Поступило 11.01.2017; Принято 13 февраля 2017 г.

Abstract

Хронические прогулы связаны с более низкой успеваемостью и более высоким отсевом от детского сада до 12-го класса (K-12) школы.Согласно предыдущим исследованиям, студенты, которые хронически отсутствовали, обычно имели меньше возможностей трудоустройства и худшее здоровье после окончания учебы. Мы изучили влияние факторов окружающей среды, окружающей школы, на хронические прогулы. Мы оценили экологичность (Нормализованный индекс разницы растительности (NDVI)) и загрязнение воздуха мелкими твердыми частицами (PM _2,5 ) в пределах 250 м и 1000 м соответственно от каждой государственной школы в Массачусетсе в течение 2012–2013 учебного года с использованием спутниковых данных. .Мы смоделировали показатели хронических прогулов в том же году как функцию PM _2,5 и NDVI, с учетом расы и дохода домохозяйства. Среди 1772 государственных школ в Массачусетсе увеличение NDVI на 0,15 в течение учебного года было связано со снижением уровня хронических прогулов на 2,6% ( p , значение <0,0001) и увеличением PM _{на 1 мкг / м3. 2,5} в течение учебного года ассоциировалось с увеличением количества хронических прогулов на 1,58% ( p значение <0,0001).Основываясь на этих процентных изменениях хронических прогулов, увеличение NDVI на 0,15 и увеличение PM _2,5 на 1 мкг / м соответствует 25 837 студентам меньше и 15 15 52 студентам, хронически отсутствующим каждый год в Массачусетсе, соответственно. Такое экологическое воздействие на прогулы усиливает необходимость защиты зеленых насаждений и снижения загрязнения воздуха вокруг школ.

Ключевые слова: PM _2,5 , загрязнение воздуха, NDVI, экологичность, прогулы, государственные школы

1.Введение

Впервые в истории Министерство образования США недавно представило данные о хронических прогулах почти по каждой государственной школе страны. Они обнаружили, что в 2013–2014 учебном году более 6,5 миллионов учащихся (от детского сада до 12 класса, в возрасте от 5 до 18 лет) пропустили не менее 15 дней в школе или 10% учебного года по любой причине [1]. Эта тенденция прослеживается в масштабах всей страны: 10% учащихся из детского сада до 3-го класса [2], 15% учащихся государственных школ штата Миссисипи [3] и 20% всех учащихся в Орегоне хронически отсутствовали в течение 2013–2014 учебного года [ 4].Очень важно определить все потенциальные причины хронических прогулов, чтобы обеспечить успех учащихся в США в долгосрочной перспективе.

Пропуск в общей сложности трех или более недель в школе из-за отсутствия по уважительной или уважительной причине, последовательных или непоследовательных пропусков занятий может привести к низкой успеваемости как с точки зрения отсева, так и с точки зрения успеваемости [5]. Прогулы в младших классах могут привести к снижению оценок по математике и чтению и повышению вероятности отсева [6,7]. Даже пропуск трех или более дней в школе приводил к более низким баллам по национальной оценке успеваемости по сравнению с учащимися, пропускавшими менее трех дней [8].У учеников начальной и средней школы хронические прогулы служат важным показателем состояния здоровья (HPI) [9], учитывая, что пропуски часто происходят по причинам, связанным со здоровьем, или обстоятельствам, не зависящим от них (например, астма, транспорт, нестабильное жилье), а не по причине оппозиции. или вызывающее поведение, которое может заставить их бросить учебу [6]. Например, по последним оценкам Центра по контролю за заболеваниями, детская астма приводит к 13,8 миллионам пропусков занятий в школе каждый год и является основной причиной прогулов [10].Хронические прогулы могут повлиять на успех в дальнейшей жизни, в том числе на уровень образования, возможности трудоустройства, риск лишения свободы, состояние здоровья и финансовую стабильность [5,7].

В среднем учащиеся проводят в школе 6,64 часа в день в течение 180 дней в году, что составляет почти 1200 часов в год [11]. Таким образом, школы могут играть значительную положительную или отрицательную роль в здоровье и успеваемости, и это влияние выходит за рамки внутренних факторов.Доступ к окружающей среде школы положительно связан с успеваемостью, результатами тестов [12], восстановлением способности внимания, снижением уровня стресса [13], когнитивным развитием [14], снижением умственной усталости и агрессии и улучшением способности справляться с синдромом дефицита внимания. [15]. В школах с большим количеством игровых площадок ученики имеют более высокий уровень физической активности [16]. Зеленое пространство предоставляет возможности для физической активности и может улучшить когнитивные функции, обучение и память с помощью упражнений [17,18,19] или других механизмов; время на природе может способствовать развитию воображения и творческих способностей детей, когнитивному и интеллектуальному развитию, а также социальным отношениям [20,21].

И наоборот, низкое качество воздуха имеет четко установленную отрицательную связь с риском смертности, сердечно-сосудистыми рисками для здоровья, снижением функции легких, неблагоприятными исходами родов и обострением уже существующих состояний (например, астмы) [22,23,24,25, 26]. Загрязнение воздуха, связанное с дорожным движением, связано с более высокой распространенностью и заболеваемостью астмой, от которой непропорционально сильно страдают городские студенты [27]. Дети особенно уязвимы для твердых частиц со средним диаметром менее 2.5 микрон (PM _2,5 ), потому что они обладают большей проницаемостью эпителиального слоя легких, развитой иммунной системой, большей площадью поверхности легких и вдыхают на 50% больше воздуха на килограмм веса тела по сравнению со взрослыми [28].

Помимо снижения функции легких, исследования показали, что дети, подвергшиеся воздействию загрязненного воздуха, имеют более низкую когнитивную функцию, нарушение неврологической функции и более низкие показатели коэффициента интеллекта (IQ) по сравнению с детьми, не подвергавшимися воздействию [29,30]. На нейропсихологическое развитие детей может негативно повлиять воздействие двуокиси азота, PM _2.5 , и полициклические ароматические углеводороды [31], а воздействие загрязнителей воздуха, связанных с дорожным движением, способствует нарушению развития мозга у детей [32]. Уровни загрязнения воздуха вокруг школ были связаны с более низкой успеваемостью учащихся [30], более низкими средними баллами отдельных учащихся [33] и снижением постоянного внимания [34].

