Economic Evaluations of Occupational Health Interventions from a Company’s Perspective: A Systematic Review of Methods to Estimate the Cost of Health-Related Productivity Loss
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To investigate the methods used to estimate the indirect costs of health-related productivity in economic evaluations from a company's perspective. METHODS: The primary literature search was conducted in Medline and Embase. Supplemental searches were conducted in the Cochrane NHS Economic Evaluation Database, the National Institute for Occupational Safety and Health database, the Ryerson International Labour, Occupational Safety and Health Index database, scans of reference lists and researcher's own literature database. Article selection was conducted independently by two researchers based on title, keywords, and abstract, and if needed, full text. Differences were resolved by a consensus procedure. Articles were selected based on seven criteria addressing study population, type of intervention, comparative intervention, outcome, costs, language and perspective, respectively. Characteristics of the measurement and valuation of health-related productivity were extracted and analyzed descriptively. RESULTS: A total of 34 studies were included. Costs of health-related productivity were estimated using (a combination of) data related to sick leave, compensated sick leave, light or modified duty or work presenteeism. Data were collected from different sources (e.g. administrative databases, worker self-report, supervisors) and by different methods (e.g. questionnaires, interviews). Valuation varied in terms of reported time units, composition and source of the corresponding price weights, and whether additional elements, such as replacement costs, were included. CONCLUSIONS: Methods for measuring and valuing health-related productivity vary widely, hindering comparability of results and decision-making. We provide suggestions for improvement.
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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 | 0,036 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».