Population‐Based Analysis of Obesity and Workforce Participation
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To describe the relationship between obesity class and workforce participation and the influence of demographic, socioeconomic, and comorbid disease states on this relationship using population-based Canadian data. RESEARCH METHODS AND PROCEDURES: Responses from 73,531 adults surveyed in the Canadian Community Health Survey 2000 to 2001 who provided complete information regarding variables of interest were analyzed. Workforce participation was defined as individuals reporting that they held and were present at a job or business in the week before survey administration. The association between obesity and workforce participation was explored using logistic regression after adjusting for demographic, socioeconomic, and obesity-related comorbidities. RESULTS: In univariate analysis, obese individuals had lower odds of participating in the workforce. In the fully adjusted model, increasing obesity was associated with decreasing odds of workforce participation, with Class I, II, and III obesity having odds ratios (95% confidence interval) of 0.94 (0.89 to 0.99), 0.85 (0.77 to 0.94), and 0.66 (0.57 to 0.78), respectively. Obese individuals were also less likely to be employed and more likely to be absent from work. DISCUSSION: Obesity is associated with lower workforce participation. This association appears to be independent of associated comorbidity and sociodemographic factors. These results indicate that the economic impact of obesity alone on workforce productivity is larger than previous reports suggest.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».