Мы попытались оценить влияние двух факторов окружающей среды – зеленых насаждений и загрязнения воздуха – на хронические прогулы в школах. Мы оценили PM _2.5 концентраций и зеленых насаждений вокруг школ в Массачусетсе, где ежегодно более 950 000 учащихся обучаются в государственных и чартерных школах. Эти воздействия сравнивались с показателями хронических прогулов в государственных школах K-12 в течение 2012–2013 учебного года. Этот анализ пришел к выводу, что улучшение состояния зеленых насаждений и загрязнения воздуха вокруг школ в Массачусетсе может привести к сокращению хронически отсутствующих учащихся, если учитываются другие социальные факторы.

2.Материалы и методы

В 2012–2013 учебном году в Массачусетсе было 1884 государственные школы, в которых обучалось почти 1 миллион учащихся [35]. Для целей этого анализа мы агрегировали данные по школам за 2012–2013 учебный год из нескольких источников: информация о прогулах от Департамента начального и среднего образования Массачусетса (ESE), Нормализованный индекс разницы в растительности (NDVI) и PM _2.5. данные со спутниковых снимков, а также описательная информация о школах от Национального центра статистики образования (NCES).Эта информация была интегрирована в геопространственную базу данных школ, Massachusetts’s School Metrics And Research Tool (MA SMART), которая содержит академическую, социальную, экологическую и демографическую информацию по всем школам Массачусетса.

Министерство образования США определяет хронические прогулы как учащихся, которые пропускают 10% или более учебных дней в учебном году по любой причине, что эквивалентно 18 пропущенным дням в школе [36]. Для всех начальных и средних государственных школ, которые сообщили об уровне прогулов, мы получили от Министерства образования Массачусетса процент учащихся, классифицированных как хронически отсутствующие в течение 2012–2013 учебного года [37].В 2012–2013 учебном году 112 школ не сообщали о показателях прогулов.

NDVI и PM _2.5 получены из спутниковых данных. NDVI измеряется спектрорадиометром среднего разрешения (MODIS) НАСА (Национальное управление по аэронавтике и исследованию космического пространства) [38]. MODIS обеспечивает глобальное отображение состояния растительности каждые 16 дней. В этом анализе использовались изображения с самым высоким разрешением, которые имеют размер пикселя 250 м ² . Значения NDVI с 1 сентября 2012 г. по 10 июня 2013 г. (всего 16 периодов визуализации) были усреднены, чтобы дать общее представление о NDVI в течение учебного года, которое выше осенью и весной и ниже зимой.НАСА производит двунаправленные изображения в качестве меры контроля качества и обеспечивает указание качества каждого изображения. Изображения, которые были закрыты облаками, тенями от облаков или тяжелыми аэрозолями, не включались в средние расчеты NDVI. Поскольку изображение обеспечивает NDVI с пространственным разрешением 250 м, каждой школе был назначен NDVI на основе пикселя, в котором они проживают, что отражает окружающую зелень самой школы, а не зону охвата школы.

Система MODIS также обеспечивает ежедневные изображения оптической толщины аэрозоля (AOD), которая является мерой непрозрачности атмосферы [39].AOD указывает степень рассеяния света, вызванного аэрозолями в атмосфере. MODIS использует несколько различных диапазонов для фильтрации облачных аэрозолей и изоляции воздействия приземных частиц. Ранее Kloog et al. [40] разработали гибридные регрессионные модели, которые объединяют контролируемые концентрации PM _2,5 с землепользованием, метеорологией и ежедневными измерениями АОТ на сетке 1 км. Результатом являются ежедневные концентрации PM _2,5 в Массачусетсе с пространственным разрешением 1 км со средним значением R ² вне выборки, превышающим 0.88. Более подробные сведения о методологии можно найти в Kloog et al., 2014 [40]. Концентрации PM _2,5 от ближайшей точки к школе были усреднены с 1 сентября 2012 года по 30 июня 2013 года.

NCES составляет годовые отчеты с данными по всем государственным школам в США [41]. Для каждой школы в Массачусетсе мы получили информацию об учащихся, такую ​​как зачисление по расе и данные о местонахождении в виде географических координат и почтовых адресов. Зачисление по расе использовалось для расчета процента студенчества, который классифицировал себя как белый или европеоид.Медианный доход домохозяйства из обследования американского сообщества, проведенного Бюро переписи населения США в 2013 году, был объединен с этим набором данных на основе округа, в котором проживает школа. Данные на уровне округа использовались потому, что данные переписного участка не были доступны за 2012 или 2013 год, а зоны охвата школ часто выходят за пределы переписного участка, в котором расположена школа. Из-за высокого среднего дохода домохозяйства в Массачусетсе школы были разделены на две категории: с высоким уровнем дохода (средний годовой доход выше 67 500 долларов США) и низким уровнем дохода (средний годовой доход ниже 67 500 долларов США).

Анализ данных

Обобщенные линейные модели использовались для проверки связи между NDVI, PM _2.5 и прогулами с учетом социально-экономических факторов, таких как раса и доход. Анализы проводились с использованием статистического пакета с открытым исходным кодом R версии 3.0.0 (R Project for Statistical Computing, Вена, Австрия). Поскольку хронические прогулы являются нормой, была применена функция связи Пуассона со следующей спецификацией модели:

A b s e n t e e i s m _{i 20 9120 β 2 ( P e r c e n t W h i t e} 9 e 9 91 ₃ ( I n c o m e ) _i + β ₄ ( N

09 D

• Прогулы = процент учащихся, хронически отсутствующих в школе i .

• Процент белых = процент учащихся, которые отнесли себя к белым или европеоидам в школе i .

• Доход = 1, если средний годовой доход домохозяйства в округе, где проживает школа i , превышает 67 500 долларов США, в противном случае 0.

• NDVI = средний NDVI с 1 сентября 2012 г. по 10 июня 2013 г. в школе и .

