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Enregistrement W2594576665 · doi:10.1093/restud/rdaa082

The Returns to Nursing: Evidence from a Parental-Leave Program

2020· article· en· W2594576665 sur OpenAlexaff
Benjamin Friedrich, Martin B. Hackmann

Notice bibliographique

RevueThe Review of Economic Studies · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueEmployment and Welfare Studies
Établissements canadiensKellogg's (Canada)
Organismes subventionnairesDanmarks Grundforskningsfond
Mots-clésImmigrationContext (archaeology)NursingDemographic economicsEconomic shortageMedicineEmpirical evidenceUnintended consequencesNursing shortageHealth careBusinessLabour economicsEconomicsNurse educationPolitical scienceEconomic growthGovernment (linguistics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In this article, we quantify the effects of nurses on health care delivery and patient health in the context of an unintended and policy-induced nurse shortage. Our empirical strategy takes advantage of a parental-leave program in Denmark, which offered any parent the opportunity to take up to one year’s absence per child aged 0–8. Combining the policy variation with administrative employer–employee match data, we document substantial program take-up among nurses, who could not be replaced on net despite public education and immigration expansion efforts to mitigate the employment effects. We find that the parental leave program reduced hospital and nursing home nurse employment by 15% and 10%, respectively. Using detailed patient health records, we find detrimental effects on hospital-care delivery as indicated by a large increase in 30-day readmission rates among acute myocardial infarction patients. We find no evidence for an increase in hospital mortality. In nursing homes, we estimate a large increase in mortality.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,300
Score d'incertitude au seuil0,708

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,240
Tête enseignante GPT0,507
Écart entre enseignants0,267 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations44
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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