Effects of health status on work exit and absenteeism among the older working population in China: a secondary analysis of a cohort sample
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To analyse the effects of health status on work exit and absenteeism among the older working population in China. DESIGN: Secondary analysis of a cohort sample. SETTING AND PARTICIPANTS: Community samples who engaged in either agricultural or non-agriculture work or both in the 2011 wave of the China Health and Retirement Longitudinal Study (CHARLS) and whose age was 45-55 years for women or 45-60 years for men in the 2013 wave. OUTCOME MEASURES: Work exit and number of absent workdays due to health problems in 2013. To address the problems of measurement error of self-rated health status, we used disability condition, number of chronic diseases and functional limitation to construct an index of health. We divided the sample into four groups according to gender and work types (farmers who conducted any agricultural work in 2011 vs non-farmers who conducted non-agricultural work only) and conducted analyses separately. RESULTS: Farmers (11.0% for women and 4.9% for men) were less likely to exit from work than non-farmers (18.5% and 12.0%, respectively) but took more absent workdays (16.6 days for women and 15.0 days for men) than non-farmers (5.6 and 4.9). Poor health status in 2011 was significantly associated with the work exit in 2013 of female and male farmers but not non-farmers. Older workers (except female non-farmers) with persistently poor health or recent health deterioration over time were significantly more likely to stop working or missed more workdays than those with persistently good health. CONCLUSIONS: Poor 2-year lagged health predicts work exit for both male and female farmers, and increases the absent work days in all older working population. Persistently poor health or recent health deterioration over time has detrimental impact on labour market in terms of work exit and absenteeism among all older Chinese workers except for female non-farmers.
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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».