Attending work with chronic pain is associated with higher levels of psychosocial stress
Notice bibliographique
Résumé
Background and Aims: Much is known about the impact of pain in terms of medical costs and missed work. Less is known about its associations when individuals are present for work. This study examines “presenteeism” by analyzing the psychosocial costs of pain in the workplace, using the 2015 European Working Conditions Survey (EWCS).Methods: We conducted cross-sectional analysis of 2384 individuals with chronic pain and 2263 individuals without pain (matched by age and sex) using data from the 2015 EWCS. We compared groups in terms of the following psychosocial factors: supervisor support, job responsibility, team cohesion, discrimination, threats/abuse, job competency, job reward, sexual harassment, stress, and job security. The groups were also compared in terms of days lost due to illness.Results: People with pain were 64% less likely to view their job as rewarding (odds ratio [OR] = 0.61; 95% confidence interval [CI], 0.57–0.65), 47% more likely to be subjected to threats/abuse in the workplace (OR = 0.68; 95% CI, 0.63–0.73), 30% more likely to report poor supervisor support (OR = 0.77; 95% CI, 0.73–0.82), and 28% more likely to perceive discrimination in the workplace (OR = 0.78; 95% CI, 0.71–0.85). People with pain missed approximately nine more days of work per year than respondents without pain.Conclusions: Chronic pain was associated with lower vocational fulfillment and feelings of being ostracized in the workplace. These findings suggest that the presence of pain in the workplace goes well beyond lost productivity due to absenteeism.
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 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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».