Association between alcohol consumption and impaired work performance (presenteeism): a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Objectives The aim of this review was to explore the notion of alcohol-related presenteeism; that is, whether evidence in the research literature supports an association between employee alcohol consumption and impaired work performance. Design Systematic review of observational studies. Data sources MEDLINE, Web of Science, PsycINFO, CINAHL, AMED, Embase and Swemed+ were searched through October 2018. Reference lists in included studies were hand searched for potential relevant studies. Eligibility criteria We included observational studies, published 1990 or later as full-text empirical articles in peer-reviewed journals in English or a Scandinavian language, containing one or more statistical tests regarding a relationship between a measure of alcohol consumption and a measure of work performance. Data extraction and synthesis Two independent reviewers extracted data. Tested associations between alcohol consumption and work performance within the included studies were quality assessed and analysed with frequency tables, cross-tabulations and χ 2 tests of independence. Results Twenty-six studies were included, containing 132 tested associations. The vast majority of associations (77%) indicated that higher levels of alcohol consumption were associated with higher levels of impaired work performance, and these positive associations were considerably more likely than negative associations to be statistically significant (OR=14.00, phi= 0.37, p<0.001). Alcohol exposure measured by hangover episodes and composite instruments were over-represented among significant positive associations of moderate and high quality (15 of 17 associations). Overall, 61% of the associations were characterised by low quality. Conclusions Evidence does provide some support for the notion of alcohol-related presenteeism. However, due to low research quality and lack of longitudinal designs, evidence should be characterised as somewhat inconclusive. More robust and less heterogeneous research is warranted. This review, however, does provide support for targeting alcohol consumption within the frame of workplace interventions aimed at improving employee health and productivity. PROSPERO registration number CRD42017059620.
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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 | 0,010 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».