Psychosocial working conditions and depressive disorder: disentangling effects of job control from socioeconomic status using a life-course approach
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Job control, the combination of skill discretion and decision authority, is considered a central component of the psychosocial working environment. This longitudinal study examines the relation between job control and risk of incident depressive disorder using a life-course approach. METHODS: We analyze data from The Danish Work Life Course Cohort study, including all Danish individuals aged 15-30 who entered the Danish labor market during 1995-2009 and were free from depressive disorder at entry (955,573 individuals). We measured job control using a job exposure matrix. Depressive disorders were measured using information from nationwide registers of psychiatric in- and outpatient admissions. Using Cox regression models we estimated the prospective association between job control and risk of incident depressive disorders. Analyses accounted for a range of potential confounders prior to workforce entry including socioeconomic status in adolescence and parental psychiatric and somatic diagnoses prior to labor market entry, together with potential confounders in adulthood including income, education, and demographics. RESULTS: Lower levels of past year job control were associated with a higher risk of depressive disorder after adjustment for all covariates (HR = 1.27, 95% CI 1.16-1.38). Results stratified by gender showed associations for both men (HR = 1.38, 95% CI 1.19-1.61) and women (HR = 1.19, 95% CI 1.08-1.32). CONCLUSIONS: Our findings suggest that the level of job control at work affects the risk of clinically diagnosed depressive disorder, and that this association is not due to confounding by socioeconomic status.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».