Effort–Reward Imbalance at Work and Prescription Drug Misuse—Prospective Evidence from Germany
Notice bibliographique
Résumé
This study examines how work stress affects the misuse of prescription drugs to augment mental performance without medical necessity (i.e., cognitive enhancement). Based on the effort–reward imbalance model, it can be assumed that a misalignment of effort exerted and rewards received increases prescription drug misuse, especially if employees overcommit. To test these assumptions, we conducted a prospective study using a nationwide web-based sample of the working population in Germany (N = 11,197). Effort, reward, and overcommitment were measured at t1 and the 12 month frequency of prescription drug misuse for enhancing cognitive performance was measured at a one-year follow-up (t2). The results show that 2.6% of the respondents engaged in such drug misuse, of which 22.7% reported frequent misuse. While we found no overall association between misuse frequency and effort, reward, or their imbalance, overcommitment was significantly associated with a higher misuse frequency. Moreover, at low levels of overcommitment, more effort and an effort–reward imbalance discouraged future prescription drug misuse, while higher overcommitment, more effort, and an imbalance increased it. These findings suggest that a stressful work environment is a risk factor for health-endangering behavior, and thereby underlines the importance of identifying groups at risk of misusing drugs.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».