The cost of lost productivity due to fetal alcohol spectrum disorder-related premature mortality.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Individuals with Fetal Alcohol Spectrum Disorder (FASD) have increased mortality as compared to the general population. OBJECTIVES: To estimate the productivity losses due to premature mortality of individuals with FASD in Canada in 2011. METHODS: A demographic approach with a counterfactual scenario in which nobody in Canada is born with FASD was used. Population estimates were calculated using data on the labour force, unemployment rate, and average weekly wage obtained from Statistics Canada. The number of FASD-related deaths, coded in the International Classification of Diseases, version 10, was estimated based on data from Statistics Canada and pooled prevalence estimates of the major disease conditions associated with FASD were obtained from a meta-analysis. The estimates of FASD-related mortality rates served as a basis for the length of working life span estimation. Once the number of working years lost to premature deaths was derived, productivity losses were computed. RESULTS: It was estimated that in total 327 individuals with FASD aged 20 to 69 (almost twice as many men as women) died in Canada in 2011. As a result, there were 2,877 years of potential employment lost, which translated to a loss ranging from $88 million to $126 million. This amount represents the increase in national income, had there been no premature mortality from FASD and the workers with FASD had been typical members of the labour force (without compromised productivity due to FASD). CONCLUSIONS: The estimates of productivity losses further reinforce the value of FASD prevention as a primary strategy.
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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 | 0,004 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».