Predicting new major depression symptoms from long working hours, psychosocial safety climate and work engagement: a population-based cohort study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This study sought to assess the association between long working hours, psychosocial safety climate (PSC), work engagement (WE) and new major depression symptoms emerging over the next 12 months. PSC is the work climate supporting workplace psychological health. SETTING: Australian prospective cohort population data from the states of New South Wales, Western Australia and South Australia. PARTICIPANTS: At Time 1, there were 3921 respondents in the sample. Self-employed, casual temporary, unclassified, those with working hours <35 (37% of 2850) and participants with major depression symptoms at Time 1 (6.7% of 1782) were removed. The final sample was a population-based cohort of 1084 full-time Australian employees. PRIMARY AND SECONDARY OUTCOME MEASURES: The planned and measured outcomes were new cases of major depression symptoms. RESULTS: Long working hours were not significantly related to new cases of major depression symptoms; however, when mild cases were removed, the 41-48 and ≥55 long working hour categories were positively related to major depression symptoms. Low PSC was associated with a threefold increase in risk for new major depression symptoms. PSC was not related to long working hours, and long working hours did not mediate the relationship between PSC and new cases of major depression symptoms. The inverse relationship between PSC and major depression symptoms was stronger for males than females. Additional analyses identified that WE was positively related to long working hours. Long working hours (41-48 and ≥55 hours) mediated a positive relationship between WE and major depression symptoms when mild cases of major depression were removed. CONCLUSION: The results suggest that low workplace PSC and potentially long working hours (41-48; ≥55 hours/week) increase the risk of new major depression symptoms. Furthermore, high WE may increase long working hours and subsequent major depression symptoms.
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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 | 0,004 | 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 | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 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 ».