Productivity Losses Associated With Diabetes in the U.S.
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The objective of this study was to estimate the cost of productivity losses in the U.S. attributable to diabetes, with regard to specific demographic and disease-related characteristics in the U.S.. RESEARCH DESIGN AND METHODS: We used the 1989 National Health Interview Survey, a random survey of individuals in the U.S. that included a diabetes supplement. Data on individuals were obtained for labor force participation, hours of work, demographic and occupational characteristics, self-reported health status, and several variables that indicated the presence, duration, and severity (complications) of diabetes. Using multivariate regression analyses, we estimated the association of independent variables (e.g., demographics, health, and diabetes status) with labor force participation, hours of work lost, and the economic value of lost work attributable to diabetes and its complications and duration. RESULTS: In general, the presence of diabetes and complications were found to be related to workforce participation variables. The magnitude of the lost-productivity costs depended on personal characteristics and on the presence and status of diabetes. In general, the loss of yearly earnings amounted to about a one-third reduction in earnings and ranged from $3,700 to $8,700 per annum. CONCLUSIONS: Diabetes has a considerable net effect on earnings, and the complications and duration of diabetes have compound effects. Our findings have implications for the cost-effectiveness of diabetes control; the presence of complicating factors is the single most important predictive factor in lost productivity costs attributable to diabetes, and thus the avoidance or retardation of complications will have an impact on indirect health-related costs.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 découle