Assessment of the magnitude of geographical variations in the duration of non-work-related sickness absence by individual and contextual factors
Notice bibliographique
Résumé
To examine variation in the duration of non-work-related sickness absence (NWRSA) across geographical areas and the degree to which this variation can be explained by individual and/or contextual factors. All first NWRSA episodes ending in 2007 and 2010 were analyzed. Individual (diagnosis, age, sex) and contextual factors (healthcare resources, socioeconomic factors) were analyzed to assess how much of the geographical variation was explained by these factors. Median NWRSA durations in quartiles were mapped by counties in Catalonia. Multilevel Cox proportional hazard regression models with episodes nested within counties were fitted to quantify the magnitude of this variation. The proportional change in variance (PCV), median hazard ratios (MHR) and interquartile hazard ratios (IHR) were calculated. We found a geographical pattern in the duration of NWRSA, with longer duration in northwestern Catalonia. There was a small, but statistically significant, geographical variation in the duration of NWRSA, which mostly decreased after adjustment for individual factors in both women (PCV = 34.98%, MHR = 1.09, IHR = 1.13 in 2007; PCV = 34.68%, MHR = 1.11, IHR = 1.28 in 2010) and men (PCV = 39.88%, MHR = 1.10, IHR = 1.27 in 2007; PCV = 45.93%, MHR = 1.10, IHR = 1.25 in 2010); only in the case of women in 2010 was there a reduction in county-level variance due to contextual covariates (PCV = 16.18%, MHR = 1.12, IHR = 1.32). County-level variation in the duration of NWRSA was small and was explained more by individual than by contextual variables. Knowledge of geographic differences in NWRSA duration is needed to plan specific programs and interventions to minimize these differences. Examinar la variabilidad de la duración la incapacidad temporal por contingencia común (ITcc) entre áreas geográficas y el grado en que factores individuales y/o contextuales la explican. Se analizaron los primeros episodios de ITcc finalizados en 2007 y 2010. Se evaluó la variabilidad geográfica explicada por factores individuales (diagnóstico, edad, sexo) y contextuales (recursos sanitarios, socioeconómicos). Se reperesentó gráficamente la duración mediana por comarcas de Cataluña. Se cuantificó la variailidad geográfica de la duración de la ITcc entre comarcas ajustando modelos de regresión multinivel de riesgos proporcionales, con episodios anidados en comarcas. Se calculó el porcentaje de cambio de la varianza (PCV), el razón de riesgo mediano (RRM) y razón de riesgo intercuartílico (RRI). Se encontró un patrón geográfico en la duración de la ITcc, con mayor duración en el noroeste de Cataluña. La variabilidad geográfica de la duración de la ITcc fue, aunque no elevada, estadísticamente signifitiva, y disminuyó después de ajustar por factores de nivel individual en mujeres (PCV = 34.98%, RRM =1.09, RRI =1.13 en 2007; PCV = 34.68%, RRM =1.11, RRI =1.28 en 2010) y hombres (PCV = 39.88%, RRM =1.10, RRI =1.27 en 2007; PCV = 45.93%, RRM =1.10, RRI =1.25 en 2010); y solo en el caso de las mujeres en 2010 hubo una reducción de la varianza debido a los factores contextuales (PCV = 16.18%, RRM =1.12, RRI =1.32). La variabilidad geográfica de la duración de la ITcc fue pequeña y explicada principalmente por los factores de nivel individual. El conocimiento de las diferencias geográficas en la duración de la ITcc es necesario para planificar programas e intervenciones específicas para reducir al mínimo estas diferencias.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».