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Enregistrement W2433027366

Underestimating the value of women: assessing the indirect costs of women with systemic lupus erythematosus. Tri-Nation Study Group.

2000· article· en· W2433027366 sur OpenAlexaffabout
A. Clarke, J.R. Penrod, Y. St. Pierre, M. A. Petri, S Manzi, David Isenberg, Caroline Gordon, Jean‐Luc Senécal, Paul R. Fortin, Nurhan Sutcliffe, J. R. Goulet, D. Choquette, T. Grodzicky, John M. Esdaile

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSystemic Lupus Erythematosus Research
Établissements canadiensMcGill UniversityMontreal General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAbsenteeismMedicineProductivitySplit labor market theoryIndirect costsLabour economicsSecondary labor marketValue (mathematics)Demographic economicsEconomicsLabor relationsEconomic growth
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Indirect costs result from diminished productivity and are incorporated in cost-benefit analysis to guide health resource allocation. Valuing the productivity impairment of those not involved in labor market activities is controversial but important for diseases affecting predominantly women if allocation decisions are to be economically efficient and equitable. We compared indirect costs incurred by women with systemic lupus erythematosus (SLE), a prototypical women's disease, calculated under varying assumptions for the value of diminished labor market and non-labor market activity. METHODS: Six hundred forty-eight female patients with SLE reported on employment status and time lost by themselves and their caregivers from labor market and non-labor market activities over a 6 month period. RESULTS: Average annual indirect costs ranged from $1,424 to $22,604 (1997 Canadian dollars) dependent on the value assigned to labor market and non-labor market activity. CONCLUSION: Indirect cost estimates that fail to consider longterm labor market absenteeism and diminished non-labor market productivity and do not use gender neutral wages to value labor market activity may lead to decisions that jeopardize resources for women's diseases.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,311
Score d'incertitude au seuil0,570

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,255 · 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.

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

Citations54
Publié2000
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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