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Enregistrement W2781130822 · doi:10.1186/s13104-017-3116-5

Sickness absence among municipal workers in a Brazilian municipality: a secondary data analysis

2017· article· en· W2781130822 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueBMC Research Notes · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueWorkplace Health and Well-being
Établissements canadiensInstitute for Work & HealthUniversity of TorontoPublic Health Ontario
Organismes subventionnairesUniversity of TorontoGoverno BrasilFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de GoiásCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Mots-clésMedicineSick leaveIncidence (geometry)DemographyOccupational safety and healthCohortEpidemiologyPublic healthCohort studyMental healthPsychiatryPhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Sickness absence, work disability associated with illness or injury, is a major public health problem worldwide. Some studies have investigated determinants of sickness absence among workers with shorter job tenure, but have only focused on certain diagnostic groups. Although it is well established that job tenure has an inverse relationship with work injury rate, less is known about its association with sickness absence for other disorders. Therefore, this study aimed to investigate the risk factors for incidence and duration of sickness absence according to diagnosis over a 7-year period. A dynamic cohort consisting of all permanent civil servants hired from 2005 to 2011 by the Goiania municipality-Brazil. Data of certified sickness absences longer than 3 days were analyzed. The incidence density was calculated per 1000 person-years in each ICD-10 category. The association between sickness absence and socio-demographic and occupational characteristics was examined using negative binomial regression models. RESULTS: 18,450 workers, mean age of 32 years, accumulated 14,909 episodes of sickness absence. Overall, the incidence density was 234.6 episodes per 1000 person years. Diagnostic groups with the highest incidence density of sickness absences were injuries (49.1), musculoskeletal disorders (31.3) and mental disorders (29.2). Factors predicting any sickness absence were female gender, older age, low education, being a health professional, multiple jobs and full-time employment. Mental health disorders were more common among education professionals, musculoskeletal disorders among blue collar workers and injuries among inspection workers. Prolonged time on sick leave was associated with male gender, older age groups, low education and income, blue-collar workers, more than one job contract and full time employment. CONCLUSIONS: These findings demonstrate a substantial sickness absentee burden and they provide relevant information for targeting prevention and health promotion policies to the most vulnerable occupational groups.

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.

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)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,312
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0050,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0040,004
Intégrité de la recherche0,0000,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,345
Tête enseignante GPT0,558
Écart entre enseignants0,213 · 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