Multifaceted analysis of presenteeism: contributions of pain, psychological factors and daily functioning – a cross-sectional study in Japan
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Presenteeism, defined as reduced work efficiency due to health issues despite attending work, accounts for a substantial proportion of labour productivity loss. Although pain significantly impacts presenteeism, the relationship between pain and presenteeism remains poorly understood due to the multifaceted nature of pain, encompassing psychosocial factors and daily functioning. This study aimed to identify which of these factors are significantly associated with presenteeism among employees. DESIGN: Cross-sectional study using self-administered questionnaires and generalised additive model analysis. SETTING: Multiple workplaces (including a university and hospitals) in Japan. PARTICIPANTS: Employed individuals (n=212, age range: 20-65 years; 59 males and 153 females) participated. They were recruited through workplace bulletin boards, email announcements and direct invitations. Participants with and without chronic pain were included. PRIMARY AND SECONDARY OUTCOME MEASURES: Participants completed self-report measures, including the Health and Work Performance Questionnaire (HPQ), Short-Form McGill Pain Questionnaire (SF-MPQ), Pain Catastrophising Scale (PCS), Beck Depression Inventory-second edition (BDI-II), State-Trait Anxiety Inventory (STAI) and WHO Disability Assessment Schedule 2.0 (WHODAS 2.0). RESULTS: The results indicated that absolute HPQ was significantly associated with BDI-II scores (F=4.51, p=0.035). On the other hand, relative HPQ was influenced by SF-MPQ (F=3.76, p=0.005), PCS (F=4.16, p=0.014), STAI (F=5.62, p=0.019) and limited daily activities (F=13.25, p=0.00035). CONCLUSIONS: These findings suggest that presenteeism is multifactorial, with pain, psychosocial factors and daily functioning playing critical roles. Moreover, the impact of depression on presenteeism differs from that of pain and anxiety. Therefore, tailored intervention approaches may be required for each factor, ultimately improving workplace productivity. TRIAL REGISTRATION NUMBER: This study was preregistered at UMIN-CTR (UMIN000054797).
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».