Effect of psychosocial work factors on the risk of certified absences from work for a diagnosed mental health problem: a protocol of a systematic review and meta-analysis of prospective studies
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Mental health problems (MHPs) are frequent and disabling and are the first or second leading cause of certified sickness absences from work in industrialised countries. They are generally long lasting and generate a considerable human and socioeconomic burden. The deleterious effect of adverse psychosocial work factors on MHP has been documented. However, the evidence regarding the effect of these factors on absences from work for an MHP has not been synthesised since 2007. The proposed systematic review aims to synthesise the effect of adverse psychosocial work factors from three validated theoretical models (the demand-control-support, effort-reward-imbalance and organisational justice models) on the risk of certified absences from work for diagnosed MHP among workers. METHOD AND ANALYSIS: A systematic search strategy will be conducted in seven databases: Medline, Embase, CINAHL, Web of Science, PsycInfo, Sociological abstracts and IBSS. Following Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses recommendations, a multistep screening process by independent reviewers will lead to study selection. The search strategy was first run in 16 January 2017 and will be updated in October 2018. Only quantitative, prospective studies evaluating the effect of at least one psychosocial work factor from the validated theoretical models on certified absence from work for a diagnosed MHP will be considered for inclusion. Extracted data will be used for quantitative and qualitative evidence synthesis as well as to assess risk of bias and methodological quality. Meta-estimates will be provided for high-quality studies and by each psychosocial work factor, after considering homogeneity and number of studies. ETHICS AND DISSEMINATION: As this study will be based only on published studies, ethics approval is not required. Given that psychosocial works factors are frequent and modifiable, the results of this systematic review may provide evidence to support prevention strategies that can help to reduce the human social and economic burden associated with medically certified absences from work for an MHP. PROSPERO REGISTRATION NUMBER: CRD42018091632.
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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 | 0,087 | 0,127 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,030 | 0,046 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,003 |
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 ».