• PM _2,5 = средняя концентрация PM _2,5 (мкг / м ³ ) с 1 сентября 2012 г. по 30 июня 2013 г. в школе i .

• NDVI × PM _2.5 = взаимодействие между NDVI и PM _2,5 .

• ε = вектор ошибок между школами.

• i = 1,…, 1772 государственные школы с данными о прогулах в Массачусетсе.

3. Результаты

Среднее значение NDVI для всех школ Массачусетса, равное 0,5, соответствует коэффициенту отражения в ближней инфракрасной области (NIR) 0,45 и коэффициенту отражения видимого красного цвета 0,15, что типично для умеренного климата. Как и ожидалось, NDVI были ниже в зимние месяцы и ниже, чем среднегодовые значения, поскольку летние месяцы были исключены из расчета.Средняя концентрация PM _2,5 в течение учебного года по школам в этом анализе, составляющая 7,22 мкг / м ³ (стандартное отклонение (SD) = 0,95 мкг / м ³ ), ниже национального стандарта качества окружающего воздуха, равного 12. мкг / м ³ . В 2012–2013 учебном году все школы были ниже этого уровня, за исключением 10 школ, расположенных в окрестностях Спрингфилда, штат Массачусетс. Концентрации PM _2,5 частично обусловлены выбросами выхлопных газов транспортных средств.Среднее количество миль, проезжаемых в год транспортными средствами в пределах 100 м от каждой школы, было получено на основе данных о дорожном движении Департамента транспорта Массачусетса. На каждый дополнительный миллион миль в год концентрация PM _2,5 увеличивалась на 0,11 мкг / м ³ (значение p <0,0001) в непосредственной близости от школы.

визуализирует квартили хронических прогулов по школам, таким образом обеспечивая географическое представление результатов в. Школы с самым высоким уровнем хронических прогулов находились недалеко от городских центров, таких как Бостон, Вустер, Фолл-Ривер и Спрингфилд (Массачусетс).В Массачусетсе почти в трети школ количество хронических прогулов выше, чем в среднем по стране (13%), несмотря на то, что средняя дневная посещаемость в этих школах составляет 92%. Школы, в которых уровень хронических прогулов был ниже, чем в среднем по стране, в среднем были более белыми (76,6% белых учащихся), чем школы, в которых превышался средний показатель по стране (47,5% белых учащихся).

Квартили хронических прогулов по школе. Каждая точка на карте – это школа ( n = 1772). 1-й квартиль (0.0–5,5), 2-й квартиль (5,5001–9,30), 3-й квартиль (9,3001–15,30) и 4-й квартиль (15,30–100). МА: Массачусетс.

Таблица 1

Описательная статистика воздействий и результатов, стратифицированная по среднему годовому доходу в округе каждой школы.

Средние значения и распределение доходов были рассчитаны для обеих переменных. округа с высоким доходом ().Школы в округах с высоким доходом имели меньшую вариативность экологических и социальных контекстуальных факторов. Стандартные отклонения NDVI, PM _2,5 , процента белых студентов, годового дохода семьи и хронических прогулов были меньше в округах с высоким доходом, что указывает на то, что студенческое население и расположение в этих округах больше похожи друг на друга, чем в округах. округа с низкими доходами, которые имеют разнообразный набор экологических и социальных контекстов. показывает взаимосвязь между NDVI, PM _2.5 , и хронические прогулы, расслоенные по школам в округах со средним годовым доходом домохозяйства выше и ниже 67 500 долларов. Повышенные уровни PM _2,5 в школах вокруг Спрингфилда не оказали существенного влияния на наклон этой зависимости, если исключить их. Кроме того, зависимости линейны в пределах наблюдаемого диапазона, что указывает на отсутствие четкого порогового значения для адекватного PM _2,5 или NDVI.

Взаимосвязь между NDVI и PM _2,5 о проценте учащихся, хронически отсутствующих в течение 2012–2013 учебного года в каждой школе в Массачусетсе (США), с разбивкой по округам со средним годовым доходом выше и ниже 67 500 долларов США.

Взаимосвязь между NDVI, PM _2,5 и хроническим абсентеизмом была смоделирована с использованием обобщенных линейных моделей для контроля социальных контекстных переменных и проверки изменения эффекта между социальными и средовыми переменными (). Увеличение межквартильного размаха (IQR) NDVI было связано с уменьшением на 2,6% ( p значение <0,0001) числа хронически отсутствующих студентов, а увеличение IQR PM _2,5 было связано с 1,15% ( p значение <0.0001) увеличение прогулов. Член взаимодействия показывает еще больший эффект PM _2,5 , когда NDVI высокий, и ослабление эффекта PM _2,5 , когда NDVI низкий. Социальные контекстные переменные (процент белых студентов и доход домохозяйства на уровне округа как дихотомическая переменная) также были в значительной степени связаны с прогулами. R ² для этой модели указывает на то, что 23,3% изменчивости показателей невыходов на работу объясняются этими параметрами модели.

Таблица 2

Обобщенная линейная модель NDVI, PM _2,5 и процент учащихся, хронически отсутствующих в государственных школах штата Массачусетс (США) в течение 2012–2013 учебного года, с учетом расы и тестирования на взаимодействие между NDVI и PM _2,5 . Величина эффекта в межквартильном диапазоне (IQR) показана для каждой непрерывной переменной.

