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Enregistrement W4416672895 · doi:10.1093/joccuh/uiaf067

Sickness absence due to common mental disorders and antidepressant prescription among health and social care workers during compared with before the COVID-19 pandemic: a nationwide register study of the Swedish population

2025· article· en· W4416672895 sur OpenAlex
Stefanie Kirchner, Katalin Gémes, Pontus Josefsson, Josep María Haro, Mireia Félez-Nóbrega, Heidi Taipale, Marit Sijbrandij, Anke B. Witteveen, Maria Melchior, Giulia Caggiu, Claudia Conflitti, Antonio Lora, Matteo Monzio Compagnoni, Jakob Bergström, Ellenor Mittendorfer‐Rutz

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Occupational Health · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCOVID-19 and Mental Health
Établissements canadiensCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesVetenskapsrådet
Mots-clésMedical prescriptionAntidepressantMental healthPandemicHealth careOccupational safety and healthWarrant

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Essential workers, particularly in health care and social services, were critical during the peak of the COVID-19 pandemic, yet their mental health outcomes remain understudied. We examined changes in (1) sickness absence (SA) due to common mental disorders (CMDs), and (2) antidepressant prescription in health and social care workers during versus pre-pandemic periods. METHODS: Using Swedish national registers, we included health care and social workers (aged 19-65 years) from 2018 to 2021. We compared quarterly incidence rate (IR) trends for SA >90 days due to CMDs, and for antidepressant prescriptions, across 2 periods: pre-pandemic (January 2018 to February 2020) and during the pandemic (March 2020 to December 2021) using interrupted time-series analysis. Analyses accounted for seasonality and were stratified by age, sex, and education. RESULTS: There was no evidence of a difference in IR trends for SA >90 days or for antidepressant prescription pre-pandemic versus during the pandemic for the entire sector. However, trends of IR for antidepressant prescription increased among workers in medical laboratories (8.7% per quarter change; 95% CI, 4.4%-13.1%) and hospitals (1.5%; 95% CI, 0.6%-2.5%) and decreased per quarter for ambulance transports (5.4%; 95% CI, 0.4-10.0%). Women (10.9%; 95% CI, 7.2%-14.7%) and highly educated individuals (10.0%; 95% CI, 4.1%-16.1%) working in medical laboratories as well as 19-25-year-olds working in primary and dental care (7.3%; 95% CI, 1.7%-13.1%) also experienced an increase in antidepressant prescription. CONCLUSIONS: Although overall trends in SA >90 days and in antidepressant prescription remained stable, certain occupational and sociodemographic groups were found to be affected in regard to antidepressant prescription. These groups warrant targeted support in future health crises.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,060
Score d'incertitude au seuil0,991

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,438
Écart entre enseignants0,362 · 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