Productivity Losses Associated With Diabetes in the U.S.
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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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».