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Enregistrement W2006180077 · doi:10.1097/jom.0b013e3181dce655

The Relationship Between Health Risks and Health and Productivity Costs Among Employees at Pepsi Bottling Group

2010· article· en· W2006180077 sur OpenAlexaff
Rachel Mosher Henke, Ginger Smith Carls, Meghan E. Short, Xiaofei Pei, Shaohung Wang, Susan Moley, Mark D. Sullivan, Ron Z. Goetzel

Notice bibliographique

RevueJournal of Occupational and Environmental Medicine · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueWorkplace Health and Well-being
Établissements canadiensThomson Reuters (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental healthMedicinePer capitaBottling lineProductivityRisk assessmentAbsenteeismHealth careEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To evaluate relationships between modifiable health risks and costs and measure potential cost savings from risk reduction programs. METHODS: Health risk information from active Pepsi Bottling Group employees who completed health risk assessments between 2004 and 2006 (N = 11,217) were linked to medical care, workers' compensation, and short-term disability cost data. Ten health risks were examined. Multivariate analyses were performed to estimate costs associated with having high risk, holding demographics, and other risks constant. Potential savings from risk reduction were estimated. RESULTS: High risk for weight, blood pressure, glucose, and cholesterol had the greatest impact on total costs. A one-percentage point annual reduction in the health risks assessed would yield annual per capita savings of $83.02 to $103.39. CONCLUSIONS: Targeted programs that address modifiable health risks are expected to produce substantial cost reductions in multiple benefit categories.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,109
Tête enseignante GPT0,425
Écart entre enseignants0,316 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations72
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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