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Enregistrement W4413118122 · doi:10.1136/bmjopen-2025-100243

Multifaceted analysis of presenteeism: contributions of pain, psychological factors and daily functioning – a cross-sectional study in Japan

2025· article· en· W4413118122 sur OpenAlexaboutno aff
Atsuo Yoshino, Kai Ushio, Ryuji Nakamura, Shigehito Shiota, T Katagiri, Katsuyuki Moriwaki, Kozo Anno, Yukio Mikami, Yasuo Tsutsumi

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueWorkplace Health and Well-being
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesJapan Society for the Promotion of ScienceMinistry of Health, Labour and Welfare
Mots-clésMedicineCross-sectional studyPresenteeismClinical psychologyPhysical therapyPsychiatryGerontologyAbsenteeismPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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).

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,112
Tête enseignante GPT0,535
Écart entre enseignants0,423 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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