Does recall bias explain the association of mood disorders with workplace harassment?
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To determine the contribution of recall bias to the observed excess in mental ill-health in those reporting harassment at work. Methods: A prospective cohort of 1885 workers in welding and electrical trades was contacted every six months for up to 5 years, asking whether they were currently anxious or depressed and whether this was made worse by work. Only at the end of the study did we ask about any workplace harassment they had experienced at work. We elicited sensitivity and specificity of self-reported bullying from published reliability studies and formulated priors that reflect the possibility of over-reporting of workplace harassment (exposure) by those whose anxiety or depression was reported to be made worse by work (cases). We applied the resulting misclassification models to probabilistic bias analysis (PBA) of relative risks. Results: We observe that PBA implies that it is unlikely that biased misclassification due to the study subjects' states of mind could have caused the entire observed association. Indeed, the results demonstrated that doubling of risk of anxiety or depression following workplace harassment is plausible, with the unadjusted relative risk attenuated with understated uncertainty. Conclusions: It seems unlikely that risk of anxiety or depression following workplace harassment can be explained by the form of recall bias that we proposed.
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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 | 0,006 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 découle