The Impact of Cognitive, Social and Physical Limitations on Income in Community Dwelling Adults With Chronic Medical and Mental Disorders
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: As much as 45% of the US population has at least one chronic condition while 21% have multiple chronic diseases. The study examined the impact of cognitive, social and physical limitations on the personal income of U.S. adults with seven chronic diseases. METHODS: A cross-sectional analysis of 19,357 US adults with seven chronic diseases (diabetes, hypertension, heart disease, stroke, depression, emphysema and joint disease) from the 2006 Medical Expenditure Panel Survey (MEPS) was performed. The effect of seven chronic diseases and their associated cognitive, social, and physical limitations on personal income was assessed using a two-stage Heckman model. RESULTS: Depression emerged as the only chronic disease that was independently associated with a significant $1,914 decrease in personal income (95% CI -$2,938--$890). Social and cognitive limitations resulted in $1,944 (95% CI -$3,378--$511) and $3,039 (95% CI -$4,418-$1,659) decreases in personal incomes respectively while physical limitations did not result in a statistically significant reduction. Being Non-Hispanic Black, Hispanic, Other Race, female, never married, married, less than a bachelor's degree, publicly insured, uninsured, or having a health status less than very good were also associated with significant reductions in personal income. CONCLUSIONS: The findings of this study suggest a need to determine the specific limitations associated with common chronic diseases and identify appropriate compensatory strategies to reduce their impact on income.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».