Precarious employment, strenuous working conditions and the long-term risk of diagnosed chronic musculoskeletal disorders
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To investigate the effect of precarious employment (PE) on the risk of diagnosed chronic musculoskeletal disorders (MSDs) among Swedish workers in occupations with strenuous working conditions. METHODS: This nationwide register-based cohort study included workers registered as living in Sweden in 2005, aged 21-60 at the 2010 baseline. Three samples were included: workers with high biomechanical workload (n=680 841), repetitive work (n=659 422) or low job control (n=703 645). PE was evaluated using the SWE-ROPE (2.0) construct, which includes: contractual insecurity, temporariness, multiple jobs, income and collective bargaining agreement from 2010. Three exposure groups were created: PE, substandard and standard employment (SE). MSD data were obtained from outpatient registers (2011-2020). Cox proportional-hazards models estimated crude and adjusted sex-specific HRs with 95% CIs. Various outcomes were investigated for the different samples. RESULTS: Among workers with heavy biomechanical workload, results suggest increased risks of back MSDs in PE compared with those in SE. No association was found between PE and tendonitis in repetitive work, but PE was associated with an increased Carpal Tunnel Syndrome risk among men. Among workers with low job control, PE was associated with increased risks of soft tissue disorders among men and fibromyalgia among women. CONCLUSIONS: PE was associated with an increased risk of MSDs among workers with strenuous working conditions, with variations depending on disorder and sex. The findings suggest a differential exposure to biomechanical workload within occupations. Targeted interventions and strengthened workplace safety regulations are needed to protect the musculoskeletal health of workers in 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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».