Economic burden of work injuries and diseases: a framework and application in five European Union countries
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Estimates of the economic burden of work injuries and diseases can help policymakers prioritize occupational health and safety policies and interventions in order to best allocate scarce resources. Several attempts have been made to estimate these economic burdens at the national level, but most have not included a comprehensive list of cost components, and none have attempted to implement a standard approach across several countries. The aim of our study is to develop a framework for estimating the economic burden of work injuries and diseases and implement it for selected European Union countries. METHODS: We develop an incidence cost framework using a bottom-up approach to estimate the societal burden of work injuries and diseases and implement it for five European Union countries. Three broad categories of costs are considered-direct healthcare, indirect productivity and intangible health-related quality of life costs. We begin with data on newly diagnosed work injuries and diseases from calendar year 2015. We consider lifetime costs for cases across all categories and incurred by all stakeholders. Sensitivity analysis is undertaken for key parameters. RESULTS: Indirect costs are the largest part of the economic burden, then direct costs and intangible costs. As a percentage of GDP, the highest overall costs are for Poland (10.4%), then Italy (6.7%), The Netherlands (3.6%), Germany (3.3%) and Finland (2.7%). The Netherlands has the highest per case costs (€75,342), then Italy (€58,411), Germany (€44,919), Finland (€43,069) and Poland (€38,918). Costs per working-age population are highest for Italy (€4956), then The Netherlands (€2930), Poland (€2793), Germany (€2527) and Finland (€2331). CONCLUSIONS: Our framework serves as a template for estimating the economic burden of work injuries and diseases across countries in the European Union and elsewhere. Results can assist policymakers with identifying health and safety priority areas based on the magnitude of components, particularly when stratified by key characteristics such as industry, injury/disease, age and sex. Case costing can serve as an input into the economic evaluation of prevention initiatives. Comparisons across countries provide insights into the relevant performance of health and safety systems.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».