В нашем исследовании школ штата Массачусетс окружающая зелень и твердые частицы были в значительной степени связаны с хроническими прогулами, даже если учитывать расу и доход: увеличение IQR в NDVI было связано с 2.Снижение уровня хронических прогулов на 6% и увеличение IQR PM _2,5 было связано с увеличением количества случаев хронических прогулов на 1,15%. Базовая распространенность хронически отсутствующих учащихся в государственных школах штата Массачусетс в 2012–2013 гг. Составляет 12,6%, поэтому эти проценты отражают значительную долю от общего числа наблюдаемых случаев хронических прогулов. В школах в округах с высокими доходами домохозяйств отмечаются регионы с высоким NDVI / низким уровнем прогулов и низким PM _2,5 / низким уровнем прогулов.Независимо от уровня дохода, в котором находится школа, связь между NDVI и прогулами оказалась положительной, а связь между PM _2,5 и прогулами – отрицательной. Влияние окружающей зелени и загрязнения воздуха не представляется полностью аддитивным, что позволяет предположить, что окружающая зелень и загрязнение воздуха могут независимо влиять на уровень хронических прогулов, даже если другой фактор является адекватным. При разбивке на учащихся разного возраста, эти оценки эффекта стали более выраженными в старших классах (с 9 по 12 классы), чем в начальных школах (от детского сада до 8 класса).По мере того, как учащиеся получают больше свободы в посещении школы, не только увеличивается количество прогулов, но и увеличивается вероятность пропуска занятий из-за окружающей среды.

Вариабельность значений NDVI и PM _2,5 по Массачусетсу невелика, что приводит к IQR 0,15 для NDVI и менее 1 мкг / м ³ для PM _2,5 . Основываясь на результате модели, смещение воздействия NDVI и PM _2,5 на 0,15 или 1 мкг / м ³ предотвратит хроническое отсутствие 25 837 студентов и 15 852 студента, соответственно, при сохранении других искажающих факторов постоянными.Эти оценки получены путем умножения прогнозируемых процентных изменений показателей хронических прогулов на общую численность учащихся государственных школ Массачусетса. В регионах с более значительными различиями в воздействии на окружающую среду этим воздействием, вероятно, будет более высокий процент случаев невыхода на работу.

PM _2,5 , как было показано, оказывает воздействие на здоровье, которое может привести к увеличению количества прогулов. Увеличение IQR PM _{на 2,5} в Гонконге, что эквивалентно 20.6 мкг / м ³ , было связано с увеличением на 3,24% частоты госпитализаций по поводу астмы среди детей в возрасте до 18 лет [42]. Обзор 37 статей подтверждает связь между PM _2,5 и госпитализацией и выводит общий относительный риск 1,023 [43]. Увеличение числа случаев астмы и приступов астмы приводит к увеличению количества хронических прогулов: в 2008 году в США из-за астмы было связано 14,4 миллиона пропущенных дней в школе [44].

Окружающая зелень также связана с такими аспектами здоровья, как улучшение восстановления после болезней и улучшение здоровья сердечно-сосудистой системы [45,46].Исследование близнецов, которое контролирует генетический компонент здоровья, показало, что члены каждой пары близнецов, которые подвергались более высокому уровню NDVI, имели более низкий уровень депрессии [47]. Доступ к природе может также способствовать здоровому образу жизни, например физическим упражнениям и здоровому социальному взаимодействию [48]. Наконец, исследование тех же школ, что и наше текущее исследование, показало, что NDVI влияет на успеваемость учащихся на результаты стандартизированных тестов [12], и вполне вероятно, что прогулы могут быть причиной плохой успеваемости на стандартизированных тестах.Мы предполагаем, что окружающая зелень может снизить уровень прогулов за счет (а) улучшения гедонистического состояния учащихся за счет улучшения успеваемости и социального взаимодействия и (б) улучшения благосостояния учащихся путем поощрения физических упражнений, сокращения времени восстановления после болезни и уменьшения депрессии.

В этом анализе 23,3% изменчивости показателей невыхода на работу объясняются NDVI, PM _2.5 , расой и доходом домохозяйства. Приписываемый риск экологического и социального контекста был бы еще больше при более высоком разрешении и более точных измерениях воздействия, а также с учетом других контекстных переменных, таких как гедонистическое состояние, уровень образования домашних хозяйств, другие загрязнители воздуха и исходные характеристики здоровья.Облучения, полученные со спутников, являются приблизительными значениями фактических воздействий и могут привести к неправильной классификации. Лучшая характеристика этих переменных уменьшит остаточное смешение. показывает, как экологический контекст коррелирует с доходом, указывая на важность включения в анализ как социальных, так и экологических переменных.

Существовавшие ранее школы мало контролируют окружающий их контекст, но есть несколько способов решения проблем заочного обучения с помощью очных решений.В случае загрязнения воздуха твердыми частицами школы с механической вентиляцией могут улучшить фильтрацию наружного воздуха, поступающего в свои помещения, или установить автономные фильтрующие устройства. Лучшая фильтрация позволяет удалить больше частиц, но в старых зданиях могут потребоваться другие менее энергоемкие стратегии. Улучшения оболочки здания также могут уменьшить или исключить проникновение частиц. Если школьники осведомлены о качестве окружающей среды, изменения в поведении, такие как ограниченное открывание окон, могут снизить воздействие плохого качества наружного воздуха.Школы в городских районах могут противодействовать эффекту низкого уровня озеленения окружающей среды, инвестируя средства в озеленение и улучшая доступ к паркам и природе. Использование структурной почвы, среды, которая поддерживает рост корней в городских условиях, может помочь улучшить качество посаженных деревьев в условиях ограниченного пространства [49]. Можно принять политику, обеспечивающую размещение новых школ вдали от основных дорог и промышленных источников в районах с большим доступом к природе. Расовое и экономическое неравенство может быть уменьшено на уровне школьного округа или штата за счет приверженности увеличению разнообразия (как в школах для меньшинств, так и в школах большинства) и сбалансированности инвестиций.

Методы, использованные в этом исследовании, позволили начать характеризовать экологический и социальный контекст каждой школы в Массачусетсе. NDVI и PM _2.5 – это объективные показатели, которые можно единообразно собирать для всех школ в Соединенных Штатах, и с помощью этого многомерного подхода можно проанализировать совокупное влияние социальных и экологических факторов. Эта информация может улучшить текущие стратегии решения проблемы хронических прогулов за счет интеграции экологического контекста.

