What is the impact of job precariousness on depression? Risk assessment and attributable fraction in Spain
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The prevalence of depression related to precarious employment (PE) has become a significant public health concern, given the declining trend of the standard employment relationship. Research has focused on the mental health detrimental effects of employment conditions, whereas there is scarce evidence concerning the burden of depression that could be prevented by targeting precariousness. This paper estimates the impact of PE on the risk of depression and the attributable fraction within the active and working salaried population in Spain. STUDY DESIGN: Observational cross-sectional on data drawn from the Spanish portion of European Health Survey 2020. METHODS: After applying selection criteria and descriptives, binary logistic regression models stratified by sex are used to examine the associations between a 9-categories combination of employment precariousness and occupational social class, and depressive symptoms. RESULTS: There is a higher risk of depression among individuals in PE and among those who are unemployed, with a notable gradient based on occupational social class for women. Adjusting by sex, age and foreign-born origin, we estimate that approximately 15.0% (95% confidence interval [CI]: 1.0%-26.2%) of depression cases among the working population and 33.3% (95% CI: 23.2%-43.2) among the active population can be attributed to PE. CONCLUSIONS: These findings highlight the public health impact of PE on mental health, provide evidence to estimate the economic burden linked to employment-related mental health, and underscore the need for policy changes and interventions at the level of labour markets and workplaces to mitigate the detrimental effects of PE.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».