Exploring factors associated with inflammation in stressed workers: a cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Chronic occupational stress leads to physical and mental illnesses, highlighting the importance of effective stress management in modern societies. Recently, chronic stress-induced systemic low-grade inflammation has garnered increasing attention for its stress response and crucial pathological role in the development of both physical and mental illnesses. In this context, elevated salivary interleukin-6 (sIL-6) levels have been developed as measurable and non-invasive stress indicators. However, the factors associated with sIL-6 in stressed office workers, including the symptomatic manifestations of stress responses, have not been extensively investigated. Since direct measurement of inflammation is costly in routine stress management, identifying symptoms that reliably reflect inflammation could facilitate the development of more effective, inflammation-based stress management strategies. METHODS: In this cross-sectional study, stressed office workers were recruited through a screening process using a Brief Job Stress Questionnaire. Saliva samples were collected to measure sIL-6 levels, and participants completed questionnaires addressing their occupational environment, symptomatic manifestations, and lifestyle. After excluding one participant owing to a medical history that could potentially affect sIL-6 levels, 128 stressed office workers were included in the analysis. RESULTS: Our model-based analysis for symptomatic manifestation demonstrated that elevated sIL-6 was significantly associated with greater feelings of fatigue as well as relatively higher vigor. A separate model-based analysis for stressors revealed a significant association with higher qualitative job overload. Data-driven analyses further supported the finding that elevated sIL-6 was significantly associated with fatigue. CONCLUSIONS: Our findings suggest that the feeling of fatigue may reflect chronic stress-induced systemic low-grade inflammation in the body, highlighting the importance of self-monitoring fatigue for early intervention. Inflammation-based stress management holds promise in preventing both mental and physical illnesses in stressed office workers.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».