Notice bibliographique
Résumé
Organizations are facing ever-stiffer competition in the current globalized economy, and employees are consequently being exposed to increasingly adverse psychosocial work factors. Psychosocial work factors, also called psychosocial stressors, refer to all organizational factors and interpersonal relationships in the workplace that may affect workers' health. Two well-defined and internationally recognized theoretical models are used to assess these factors: the Karasek demand-latitude-support model and the Siegrist effort-reward imbalance model. The Karasek and Siegrist models reflect specific components of the work environment for which there is empirical evidence of a deleterious effect on health. Preventive interventions targeting these factors are conducted in workplaces. However, few studies have rigorously documented these interventions and their effectiveness in reducing adverse work factors and improving health outcomes. Most previous intervention studies were limited by (1) a short follow-up that may not have provided sufficient time for effects to appear, (2) small sample sizes (N ≤ 100) that limited the statistical power and the possibility of detecting results and (3) rare assessment of the Siegrist model. The current paper presents the overall design and the main results of an intervention study on psychosocial work factors and related mental health and musculoskeletal outcomes. The study integrated (1) a development phase that aimed at identifying the changes needed to reduce psychosocial factors in the target population and the best ways to bring about these changes, (2) an implementation phase that systematically documented how the intervention was carried out and (3) an effectiveness phase that evaluated whether the intervention was successful in reducing adverse psychosocial work factors and health problems. In addition, the study used repeated measurements of psychosocial work factors and health indicators at baseline and six and 30 months post-intervention to assess short- and medium-term effects of the intervention.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,004 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».