlling for confounders. RESULTS: Workers exposed to ERI had a higher risk of a first spell of medically certified absence for mental health problems (HR=1.38, 95% CI 1.08 to 1.76) compared with unexposed workers. Low reward was significantly associated with a high risk among men (HR=2.80, 95% CI 1.34 to 5.89) but not in women. (HR=1.24, 95% CI 0.90 to 1.73). Effort at work had no effect on certified absence. All these effects were adjusted for potential confounders. CONCLUSIONS: ERI and low reward at work were prospectively associated with medically certified absence for mental health problems. These effects seem to differ by gender. Primary prevention that is aimed at reducing these stressors should be considered to help reduce the incidence of such severe mental health problems.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».