The impact of stroke on employment income: A cohort study using hospital and income tax data in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To document the impact of stroke on employment income among people employed at the time of stroke. DESIGN: Population-based cohort study. PARTICIPANTS: People hospitalized for stroke in Ontario, Canada (2010-2014) and people without stroke matched on demographic characteristics. MAIN MEASURES: Robust Poisson regression to estimate the effects of stroke on the probability of reporting employment income on tax returns over 3 years. Quantile regression difference-in-differences to estimate the changes in annual employment income attributable to stroke. RESULTS: Stroke survivors were increasingly less likely to report any employment income poststroke, incidence rate ratios (IRR) 0.87 at 1 year (95% confidence intervals [CI]; 0.85-0.88), 0.82 at 2 years (95% CI; 0.81-0.84) and 0.81 at 3 years (95% CI; 0.79-0.82). IRR for reporting at least 50% of prestroke income levels were 0.76 at 1 year (95% CI; 0.75-0.78), 0.75 at 2 years (95% CI; 0.73-0.77) and 0.73 at 3 years (95% CI; 0.71-0.75). IRR for reporting at least 90% of prestroke income levels were 0.72 at 1 year (95% CI; 0.70-0.74), 0.66 at 2 years (95% CI; 0.64-0.68) and again 0.66 at 3 years (95% CI; 0.64-0.68). Relative changes in annual employment income attributable to stroke varied from a decrease of 13.8% (95% CI; 8.7-18.9) at the 75th income percentile to a decrease of 43.1% (95% CI; 18.7-67.6) at the 25th income percentile. CONCLUSIONS: It is important for healthcare and service providers to recognize the impact of stroke on return to prestroke levels of employment income. Low-income stroke survivors experience a more drastic loss in employment income and may need additional social support.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».