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Enregistrement W2945536722 · doi:10.1007/s10663-019-09449-2

The burden of morbidity, productivity and earnings

2019· article· en· W2945536722 sur OpenAlexaboutno aff
Florian Endel, Jürgen Holl, Michael Wagner-Pinter

Notice bibliographique

RevueEmpirica · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueEmployment and Welfare Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBundesministerium für Verkehr, Innovation und TechnologieTechnische Universität WienBundesministerium für Wissenschaft, Forschung und Wirtschaft
Mots-clésEarningsIndex (typography)MedicineResidencePopulationProductivityHealth careQuarter (Canadian coin)DemographyPublic healthGerontologyEnvironmental healthEconomicsGeographyNursingFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

People of working age affected by a severe health condition earn less than they would do otherwise. They work fewer hours a week, or fewer weeks a year, or have to make do with lower hourly wages. This paper focuses on the relation between the degree of severity of a health condition and the degree to which this has a depressive effect on earnings. The authors construct a measure for the overall state of health of an individual by looking at the intensity with which the individual interacts with the health care system. This includes the number of visits to general practitioners or specialists, the number of prescriptions filled, the duration of hospital admissions, the days of leave of absence as prescribed by general practitioners. To do so, the paper makes use of data derived from health and employment records of individuals (N = 185,761) having continuously kept residence in Lower Austria from 2006 to 2016 and have participated in labour market activities each year. The HCI-Index (Health Care Interaction Index) derived from the intensity of interaction with the health service system is a measure for the severity of the health condition. It ranges from 0 to 600 among the individuals of the population, with a high concentration between 0 and 10, i.e. little burden of morbidity. About a quarter of the population scores index values of 20 and more. The index scores are used to augment a standard earnings equation. This yields the following results: About half of the population is only burdened with health conditions of a very common kind (HCI score below 10) that hardly depress their annual earnings; a quarter of the population incurs losses between EUR 827 and EUR 1572; a quarter of the population of more than EUR 1572.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,403
Écart entre enseignants0,347 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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