Working informal caregivers and risk of long-term sickness absence and unemployment: a Danish nationwide cohort study of effect modification by psychosocial working conditions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim Balancing work and informal-care responsibilities is burdensome. We examine the risk of long-term sickness absence (LTSA) and unemployment among working caregivers of children with versus without mental disorders. We tested modification by occupational emotional demands and influence. Subject and methods This register-based matched cohort-study used LTSA and unemployment data on 1,927,098 Danish caregiver-child pairs, tracking incidence of child mental disorders (2000–2018). Exposure to occupational emotional demands and influence at baseline were assigned by job-exposure matrices. Mental disorders were indicated by psychiatric hospital contact, drug use or treatment for substance abuse. Caregivers of children with and without mental disorders were matched 1:5 by age, sex (child/caregiver), occupation, working hours (caregiver), and baseline calendar-week. Cox models estimated hazard ratios (HR) of LTSA (≥ 4 weeks) or unemployment with 10-year follow-up. LTSA and unemployment were analyzed separately, stratified by caregiver sex. Analyses were adjusted for socio-demographics. We tested effect modification and estimated relative excess risk due to interaction (RERI). Results Caregivers of children with any mental disorder had higher risk of LTSA (females: HR = 1.96, 95% CI = 1.94;1.98, males: HR = 1.63, 95% CI = 1.60;1.65) and unemployment (females: HR = 1.14, 95% CI = 1.12;1.15, males: HR = 1.14, 95% CI = 1.12;1.16). The RERI for LTSA was elevated among caregivers exposed to high emotional demands (females: 0.34, 95% CI = 0.28;0.40, males: 0.06, 95% CI < 0.01;0.12) or low influence (females: HR = 0.19, 95% CI = 0.14;0.24, males:HR = 0.12, 95% CI = 0.07;0.18). Conclusion Working caregivers of children with mental disorders have increased risk of LTSA and unemployment. Societal and workplace initiatives, e.g., targeting working conditions, may help balance informal-care and work responsibilities.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».