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Enregistrement W2033673953 · doi:10.1377/hlthaff.2013.0518

Diabetes Associated With Early Labor-Force Exit: A Comparison Of Sixteen High-Income Countries

2014· article· en· W2033673953 sur OpenAlexafffund
Juliet Rumball‐Smith, Douglas Barthold, Arijit Nandi, Jody Heymann

Notice bibliographique

RevueHealth Affairs · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueEmployment and Welfare Studies
Établissements canadiensMcGill University Health CentreDouglas Mental Health University InstituteSmiths Detection (Canada)
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésDiabetes mellitusMatching (statistics)MedicineInvestment (military)Demographic economicsDiseasePublic healthHealth and Retirement StudySurvey data collectionLabour economicsEconomicsGerontologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The economic burden of diabetes and the effects of the disease on the labor force are of substantial importance to policy makers. We examined the impact of diabetes on leaving the labor force across sixteen countries, using data about 66,542 participants in the Survey of Health, Ageing and Retirement in Europe; the US Health and Retirement Survey; or the English Longitudinal Study of Ageing. After matching people with diabetes to those without the disease in terms of age, sex, and years of education, we used Cox proportional hazards analyses to estimate the effect of diabetes on time of leaving the labor force. Across the sixteen countries, people diagnosed with diabetes had a 30 percent increase in the rate of labor-force exit, compared to people without the disease. The costs associated with earlier labor-force exit are likely to be substantial. These findings further support the value of greater public- and private-sector investment in preventing and managing diabetes.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,829

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,337 · 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.

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

Citations86
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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