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Enregistrement W2171448205 · doi:10.1164/ajrccm.165.5.2104055

The Impact of Chronic Obstructive Pulmonary Disease on Work Loss in the United States

2002· article· en· W2171448205 sur OpenAlexaff
Don D. Sin, Tania Stafinski, Ying Chu Ng, Neil R. Bell, Philip Jacobs

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Respiratory and Critical Care Medicine · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) Research
Établissements canadiensInstitute of Health EconomicsUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCOPDMedicineNational Health and Nutrition Examination SurveyPulmonary diseaseConfidence intervalPopulationPhysical therapyInternal medicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chronic obstructive pulmonary disease (COPD) is a rapidly growing public health problem in the United States and elsewhere. Although direct costs of COPD are well documented, the impact of COPD and its severity on labor force participation is not well known. Using population-based data from the Third National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES III), we determined the adjusted relationship between COPD (and its severity) and labor force participation in the U.S. We used data from 12,436 participants involved in NHANES III; 1,073 of these participants (8.6% of the total) reported COPD. These participants were 3.9% (95% confidence interval, 1.3% to 6.4%) less likely to be in the labor force than those without COPD. Increasing severity of COPD was associated with decreased probability of being in the labor force (p for linear trend = 0.001). Mild, moderate, and severe COPD was associated with a 3.4%, 3.9%, and 14.4% reduction in the labor force participation rate relative to those without COPD. These data suggest that COPD has a considerable adverse impact on work force participation. Based on these data, we estimate that, in 1994, COPD was responsible for work loss of approximately $9.9 billion in the U.S.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,397
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,004
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,314 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations148
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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