В то время как PM _2,5 и NDVI можно оценивать каждый день и каждые две недели соответственно, показатели невыходов на работу сообщаются только ежегодно, что предотвращает анализ прогулов внутри школы или внутри учащихся в ответ на изменение воздействия окружающей среды, например, сезонные изменения NDVI. и PM _2,5 . Поскольку каждый параметр оценивается на уровне школы, мы не можем сопоставить воздействие и хронические прогулы на индивидуальном уровне. Спутниковая методология, используемая для обеих этих переменных, несовершенна, а ограничения MODIS предоставлены НАСА [39].NDVI – это прокси для доступа к зеленым насаждениям; он фактически не оценивает степень, в которой учащиеся могут получить доступ к окружающей зелени и использовать ее, если таковая имеется. Он также не учитывает другие зоны отдыха, не относящиеся к зеленым, такие как доступ к источникам воды или спортзалы. Учитывая узкий диапазон воздействий NDVI и PM _2,5 в Массачусетсе, результаты могут быть неприменимы напрямую к другим регионам с большими различиями. Взаимосвязи являются линейными в пределах наблюдаемого нами диапазона воздействий, но могут не оставаться линейными вне этого диапазона.Анализируемые переменные не являются исчерпывающим списком переменных социального и экологического контекста, но эти ассоциации демонстрируют несколько путей, с помощью которых контекстные переменные могут влиять на уровень прогулов. Признавая ограничения анализа, будущие направления исследований включают изучение этой взаимосвязи с течением времени, понимание наличия статистически значимых пространственных взаимосвязей и кластеризации, а также изучение этой взаимосвязи в глобальном контексте с большим разнообразием NDVI и PM _2.5 экспозиций.

5. Выводы

Загрязнение атмосферного воздуха и окружающая зелень связаны с хроническими пропусками занятий в государственных школах Массачусетса. В школах с более высоким уровнем PM _2,5 уровень прогулов выше, а в школах с большим количеством зеленых насаждений – меньше. Величина воздействия этих воздействий окружающей среды почти так же велика, как и масштабы воздействия на доход и расовую принадлежность, которые были тщательно изучены, что указывает на то, что экологический контекст играет важную роль в посещаемости учащимися.Важно отметить, что школы в районах с низким социально-экономическим статусом (SES) также имеют тенденцию к высокому загрязнению воздуха и низким показателям NDVI, что усугубляет бремя хронических прогулов в этих районах. Устранение этих экологических факторов, влияющих на прогулы, может помочь снизить нагрузку на обездоленные сообщества. Это исследование предоставляет свидетельства того, что школьные округа должны оценивать окружающую среду окружающей среды, оценивая качество воздуха, близость к дорогам и свалкам, доступ к зеленым насаждениям и другие факторы окружающей среды.Эта оценка в конечном итоге способствует благополучию сообщества и определяет альтернативные рентабельные методы сокращения хронических прогулов.

Благодарности

Это исследование не было профинансировано и выполнено из академических интересов авторов. Время Пирса Макнотона было поддержано учебным грантом 5T32ES007069-35 Национального института гигиены окружающей среды и эпидемиологии окружающей среды, а время Джозефа Аллена было в основном поддержано фондами стартапов факультетов. Модели твердых частиц были разработаны ранее при поддержке Гарвардского агентства по охране окружающей среды (EPA), гранты RD-835872, RD-83479801 и NIEHS ES-000002.Мы благодарим рецензентов этой рукописи за их вдумчивые комментарии, которые укрепили статью.

Вклад авторов

Пирс Макнотон, Джозеф Аллен и Эрика Эйтланд разработали экспериментальный дизайн; Итаи Клоог и Джоэл Шварц разработали данные о твердых частицах; Пирс Макнотон и Эрика Эйтланд собрали оставшиеся данные и провели анализ; и все авторы внесли свой вклад в составление рукописи.

Конфликт интересов

Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

Список литературы

6. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 27. Гасана Дж., Дилликар Д., Менди А., Форно Э., Виейра Э. Р. Загрязнение воздуха автотранспортными средствами и астма у детей: метаанализ. Environ. Res. 2012; 117: 36–45. DOI: 10.1016 / j.envres.2012.05.001. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 28. Шварц Дж. Загрязнение воздуха и здоровье детей. Педиатрия. 2004. 113: 1037–1043. [PubMed] [Google Scholar] 29. Суньер Дж. Неврологические последствия загрязнения воздуха у детей. Евро. Респир. J. 2008; 32: 535–537.DOI: 10.1183 / 0

