Influence of Rheumatoid Arthritis on Employment, Function, and Productivity in a Nationally Representative Sample in the United States
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The Medical Expenditure Panel Survey (MEPS) was used to estimate the national influence of rheumatoid arthritis (RA) on employment, limitations in work or housework, inability to work or do housework, missed work days, days spent sick in bed, and annual wages. METHODS: MEPS is a nationally representative survey of the US population. Multiple logistic, negative binomial, and Heckman selection regression methods were used, controlling for age, sex, race, ethnicity, smoking status, income, education, and chronic comorbidity. RA was identified using International Classification of Diseases-9 code 714. RESULTS: In unadjusted descriptive statistics, individuals with RA were older, had more chronic conditions, missed more work days, spent more days sick in bed, had lower employment rates, had higher rates of limitations and inability to work, and received disability benefits at higher rates. After adjustment, multiple regression analyses showed individuals with RA were 53% less likely to be employed [OR 0.47, 95% CI 0.34-0.65], 3.3 times more likely to have limitations in work or housework (95% CI 2.35-4.64), 2.3 times more likely to be unable to work or do housework (95% CI 1.55-3.53), and spent 3.6 times as many days sick in bed as those without RA (95% CI 2.32-5.53). RA was associated with an expected loss of $8957 in annual earnings (95% CI 1881-15,937 dollars). There was no statistically significant difference in missed work days or the level of wages. CONCLUSION: In the most recent available national data for adults, RA was associated with reductions in employment, productivity, and function.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».