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Enregistrement W2053423099 · doi:10.2310/7750.2009.08068

Work-Related Lost Productivity and Its Economic Impact on Canadian Patients with Moderate to Severe Psoriasis

2009· article· en· W2053423099 sur OpenAlexafffundabout
Brian Chan, Brigette Hales, Neil H. Shear, Vincent Ho, Charles Lynde, Yves Poulin, Nicole Mittmann

Notice bibliographique

RevueJournal of Cutaneous Medicine and Surgery · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiquePsoriasis: Treatment and Pathogenesis
Établissements canadiensCentre de Recherche Dermatologique du Québec MétropolitainLynde Centre for DermatologyUniversity of TorontoHealth Sciences CentreUniversity of British ColumbiaSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesAmgen Canada
Mots-clésPsoriasisMedicineProductivityWork productivityPopulationDemographyDermatologyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Psoriasis impacts many different areas of a patient's life, including work productivity. There is no information regarding lost productivity owing to psoriasis in a Canadian population. OBJECTIVE: The objective of this study was to determine the lost productivity of Canadian patients with moderate to severe psoriasis. METHODS: Seventy-nine consecutive Canadian dermatology patients were interviewed and completed the Work Productivity and Activity Impairment Questionnaire (WPAIQ). RESULTS: On average, 2.2 hours (+/- 5.6 hours) were lost from work per week owing to psoriasis-related events. Absence from work may result in lost mean patient wages of C$2,270.84 per person per year. Total lost wages owing to moderate to severe psoriasis may cost up to approximately $749 million for all moderate to severe psoriasis patients in Canada. CONCLUSION: The results from our study indicate that moderate to severe psoriasis may have a substantial impact on the work productivity of patients with this disease.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,067
Score d'incertitude au seuil0,134

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,208 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations52
Publié2009
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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