The effects of sudden health reductions on labor market outcomes: Evidence from incidence of stroke
Notice bibliographique
Résumé
While increasing attention is given to how health reductions affect workers, estimating their effects is usually challenging. This paper aims to identify the causal effect of health deterioration on labor market outcomes by exploiting the incidence of stroke. Stroke, which often reduces health suddenly and unexpectedly, allows us to exploit the within-person random variation of the timing and isolate the effects of health reduction. By applying the fixed-effects method to a sample of stroke survivors in the University of Michigan Health and Retirement Study data, I find that stroke immediately halves the employment probability as well as hours and weeks worked 1 year after the occurrence and its effects persist for at least 3 years, while earnings reduction is relatively moderate and gradual. I also find the negative effects of stroke are larger among men with severe stroke and women with longer pre-stroke job tenure, while the effects are mitigated for younger women. These results make a stark contrast with the studies on other health events such as cancer diagnosis, which generally find much smaller effects and significant heterogeneity by education and occupation. This analysis shows that the labor market effects largely differ by types of diseases and calls for disease-specific studies in order to understand the social gradient in health and how workers adjust to work limitations.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 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 ».