Job strain and effort-reward imbalance as risk factors for type 2 diabetes mellitus: A systematic review and meta-analysis of prospective studies
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This systematic review and meta-analysis aimed to synthesize the available data on prospective associations between work-related stressors and the risk of type 2 diabetes mellitus (T2DM) among adult workers, according to the demand-control-support (DCS) and the effort-reward imbalance (ERI) models. METHOD: We searched for prospective studies in PubMed, EMBASE, Web of Science, Scopus, CINHAL and PsychInfo. After screening and extraction, quality of evidence was assessed using the ROBINS-I tool adapted for observational studies. The effect estimates extracted for each cohort were synthesized using random effect models. RESULTS: We included 18 studies (reporting data on 25 cohorts) in meta-analyses for job strain, job demands, job control, social support at work and ERI. Workers exposed to job strain had a higher risk of developing T2DM when compared to unexposed workers [pooled rate ratio (RR) 1.16, 95% confidence interval (CI) 1.07-1.26]. This association was robust in several supplementary analyses. For exposed women relative to unexposed women, the RR was 1.35 (95% CI 1.12-1.64). The RR of workers exposed to ERI was 1.24 (95% CI 1.08-1.42) compared to unexposed workers. CONCLUSIONS: This is the first meta-analysis to find an effect of ERI on the onset of T2DM incidence. It also confirms that job strain increases the incidence of T2DM, especially among women.
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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 | 0,007 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».