Socioeconomic inequalities, psychosocial stressors at work and physician-diagnosed depression: Time-to-event mediation analysis in the presence of time-varying confounders
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: There is evidence that both low socioeconomic status (SES) and psychosocial stressors at work (PSW) increase risk of depression, but prospective studies on the contribution of PSW to the socioeconomic gradient of depression are still limited. METHODS: Using a prospective cohort of Quebec white-collar workers (n = 9188 participants, 50% women), we estimated randomized interventional analogues of the natural direct effect of SES indicators at baseline (education level, household income, occupation type and a combined measure) and of their natural indirect effects mediated through PSW (job strain and effort-reward imbalance (ERI) measured at the follow-up in 1999-2001) on incident physician-diagnosed depression. RESULTS: During 3 years of follow-up, we identified 469 new cases (women: 33.1 per 1000 person-years; men: 16.8). Mainly in men, low SES was a risk factor for depression [education: hazard ratio 1.72 (1.08-2.73); family income: 1.67 (1.04-2.67); occupational type: 2.13 (1.08-4.19)]. In the entire population, exposure to psychosocial stressors at work was associated with increased risk of depression [job strain: 1.42 (1.14-1.78); effort-reward imbalance (ERI) 1.73 (1.41-2.12)]. The estimated indirect effects of socioeconomic indicators on depression mediated through job strain ranged from 1.01 (0.99-1.03) to 1.04 (0.98-1.10), 4-15% of total effects, and for low reward from 1.02 (1.00-1.03) to 1.06 (1.01-1.11), 10-15% of total effects. DISCUSSION: Our study suggests that PSW only slightly mediate the socioeconomic gradient of depression, but that socioeconomic inequalities, especially among men, and PSW both increase the incidence of depression.
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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 | 0,017 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».