Exploring the labour market outcomes of the risk factors for non-communicable diseases: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To look at the associations between labour market outcomes and major risk factors for non-communicable diseases (NCDs) (smoking, heavy alcohol consumption), key metabolic changes resultant of the risk factors (overweight and obesity, hypertension, type 2 diabetes), and major depressive disorder, and examine any gender differences. Design: Systematic review of cohort and longitudinal studies, to establish causality between exposures and outcomes. Methods: A systematic literature search was conducted in MEDLINE (Ovid), Embase (Ovid), EconLit (EBSCO), EconPapers, and Cochrane Database of Systematic Reviews, from inception to July 2022 for all peer-reviewed literature published, guided by the Preferred Reporting Items for Systematic reviews and Meta-Analyses (PRISMA) framework. Results: 109 studies were eligible for this review. All studies were published in English. 96% of the studies were conducted in high-income countries with 63% from Europe and Central Asia. High BMI was the most frequently reported exposure (reported by 46% of the studies), while income was the most studied outcome (reported by 33% of studies). Though not all estimates presented in the literature can be interpreted as causal impacts, 77% of the studies reported significant (p < 0.05) adverse associations between the exposures and outcomes. Conclusions: All of the studies included in this review that looked at plausible causal relationships between NCD risk factors and labour market outcomes were from high-income and upper-middle-income countries (USA, northern European countries, and South Korea). Based on these studies, we found that individuals with overweight or obesity, diabetes, hypertension, depressive disorders, excessive alcohol use, and cigarette use are more likely to have lower rates of employment, lower income, and higher rates of sickness absence and disability pension.
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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 | 0,010 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».