The Association of Treatment of Depressive Episodes and Work Productivity
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: About one-third of the annual $51 billion cost of mental illnesses is related to productivity losses. However, few studies have examined the association of treatment and productivity. The purpose of our research is to examine the association of depression and its treatment and work productivity. METHODS: Our analyses used data from 2737 adults aged between 18 and 65 years who participated in a large-scale community survey of employed and recently employed people in Alberta. Using the World Health Organization's Health and Work Performance Questionnaire, a productivity variable was created to capture high productivity (above the 75th percentile). We used regression methods to examine the association of mental disorders and their treatment and productivity, controlling for demographic factors and job characteristics. RESULTS: In the sample, about 8.5% experienced a depressive episode in the past year. The regression results indicated that people who had a severe depressive episode were significantly less likely to be highly productive. Compared with people who had a moderate or severe depressive episode who did not have treatment, those who did have treatment were significantly more likely to be highly productive. However, about one-half of workers with a moderate or severe depressive episode did not receive treatment. CONCLUSIONS: Our results corroborate those in the literature that indicate mental disorders are significantly associated with decreased work productivity. In addition, these findings indicate that treatment for these disorders is significantly associated with productivity. Our results also highlight the low proportion of workers with a mental disorder who receive treatment.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».