36.00073708. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 30. Мохай П., Квеон Б., Ли С., Ард К. Загрязнение воздуха вокруг школ связано с ухудшением здоровья учащихся и их академической успеваемостью. Health Aff. 2011; 30: 852–862. DOI: 10.1377 / hlthaff.2011.0077. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 31. Суадес-Гонсалес Э., Гаскон М., Гуксенс М., Суньер Дж. Загрязнение воздуха и нейропсихологическое развитие: обзор последних данных. Эндокринология. 2015; 156: 3473–3482. DOI: 10.1210 / en.2015-1403. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 32.Клиффорд А., Ланг Л., Чен Р., Ансти К. Дж., Ситон А. Воздействие загрязнения воздуха и когнитивные функции на протяжении всей жизни – систематический обзор литературы. Environ. Res. 2016; 147: 383–398. DOI: 10.1016 / j.envres.2016.01.018. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 33. Гринески С.Е., Кларк-Рейна С.Е., Коллинз Т.В. Воздействие опасных загрязнителей воздуха в школах и средний балл: многоуровневое исследование. Environ. Res. 2016; 147: 164–171. DOI: 10.1016 / j.envres.2016.02.004. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 34.Кичински М., Вермейр Г., Ван Ларебеке Н., Ден Хонд Э., Шутерс Г., Бруккерс Л., Вяене М.К. Нейроповеденческие характеристики подростков обратно пропорциональны воздействию дорожного движения. Environ. Int. 2015; 75: 136–143. DOI: 10.1016 / j.envint.2014.10.028. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 38. Спектрорадиометр среднего разрешения Геологической службы США (MODIS) [(по состоянию на 1 сентября 2016 г.)]; Доступно в Интернете: https://lta.cr.usgs.gov/modis.40. Клоог И., Чудновский А.А., Just A.C., Nordio F., Кутракис П., Коулл Б.А., Ляпустин А., Ван Й., Шварц Дж. Новая гибридная пространственно-временная модель для оценки суточных многолетних концентраций PM _2,5 на северо-востоке США с использованием данных оптической глубины аэрозолей с высоким разрешением. Атмос. Environ. 2014; 95: 581–590. DOI: 10.1016 / j.atmosenv.2014.07.014. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 42. Ли С.Л., Вонг В., Лау Ю.Л. Связь между загрязнением воздуха и распространением астмы среди детей в Гонконге. Clin. Exp. Аллергия. 2006; 36: 1138–1146.DOI: 10.1111 / j.1365-2222.2006.02555.x. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 43. Zheng X.Y., Ding H., Jiang L.N., Chen S.W., Zheng J.P., Qiu M., Guan W.J. Ассоциация между загрязнителями воздуха и посещениями отделений неотложной помощи при астме и госпитализацией в исследованиях временных рядов: систематический обзор и метаанализ. PLoS ONE. 2015; 10: e0138146. DOI: 10.1371 / journal.pone.0138146. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 45. Перейра Г., Фостер С., Мартин К., Кристиан Х., Боруфф Б.Дж., Кнуйман М., Джайлс-Корти Б. Связь между экологичностью района и сердечно-сосудистыми заболеваниями: обсервационное исследование. BMC Public Health. 2012; 12: 1–9. DOI: 10.1186 / 1471-2458-12-466. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 46. Ульрих Р.С. Вид из окна может повлиять на восстановление после операции. Наука. 1984. 224: 420–421. DOI: 10.1126 / science.6143402. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 47. Коэн-Клайн Х., Туркхаймер Э., Дункан Г. Доступ к зеленым насаждениям, физическая активность и психическое здоровье: двойное исследование.J. Epidemiol. Здоровье общества. 2015; 69: 523–529. DOI: 10.1136 / jech-2014-204667. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 48. Совет здравоохранения Нидерландов и Консультативный совет Нидерландов по исследованиям в области пространственного планирования «Природа и здоровье: влияние природы на социальное, психологическое и физическое благополучие». Гаага: Совет здравоохранения Нидерландов и RMNO. 2004. [(доступ 1 сентября 2016 г.)]. Доступно в Интернете: https://www.gezondheidsraad.nl/sites/default/files/Nature_and_health.pdf.49. Грабоски Дж., Басук Н. Испытания структурных городских древесных грунтовых материалов для использования под тротуаром для увеличения объемов укоренения уличных деревьев. J. Arboric. 1996. 22: 255–263. [Google Scholar]

Борьба с хроническими прогулами путем улучшения школьного климата

Хронические прогулы, определяемые как учащиеся, пропускающие 10 или более процентов учебных дней, являются целевой областью для многих школьных округов для повышения успеваемости учащихся. В этом есть смысл: хронически отсутствующие учащиеся с большей вероятностью не обладают навыками чтения, имеют более низкие результаты на экзаменах и получают исключительную школьную дисциплину, и им грозит более высокий риск того, что они не закончат учебу.И это большая проблема: хронические прогулы затрагивают каждого седьмого студента в стране.

Как правило, школы пытаются определить, кто хронически отсутствует, и определить, существуют ли сплоченные подгруппы детей, наиболее затронутых этой проблемой (недавние иммигранты, семьи с одинокими родителями или опекуны с проблемами экономического или медицинского характера). Иногда условия, которые приводят к прогулам, больше связаны с семейными обстоятельствами, чем с мотивацией студентов. Это ценная и важная информация для школьного персонала при принятии решения о необходимой поддержке для отдельного ребенка.

Но этого недостаточно, чтобы просто вернуть ученика в норму посещаемости школы. Учителя, преподаватели и сотрудники должны продолжать свою работу, чтобы все учащиеся чувствовали себя желанными гостями в школе. Поиск способов вернуть учащихся в здание – это шаг первый, а постоянный поиск способов дать им понять, что их действительно упустили и что они ценны для сообщества, – это изменение второго порядка, которое нам нужно. Пустые места могут иметь экономические последствия для школы, но постоянное наполнение сердец и умов и повышение духа наших учеников может иметь серьезные социальные, эмоциональные и образовательные преимущества.

Согласно Национальному школьному климатическому центру, создание позитивного климата является основой для академической успеваемости, социально-эмоционального развития и развития характера, а также предотвращения домогательств, запугивания, запугивания и других проблемных форм поведения. И исследования показывают взаимосвязь между школьным климатом и посещаемостью в целом – хотя до сих пор эти знания не распространялись напрямую на обсуждение хронических прогулов. Но когда мы думаем о хронических прогулах, важная часть долгосрочного решения, скорее всего, заключается в том, чтобы заставить всех учащихся почувствовать себя вовлеченными в школу, чтобы они захотели присутствовать.

Поскольку школы пытаются выявлять и возвращать отдельных учащихся с частыми пропусками, важно, чтобы затронутые учащиеся чувствовали себя так, как будто школа – их оазис, а не их камера содержания. В школах должна быть культура и климат, которые подходят всем учащимся и семьям. У детей есть изящные детекторы справедливости, и они знают, когда с ними обращаются более жестко, чем с другим ребенком.

Альянс социально-эмоционального обучения штата Нью-Джерси работал над выявлением и развитием некоторых ключевых элементов позитивного школьного климата.

