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Enregistrement W1939689836

The contribution of arthritis and arthritis disability to nonparticipation in the labor force: a Canadian example.

2001· article· en· W1939689836 sur OpenAlexaffabout
Elizabeth M. Badley, Peter Wang

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineArthritisOddsPopulationLogistic regressionDemographyOdds ratioPhysical therapyInternal medicineEnvironmental health
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To examine the factors affecting labor force participation and understand how arthritis affects labor force participation in a Canadian working population. METHODS: Data from the 1990 Ontario Health Survey population (n = 35,221) were used. Labor force participation was dichotomized as in the labor force and not in the labor force. Stratified logistic regression analyses by sex were carried out to identify factors associated with not being in the labor force, including arthritis, chronic disorders, and sociodemographic and family composition variables. RESULTS: Overall, 6.7% of men and 23.0% of women were not in the labor force compared with 18.6% and 36.0%, respectively, of men and women with arthritis. After controlling for other covariates, disability caused by arthritis was significantly associated with increased risk of being out of the labor force, with odds ratios of 2.70 for men and 1.91 for women. Low education, pain, and nonarthritis disability were also significantly associated with being out of the labor force. The effects of age and family structure on employment were sex dependent. Women were at higher risk at all age groups. Men with dependent children were more likely to work, as were women who lived alone. For women, having dependent children increased the likelihood of not being in the labor force. CONCLUSION: People with arthritis disability were more likely to be out of the labor force. It was not arthritis per se that limited people in labor force participation, but rather the arthritis disabilities.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,133

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,239 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations57
Publié2001
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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