Effect of work schedule on prospective antidepressant prescriptions in Sweden: a 2-year sex-stratified analysis using national drug registry data
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Depression-related mood disorders affect millions of people worldwide and contribute to substantial morbidity and disability, yet little is known about the effects of work scheduling on depression. This study used a large Swedish survey to prospectively examine the effects of work schedule on registry-based antidepressant prescriptions in females and males over a 2-year period. METHODS: The study was based on an approximately representative sample (n=3980 males, 4663 females) of gainfully employed participants in the Swedish Longitudinal Occupational Survey of Health. Sex-stratified analyses were conducted using logistic regression. For exposure, eight categories described work schedule in 2008: 'regular days' (three categories of night work history: none, ≤3 years, 4+ years), 'night shift work', 'regular shift work (no nights)', 'rostered work (no nights)', 'flexible/non-regulated hours' and 'other'. For the primary outcome measure, all prescriptions coded N06A according to the Anatomical Therapeutic Chemical System were obtained from the Swedish National Prescribed Drug Register and dichotomised into 'any' or 'no' prescriptions between 2008 and 2010. Estimates were adjusted for potential sociodemographic, health and work confounders, and for prior depressive symptoms. RESULTS: In 2008, 22% of females versus 19% of males worked outside of regular daytime schedule. Registered antidepressant prescription rates in the postsurvey period were 11.4% for females versus 5.8% for males. In fully adjusted models, females in 'flexible/non-regulated' schedules showed an increased OR for prospective antidepressant prescriptions (OR=2.01, 95% CI=1.08 to 3.76). In males, odds ratios were most increased in those working 'other' schedules (OR=1.72, 95% CI=0.75 to 3.94) and 'Regular days with four or more years' history of night work' (OR=1.54, 95% CI=0.93 to 2.56). CONCLUSIONS: This study's findings support a relationship between work schedule and prospective antidepressant prescriptions in the Swedish workforce. Future research should continue to assess sex-stratified relationships, using detailed shift work exposure categories and objective registry data where possible.
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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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».