O37-2 Towards understanding relations among social inequalities, gender and working conditions associated with work-related musculoskeletal disorders
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Reducing health inequalities is a worldwide public health priority. The objectives of this study are to characterise social inequalities related to WMSD-associated work exposures and how they differ by gender/sex. Method Study data were from the 2007–2008 Quebec Survey on Working and Employment Conditions and OHS. Gender/sex stratified multivariable analyses were performed in three steps: 1) logistic regression models to identify work exposures associated with WMSD; 2) calculation of multivariate risk scores (MRS) based on the sum of workers’ exposures weighted by the magnitude of the exposure’s association with WMSD (i.e., its logistic regression coefficient from step 1); 3) linear regression models of the relations between MRS and three measures of socioeconomic status (SES). Results In both genders, WMSD were significantly associated with high physical and quantitative work demands, emotionally demanding work, lack of promotion prospects and unemployment; additionally, in women, WMSD were associated with exposure to sexual harassment, psychological harassment, tense situations with clients, noise, and ≥16 hours computer work/week and, in men, low co-worker support and contradictory work demands. In both genders MRS was significantly associated with lower education and the two lowest socio-occupational classes; in men it was also associated with lower household income and technical occupations and, in women, professional occupations. Discussion The MRS quantified, in a single statistic, the combined work exposures associated with WMSD. Lower occupational classes and educational categories have higher MRS. In women this relationship is more complex, with both less-qualified and professional occupational groups associated with higher MRS. Variations in relations between SES and specific work exposures explain some of these differences. In both genders, the strongest association of MRS was to elementary occupations. Low paid vulnerable workers in such occupations often have less access to adequate OH&S and labour standards protection. These results have implications for targeting preventive interventions.
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 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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 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 ».