The economic impact of workplace wellness programmes in Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The economic benefits of workplace wellness programmes (WWPs) are commonly cited as a reason for employers to implement such programmes; however, there is limited evidence outside of the US context exploring their economic impact. US evidence is less relevant in countries such as Canada with universal publicly funded health systems because of the lower potential employer savings from WWPs. AIMS: To conduct a systematic review of the Canadian literature investigating the economic impact of WWPs from an employer perspective. The quality of that evidence was also assessed. METHODS: We reviewed literature which included analyses of four economic outcomes: return on investment calculations; cost-effectiveness or cost-benefit analyses; valuations of productivity, turnover, absenteeism and/or presenteeism costs; and valuations of health care utilization costs. We applied the British Medical Journal (BMJ) Economic Evaluation Working Party Checklist to evaluate the quality of this evidence. RESULTS: Eight studies met the inclusion criteria. Although the studies showed that WWPs generated economic benefits from an employer perspective (largely from productivity changes), none of the reviewed studies were in the high-quality category (i.e. fulfilled at least 75% of the checklist criteria) and most had severe methodological issues. CONCLUSIONS: Though the Canadian literature pertaining to the economic impact of WWPs spans over three decades, robust evidence on this topic remains sparse. Future research should include a comparable control group, a time horizon of over a year, both direct and indirect costs, and researchers should apply analytical techniques that account for potential selection bias.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».