Unequal access? Use of sickness absence benefits by precariously employed workers with common mental disorders: a register-based cohort study in Sweden
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study compares the use of sickness absence benefits (SABs) due to a common mental disorder (CMD) between precariously employed and non-precariously employed workers with CMDs. DESIGN: Register-based cohort study. PARTICIPANTS: The study included 78 215 Swedish workers aged 27-61 who experienced CMDs in 2017, indicated by a new treatment with selective serotonin reuptake inhibitors (SSRIs). Excluded were those who emigrated or immigrated, were self-employed, had an annual employment-based income <100 Swedish Krona, had >90 days of unemployment per year, had student status, had SABs due to CMDs during the exposure measurement (2016) and the two previous years, had an SSRI prescription 1 year or less before the start of the SSRI prescription in 2017, had packs of >100 pills of SSRI medication, had a disability pension before 2017, were not entitled to SABs due to CMDs in 2016, and had no information about the exposure. OUTCOME: The first incidence of SABs due to CMDs in 2017. RESULTS: The use of SABs due to a CMD was slightly lower among precariously employed workers compared with those in standard employment (adjusted OR [aOR] 0.92, 95% CI 0.81 to 1.05). Particularly, women with three consecutive years in precarious employment had reduced SABs use (aOR 0.48, 95% CI 0.26 to 0.89), while men in precarious employment showed weaker evidence of association. Those in standard employment with high income also showed a lower use of SABs (aOR 0.74, 95% CI 0.67 to 0.81). Low unionisation and both low and high-income levels were associated with lower use of SABs, particularly among women. CONCLUSIONS: The study indicates that workers with CMDs in precarious employment may use SABs to a lower extent. Accordingly, there is a need for (1) guaranteeing access to SABs for people in precarious employment and/or (2) reducing involuntary forms of presenteeism.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».