The Association of Treatment of Depressive Episodes and Work Productivity
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.
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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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 découle