Psychosocial Stressors at Work and Coronary Heart Disease Risk in Men and Women: 18-Year Prospective Cohort Study of Combined Exposures
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Psychosocial stressors at work, like job strain and effort-reward imbalance (ERI), can increase coronary heart disease (CHD) risk. ERI indicates an imbalance between the effort and received rewards. Evidence about the adverse effect of combined exposure to these work stressors on CHD risk is scarce. This study examines the separate and combined effect of job strain and ERI exposure on CHD incidence in a prospective cohort of white-collar workers in Quebec, Canada. METHODS: Six thousand four hundred sixty-five white-collar workers without cardiovascular disease (mean age, 45.3±6.7) were followed for 18 years (from 2000 to 2018). Job strain and ERI were measured with validated questionnaires. CHD events were retrieved from medico-administrative databases using validated algorithms. Marginal Cox models were used to calculate hazard ratios (HR) stratified by sex. Multiple imputation and inverse probability weights were applied to minimize potential threats to internal validity. RESULTS: Among 3118 men, 571 had a first CHD event. Exposure to either job strain or ERI was associated with an adjusted 49% CHD risk increase (HR, 1.49 [95% CI, 1.07-2.09]). Combined exposure to job strain and ERI was associated with an adjusted 103% CHD risk increase (HR, 2.03 [95% CI, 1.38-2.97]). Exclusion of early CHD cases and censoring at retirement did not alter these associations. Among 3347 women, 265 had a first CHD event. Findings were inconclusive (passive job HR, 1.24 [95% CI, 0.80-1.91]; active job HR, 1.16 [95% CI, 0.70-1.94]; job strain HR, 1.08 [95% CI, 0.66-1.77]; ERI HR, 1.02 [95% CI, 0.72-1.45]). CONCLUSIONS: In this prospective cohort study, men exposed to job strain or ERI, separately and in combination, were at increased risk of CHD. Early interventions on these psychosocial stressors at work in men may be effective prevention strategies to reduce CHD burden. Among women, further investigation is required.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».