Impact of Diabetes on Employment and Income in Manitoba, Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To compare employment and income of working-age (18-64 years) people with and without diabetes. RESEARCH DESIGN AND METHODS: We conducted a prospective population-based cohort study based in Manitoba, Canada, consisting of 25,554 individuals without diabetes and 608 with diabetes, of whom 242 had a complication of the disease. Adjusted odds ratios (ORs) of employment and income variables were determined. RESULTS: Diabetic individuals with complications were twice as likely not to be in the labor force (OR 2.07 [95% CI 1.49-2.87]) than nondiabetic individuals. This difference was not evident for diabetic individuals without complications (OR 1.20 [0.93-1.56]). Diabetic individuals without complications had incomes similar to those of nondiabetic individuals. The total income of diabetic individuals with complications was 72% of the income of nondiabetic individuals. When the analysis was limited to only those in the labor force, diabetic workers with complications still had only 85% the employment income of nondiabetic people. Diabetic individuals with complications received 58% more social support income. In a separate analysis of aboriginal individuals, complicated diabetes was not associated with an increased likelihood of not working or a decrease in employment income. CONCLUSIONS: In general, complications of diabetes and the absence of the disease affect the ability to earn income in Manitoba, Canada. This effect was not identified in the aboriginal population of the province.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».