The Assessment of Chronic Health Conditions on Work Performance, Absence, and Total Economic Impact for Employers
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The objective of this study was to determine the prevalence and estimate total costs for chronic health conditions in the U.S. workforce for the Dow Chemical Company (Dow). METHODS: Using the Stanford Presenteeism Scale, information was collected from workers at five locations on work impairment and absenteeism based on self-reported "primary" chronic health conditions. Survey data were merged with employee demographics, medical and pharmaceutical claims, smoking status, biometric health risk factors, payroll records, and job type. RESULTS: Almost 65% of respondents reported having one or more of the surveyed chronic conditions. The most common were allergies, arthritis/joint pain or stiffness, and back or neck disorders. The associated absenteeism by chronic condition ranged from 0.9 to 5.9 hours in a 4-week period, and on-the-job work impairment ranged from a 17.8% to 36.4% decrement in ability to function at work. The presence of a chronic condition was the most important determinant of the reported levels of work impairment and absence after adjusting for other factors (P < 0.000). The total cost of chronic conditions was estimated to be 10.7% of the total labor costs for Dow in the United States; 6.8% was attributable to work impairment alone. CONCLUSION: For all chronic conditions studied, the cost associated with performance based work loss or "presenteeism" greatly exceeded the combined costs of absenteeism and medical treatment combined.
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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 | 0,005 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».