Psychosocial Stressors at Work and Atrial Fibrillation Incidence: An 18‐Year Prospective Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Psychosocial stressors at work, defined by the job strain and effort-reward imbalance at work (ERI) models, were shown to increase coronary heart disease risk. No previous study has examined the adverse effect of psychosocial stressors at work from both models on atrial fibrillation (AF) incidence. The objective of this study was to examine the separate and combined effect of psychosocial stressors at work from the job strain and ERI models on AF incidence in a prospective cohort study. METHODS AND RESULTS: A total of 5926 white-collar workers (3021 women and 2905 men) free of cardiovascular disease at baseline were followed for an average of 18 years. Job strain (high psychological demands combined with low decision latitude) and ERI were assessed using validated instruments. AF events were identified in medical databases with universal coverage. Hazard ratios (HRs) with 95% CIs were estimated using Cox regression models, controlling for socioeconomic characteristics and lifestyle-related and clinical risk factors. A total of 186 AF incident events were identified over 18 years. Workers exposed to job strain (HR, 1.83 [95% CI, 1.14-2.92]) and ERI (HR, 1.44 [95% CI, 1.05-1.98]) had a higher risk of AF in fully adjusted models. Combined exposure to job strain and ERI was associated with a 2-fold AF risk increase (HR, 1.97 [95% CI, 1.26-3.07]). CONCLUSIONS: Psychosocial stressors at work from the job strain and ERI models are associated with an increased risk of AF, separately and in combination. Workplace prevention strategies targeting these psychosocial stressors at work may be effective to reduce the burden associated with AF.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».