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Enregistrement W2124979471 · doi:10.1377/hlthaff.2011.0819

Ten Modifiable Health Risk Factors Are Linked To More Than One-Fifth Of Employer-Employee Health Care Spending

2012· article· en· W2124979471 sur OpenAlexaboutno aff
Ron Z. Goetzel, Xiaofei Pei, Maryam Tabrizi, Rachel Mosher Henke, Niranjana Kowlessar, Craig F. Nelson, R. Douglas Metz

Notice bibliographique

RevueHealth Affairs · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueWorkplace Health and Well-being
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth carePer capitaHealth promotionMedicineQuarter (Canadian coin)Environmental healthPopulation healthObesityPopulationBusinessGerontologyPublic healthNursingEconomic growthEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An underlying premise of the Affordable Care Act provisions that encourage employers to adopt health promotion programs is an association between workers' modifiable health risks and increased health care costs. Employers, consultants, and vendors have cited risk-cost estimates developed in the 1990s and wondered whether they still hold true. Examining ten of these common health risk factors in a working population, we found that similar relationships between such risks and total medical costs documented in a widely cited study published in 1998 still hold. Based on our sample of 92,486 employees at seven organizations over an average of three years, $82,072,456, or 22.4 percent, of the $366,373,301 spent annually by the seven employers and their employees in the study was attributed to the ten risk factors studied. This amount was similar to almost a quarter of spending linked to risk factors (24.9 percent) in the 1998 study. High risk for depression remained most strongly associated with increased per capita annual medical spending (48 percent, or $2,184, higher). High blood glucose, high blood pressure, and obesity were strongly related to increased health care costs (31.8 percent, 31.6 percent, and 27.4 percent higher, respectively), as were tobacco use, physical inactivity, and high stress. These findings indicate ongoing opportunities for well-designed and properly targeted employer-sponsored health promotion programs to produce substantial savings.

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)0,001
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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,400
Écart entre enseignants0,337 · 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

Citations171
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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