The allostatic load model: a framework to understand the cumulative multi-system impact of work-related psychosocial stress exposure among firefighters
Notice bibliographique
Résumé
Firefighting is recognised as a profession where health and well-being can be affected by a variety of occupational factors, such as physical, thermal, and chemical stressors. Along with the risks intuitively associated with the fire service, however, psychosocial stress has begun to attract attention as another variable deserving of consideration. Indeed, long-term exposure to work-related psychosocial stress has been linked with poor health outcomes in many workers; however, despite this association, very little has been done to examine how such stressors become biologically embedded in firefighters. To help facilitate research into how psychosocial stress can affect health-related outcomes in the fire service, we propose a framework centered on the notion of allostatic load. First, we reviewed the occupational characteristics that may generate psychosocial stress within firefighters before introducing allostatic load (that is, dysregulation across various physiological systems caused by the need to manage ongoing stressors). Next, we provided a summary of how allostatic load can be measured and touched on the framework's utility for studying the cumulative effects of work-related stress on firefighter health. After this, factors that may influence the steps leading from stress exposure to health outcomes were discussed; in particular, we commented upon how research in this area should consider specific non-modifiable (age, sex, and ethnicity) and modifiable (psychosocial resources and behavioural habits) factors. Finally, we presented methodological barriers and opportunities that may arise when using the allostatic load framework with this professional group. By introducing the framework, we hope to provide a tool that may be used by those interested in stress-health research in firefighters to build the evidence needed to inform primary prevention measures.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».