The effect of Employee Assistance Programs use on healthcare utilization.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To estimate the effect of Employee Assistance Program (EAP) use on healthcare utilization as measured by health claims. DATA SOURCES: A unique data set that combines individual-level information on EAP utilization, demographic information, and health insurance claims from 1991 to 1995 for all employees of a large midwestern employer. STUDY DESIGN: Using "fixed-effect" econometric models that control for unobserved differences between individuals' propensities to use healthcare resources and the EAP, we perform our analyses in two steps. First, for those employees who visited the EAP, we test whether post-EAP claims differ from pre-EAP claims. Second, we combine claims data of individuals who went to an EAP with those of individuals who did not use an EAP to test whether differences in utilization exist between EAP users and nonusers. DATA COLLECTION METHODS: From the EAP we obtained the date of first EAP contact for all employees who used the service, and from the company's human resources department we obtained limited demographic data on all employees. We obtained healthcare utilization claims data on all employees and their dependents from the company's two healthcare plans: a fee-for-service (FFS) plan and a health maintenance organization (HMO) plan. PRINCIPAL FINDINGS: We found that going to an EAP substantially increases both the probability of an alcohol, drug abuse, or mental health (ADM) claim and the number of ADM claims in the same quarter as EAP contact. The increased probability of an ADM claim persists for approximately 11 quarters after the initial contact, while the increased ADM charges persist for approximately six quarters after the initial EAP contact. CONCLUSIONS: Our results strongly suggest that the EAP is able to identify behavioral and other health problems that may affect workplace performance and prompt EAP users to access ADM and other healthcare. Consistent with the stated goals of many EAPs, including the one examined in this study, this process should improve individuals' health, family functioning, and workplace performance.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 |
| 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 ».