• Вдохновляет: Школы должны соответствовать чаяниям учащихся и активно поощрять их стремиться к звездам. Учащихся следует попросить поставить конкретные цели на учебный год и для каждого предмета или урока. Постановка целей должна стать общешкольной практикой.
• Поддерживающий: Challenge должен сопровождаться поддержкой; школы извлекают выгоду из коллективной эффективности, когда учащихся поощряют помогать друг другу. В программе CASEL «Принятие социальных решений / решение проблем», например, учащимся начальной школы предлагается ставить индивидуальные цели по постоянному совершенствованию характера и изучению навыков, а также общаться с одноклассниками, чтобы помочь в этом процессе – улучшение не рассматривается как отдельная задача, и неудачи рассматриваются как нормальная часть обучения.
• Safe and Healthy: Необходимо развивать благоприятную культуру SEL в школе и в каждом классе. В конце концов, мы охраняем друг друга, и поэтому ученики должны поддерживать всех одноклассников. Им нужна поддержка, чтобы научиться лучше всего уважать себя, заботясь о своем хорошем физическом и социально-эмоциональном здоровье, а также о здоровье других.
• Уважение: Уважение к другим – важное ожидание в школьном здании, и его моделирование очень важно – ученик к ученику, ученик к взрослому и взрослый к взрослому, включая родителей и опекунов.Школы должны быть особенно внимательны к тому, насколько пугающей и незнакомой может быть школа для некоторых членов семьи, например, недавно иммигрантов или семей, испытывающих экономические трудности.
• Вовлечение: Обучение, определяемое как «вовлечение», является активным и ориентированным на проблемы, и оно побуждает учащихся создавать значимые продукты. Классные сообщества должны ставить и преследовать цели для совместного обучения, как и взрослые в здании – сюда входят группы учителей, вспомогательный персонал учащихся, сотрудники службы безопасности и школьные специалисты по ресурсам, офисный персонал, территория и обслуживающий персонал, а также школьная администрация.Все члены школы должны иметь постоянные цели по самосовершенствованию и своему вкладу в свои школы, а также работать вместе, чтобы преодолевать препятствия, с которыми они сталкиваются на своем пути.

Государственное образование открывает двери к обучению и гражданственности для всех. Выполнение этой священной обязанности возможно, когда наши школы работают над созданием позитивной школьной культуры и климата. Если мы построим это, дети придут. А когда они не могут этого сделать, как только мы помогаем им с семейными и связанными с ними проблемами, и они действительно приходят, они с большей вероятностью останутся.

Отсутствие на работе и расходы работодателя, связанные с хроническими заболеваниями и факторами риска для здоровья в рабочей силе США

Гарретт Р. Билер Эсэй, доктор философии; Каколи Рой, доктор философии; Джейсон Э. Лэнг, магистр здравоохранения, магистр медицины; Ребекка Л. Пейн, магистр здравоохранения; Дэвид Х. Ховард, доктор философии

Предлагаемое цитирование для этой статьи: Asay GRB, Roy K, Lang JE, Payne RL, Howard DH. Прогулы и расходы работодателя, связанные с хроническими заболеваниями и факторами риска для здоровья рабочей силы США. Пред. Chronic Dis 2016; 13: 150503.DOI: http://dx.doi.org/10.5888/pcd13.150503 внешний значок.

ОТЗЫВЫВАЕМЫЕ другими участниками

Аннотация

Введение

Работодатели могут нести расходы, связанные с прогулами сотрудников, страдающих хроническими заболеваниями или нездоровым поведением. Мы изучили связь между невыходами сотрудников на работу и 5 условиями: 3 факторами риска (курение, отсутствие физической активности и ожирение) и 2 хроническими заболеваниями (гипертония и диабет).

Методы

Мы определили 5 хронических заболеваний или факторов риска из 2 источников данных: MarketScan Health Risk Assessment и Medical Expenditure Panel Survey (MEPS).Прогулы измерялись количеством пропущенных рабочих дней из-за болезни или травмы. Мы использовали регрессию Пуассона с нулевым раздутием для оценки избыточных прогулов как разницы в количестве дней, пропущенных с работы теми, кто сообщил о наличии фактора риска или хронических заболеваний, и теми, кто этого не сделал. Ковариаты включали демографические данные (например, возраст, образование, пол) и переменные занятости (например, отрасль, членство в профсоюзах). Мы подсчитали затраты на невыход на работу в 2011 году и скорректировали их, чтобы отразить рост затрат на занятость до долларов 2015 года.Наконец, мы оценили затраты на невыход на работу для гипотетического небольшого работодателя (100 сотрудников) и гипотетического крупного работодателя (1000 сотрудников).

Результаты

Прогулки по оценкам варьировались от 1 до 2 дней на человека в год в зависимости от фактора риска или хронического заболевания. За исключением оценок отсутствия физической активности и ожирения, оценки конкретных заболеваний и факторов риска были аналогичными в MEPS и MarketScan. Количество прогулов увеличивалось с увеличением количества зарегистрированных факторов риска или заболеваний.На национальном уровне каждый фактор риска или болезнь были связаны с ежегодными расходами на пропуски занятий более 2 миллиардов долларов. Расходы на прогулы варьировались от 16 до 81 доллара (мелкий работодатель) и от 17 до 286 долларов (крупный работодатель) на одного работника в год.

Заключение

Расходы на прогулы, связанные с хроническими заболеваниями и факторами риска для здоровья, могут быть значительными. Работодатели могут понести эти расходы из-за снижения производительности, а сотрудники – из-за снижения заработной платы.

Верх

Введение

С 1980-х годов среди взрослых американцев увеличилась распространенность хронических заболеваний и нездорового образа жизни.Например, в 1980 г. распространенность гипертонии составляла 24%, а распространенность диабета – менее 3%; однако к 2012 г. распространенность гипертонии составляла 29%, а диабета – 9% (1–3). В работоспособном населении США одна треть взрослых страдает ожирением (4,5), примерно каждый пятый – курильщик (6) и более половины не соответствуют рекомендациям по физической активности (4,7). Центры по контролю и профилактике заболеваний считают ожирение, употребление табака и отсутствие физической активности «битвами, в которых можно выиграть». Победные битвы – это приоритеты общественного здравоохранения, для которых существуют эффективные, основанные на фактических данных вмешательства, которые могут быть широко реализованы для значительного сокращения заболеваемости и смертности.

Работодатели заинтересованы в снижении уровня хронических заболеваний и снижении факторов риска для здоровья, поскольку работодатели несут около 58% общих медицинских расходов сотрудников (8). По сравнению со своими коллегами сотрудники, страдающие хроническими заболеваниями и ведущими нездоровый образ жизни, имеют более высокие медицинские расходы, пропускают больше рабочих дней и потенциально менее продуктивны на работе (9–12). Увеличение возраста рабочей силы может увеличить распространенность этих состояний и связанных с ними затрат (13).В свете этих соображений многие работодатели приняли программы оздоровления на рабочем месте, чтобы улучшить поведение, связанное со здоровьем, и снизить частоту хронических состояний (14).

