PCN229 - COMPARISON OF SICKNESS BENEFIT AND SICK LEAVE DURATION IN ONCOLOGY ACROSS COUNTRIES
Notice bibliographique
Résumé
There is a growing acceptance of using the societal perspective in HTA and economic evaluations. Loss of work productivity and absenteeism are the key drivers of the costs within the societal perspective. Indirect costs are particularly relevant in oncology as most people diagnosed with cancer are working at the time of diagnosis and thus likely to take time out of the workforce for treatment, recuperation and rehabilitation. Indirect costs are also relevant for caregivers who need to take time away from work to care of their partner. Sick leave duration is influenced by countries’ sickness policy, so it is important to have recent information on these policies when estimating the impact of absenteeism. Sick leave management paths in the United States (US), Canada and Europe were reviewed through national websites and institutional reports. Information on short and long-term, disability and payment was extracted. Additionally, a targeted literature search of sick leave duration in oncology patients was conducted. There are large differences in sick leave policies across countries. European countries offer the longest and most generous compensation for sick leaves (up to 2 years or more). US and Canada offer no statutory right to receive contractual pay during sick leave, so employers design their policy. Duration of sick leave in oncology patients also varies significantly across countries. In Sweden, an average of 12.9 to 59.8 days in 5 common cancers was reported (depending on age and sex), while in the US, the estimated state-level median number of days of absenteeism per year among employed cancer patients was 6.1. Sickness policies vary across countries and need to be adjusted for when estimating the indirect cost of absenteeism. This is especially important for oncology, where indirect cost represents a sizeable portion of the total cost.
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 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 | 0,008 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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.
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 ».