Effort-reward imbalance at work, glycated hemoglobin and prediabetes prevalence in a prospective cohort
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Contex Prospective studies and meta-analyses suggest that psychosocial stressors at work from the effort-reward imbalance model are associated with an increased risk of type 2 diabetes mellitus (T2DM). Prediabetes is an intermediate disorder on the glucose metabolism continuum. It increases the risk of developing T2DM, while also being separately associated with increased mortality. Evidence about the effect of effort-reward imbalance at work on prediabetes is scarce. Objective The objective was to evaluate, in women and men, the association between effort-reward imbalance at work, glycated hemoglobin (HbA1c) concentration and the prevalence of prediabetes in a prospective cohort study. Methods This study was conducted among 1,354 white-collar workers followed for an average of 16 years. Effort-reward imbalance at work (ERI) was measured at baseline (1999-2001) using a validated instrument. HbA1c was assessed at follow-up (2015-18). Several covariates were considered including sociodemographics, anthropometric, and lifestyle risk factors. Differences in mean HbA1c concentration were estimated with linear models. Prediabetes prevalence ratios (PRs) were computed using Poisson regressions models. Results In women, those exposed to effort-reward imbalance at work had a higher prevalence of prediabetes (adjusted PR=1.52, 95% confidence interval: 1.01-2.29). There was no difference in HbA1c concentration among those exposed and those unexposed to an effort-reward imbalance at work. Conclusion Among women, effort-reward imbalance at work was associated with the prevalence of prediabetes. Preventive workplace interventions aiming to reduce the prevalence of effort-reward imbalance at work may be effective to reduce the prevalence of prediabetes among women.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».