Psychosocial risk factors for low back pain in US workers: Data from the 2002–2018 quality of work life survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Examining workplace psychosocial risk factors for back pain becomes increasingly important because of the changing nature of work and rising healthcare costs. Some psychosocial risk factors for back pain, such as work and family imbalance, exposure to a hostile work environment, and job insecurity, are understudied for the working population in the United States. METHODS: Data used in this study came from the Quality of Work Life Survey (QWL), a supplementary module of the General Social Survey conducted in the United States. Data from the 2002, 2006, 2010, 2014, and 2018 QWL surveys were used in these analyses, giving a total sample size of 6661. Five domains of workplace psychosocial risk factors for back pain were examined, including job strain, low social support, work-family imbalance, exposure to a hostile work environment (harassment and discrimination), and job insecurity. The adjusted odds ratio (aOR) of each psychosocial risk factor for back pain with 95% confidence intervals (CI) was estimated using a multivariable logistic regression model after controlling for job physical factors, occupation, and demographic and socioeconomic characteristics. RESULTS: Significant associations were found between back pain and several psychosocial factors including job strain (aOR 1.19; CI 1.00,1.41), work-family imbalance (aOR,1.42; CI 1.22,1.64), harassment (aOR 1.40; CI 1.15,1.71), and discrimination (aOR 1.20 CI 1.00,1.44). CONCLUSION: This study contributes to the understanding of the relationship between a variety of workplace psychosocial factors and back pain. Our findings suggest directions in future longitudinal research to examine emerging workplace psychosocial factors for back pain.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 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 ».