Incorporating sex and gender considerations in research on psychosocial work exposures and cardiovascular diseases: A systematic review of 55 prospective studies
Notice bibliographique
Résumé
Cardiovascular diseases (CVDs) are a leading cause of morbidity and mortality, with disparities observed between males and females. Psychosocial work exposures (PWE), including workload, job control, reward and long working hours, are associated with CVD development. Despite higher prevalence among females, the association with CVD is consistently observed in males, with limited explanations for these differences. This study aimed to examine the consideration of sex and gender in prospective studies within systematic reviews on PWE - specifically, the demand-control model, the effort-reward imbalance model, and long working hours - and CVD. Conducting a systematic review, we assessed sex and gender considerations using criteria from the Sex and Gender Equity in Research (SAGER) guidelines. While most studies recognized potential sex and gender differences in the associations between PWE and CVD, only about half of the 28 studies that included both sexes (15 studies) analyzed females and males separately. Moreover, few studies included criteria for sex- and gender-based analyses. Less than half of the studies (23 studies) incorporated a sex and/or gender perspective to discuss observed differences and similarities between men and women. Although there is a rising trend in integrating sex and gender considerations, significant gaps persist in methodologies and reporting, highlighting the need for comprehensive incorporation of sex and gender considerations to bolster CVD prevention strategies and policies.
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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 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,016 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».