Work-related violence and depressive disorder among 955,573 employees followed for 6.99 million person-years. The Danish Work Life Course Cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We examined the association between probability of work-related violence and first diagnosis of depressive disorder whilst accounting for the potential selection of individuals vulnerable to depression into occupations with high probability of work-related violence. METHODS: Based on a pre-published study protocol, we analysed nationwide register data from the Danish Work Life Course Cohort study, encompassing 955,573 individuals followed from their entry into the workforce, and free from depressive disorder before work-force entry. Depressive disorder was measured from psychiatric in- and outpatient admissions. We measured work-related violence throughout the worklife by the annual average occupational risk of violence exposure. Using Cox proportional hazards regression, we examined the longitudinal association between work-related violence (both past year and cumulative life-long exposure) and first depressive disorder diagnosis, whilst adjusting for numerous confounders including parental psychiatric and somatic diagnoses, childhood socioeconomic position, and health services use before workforce entry. RESULTS: The risk of depressive disorder was higher in individuals with high probability of past year work-related violence (hazard ratio: 1.11, 95% CI: 1.06-1.16) compared to employees with low probability of exposure, after adjustment for confounders. Among women, associations were robust across industries, whereas among men, associations were limited to certain industries. LIMITATIONS: Violence was measured on the job group and not the individual level, likely resulting in some misclassification of the exposure. CONCLUSIONS: Work-related violence may increase the risk of depressive disorder, independent of pre-existing risk factors for depressive disorder. These findings underline the importance of preventing work-related violence.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».