Многочисленные исследования позволили количественно оценить влияние болезней и факторов риска на невыход на работу (9–12,15–17). Эти исследования часто фокусировались на одном условии и использовали различные наборы данных, выборки и периоды времени, что затрудняло оценку преимуществ политики, влияющей на несколько условий одновременно.Среди исследований, в которых анализировалось несколько состояний, некоторые не оценивали отдельно прогулы и не учитывали другие характеристики сотрудников, которые могут затруднить взаимосвязь между хроническими состояниями и пропущенными рабочими днями.

Целью этого исследования было оценить связь между невыходом на работу и 5 состояниями: 3 факторами риска (ожирение, курение, отсутствие физической активности) и 2 хроническими заболеваниями (гипертония и диабет). Мы применили тот же метод и структуру регрессии ко всем условиям и проанализировали невыход на работу в 2 из наиболее часто используемых источников данных о расходах на здравоохранение – оценки риска для здоровья (HRA) из большой базы данных о страховых случаях частного страхования (MarketScan) и национально репрезентативные расходы на здравоохранение. обследование (Обследование панели медицинских расходов [MEPS]).

Верх

Методы

Мы проанализировали невыход на работу с 2008 по 2011 год, используя выборку респондентов в возрасте от 18 до 64 лет, постоянно включенных в базы данных и работающих не менее 1 года, не беременных и ответивших на вопрос о пропущенных рабочих днях.

Мы проанализировали данные из подвыборки HRA из базы данных Truven Health MarketScan. MarketScan – одна из крупнейших коммерческих баз данных о заявках на медицинское обслуживание в Соединенных Штатах, представляющая более 50 миллионов сотрудников и их иждивенцев; база данных представляет собой обезличенную подгруппу частных застрахованных лиц (18).HRA представляет собой добровольную подвыборку от 3% до 5% данных коммерческих заявлений MarketScan и содержит информацию о состоянии здоровья (например, гипертонию) и факторах риска для здоровья (например, курение), о которых сообщают сами. Если респондент заполнил более 1 HRA в течение года, мы использовали самую последнюю отправленную HRA.

MEPS – это общедоступный, обезличенный, ежегодный опрос, состоящий из двухлетнего скользящего графика, который собирает данные об использовании медицинских услуг и состоянии здоровья респондентов (19). Выборка MEPS является репрезентативной для гражданского, неинституционализированного населения США.В нашем исследовании использовались переменные, о которых респонденты сообщили сами.

Мы измерили количество прогулов в MarketScan, используя ответы на вопрос: «Сколько дней вы пропускали работу из-за болезни или травмы за последние 6 месяцев?» Мы рассчитали количество пропущенных рабочих дней в годовом исчислении, умножив ответы на 2. В MEPS мы измеряли невыход на работу, используя ответы на вопрос: «Сколько раз [вы] пропустили более полдня работы с момента последнего собеседования?» Мы пересчитали переменную пропущенного рабочего дня в год, скорректировав ответы с учетом продолжительности времени, в течение которого респонденты соответствовали критериям включения.

Мы классифицировали респондентов MarketScan как физически неактивных, если они сообщили, что занимались физическими упражнениями менее 4–5 раз в неделю, при этом не менее 30 минут умеренной активности за период упражнений (20). Мы классифицировали респондентов MEPS как физически неактивных, если они ответили «нет» на вопрос, «проводят ли они полчаса или более умеренной или высокой физической активности не менее трех раз в неделю». Мы классифицировали респондентов как страдающих ожирением, если их индекс массы тела (ИМТ в кг / м ² ) составлял 30 или выше.ИМТ был самооценен в MEPS; мы рассчитали ИМТ на основе самооценки роста и веса в MarketScan как ([вес в фунтах × 703] / рост в дюймах ² ). Мы классифицировали респондентов как курильщиков, если они положительно ответили на вопрос: «Вы курите в настоящее время?» Респонденты MEPS, страдающие диабетом и гипертонией, были идентифицированы в соответствии с ответами на вопросы, в которых их спрашивали, «когда-либо им говорил врач или другой медицинский работник», что они болеют этим заболеванием. В MarketScan респонденты также сообщали о гипертонии или диабете, но не делали различий между диагностированным врачом и самодиагностическим заболеванием.

Мы скорректированы с учетом возрастных категорий (18–34, 35–49, 50–64 года), пола, уровня образования (без диплома об окончании средней школы или GED [общего развития образования], степени средней школы, некоторой степени колледжа или колледжа или выпускника степень), регион (Северо-Восток, Средний Запад, Юг или Запад), промышленность (11 классификаций [Вставка]) и занятость (полный или неполный рабочий день). Данные MEPS учитывали дополнительные факторы контроля: членство в профсоюзе (да, нет, неприменимо), раса / этническая принадлежность (белый неиспаноязычный, черный неиспаноязычный, латиноамериканский, азиатский), код профессии сотрудника (14 классификаций [вставка]), оплачиваемый работодателем отпуск по болезни (да или нет), а также наличие у респондента частной страховки (да или нет).Мы использовали показатель того, проживал ли респондент в столичном статистическом районе (MSA), в качестве сводной статистики для сравнения источников данных, но не включили MSA в регрессионный анализ.

Сельское хозяйство, лесное хозяйство, рыболовство

Коммуникации, ЖКХ

Строительство

Финансы, страхование, недвижимость

Производство товаров длительного пользования

Производство товаров разового пользования

Добыча нефти и газа

Торговля розничная

Услуги

Транспорт

Оптовая торговля

Сельское хозяйство

Строительство

Финансовые услуги

Рыбалка

Лесное хозяйство

Производство

Горное дело

Прочие услуги

Профессиональные услуги

Недвижимость

Торговля розничная

Транспорт

Коммунальные услуги

Торговля оптовая

Статистический анализ

Мы проанализировали оба набора данных с помощью Stata 12.1 и оценили модель регрессии Пуассона с нулевым раздутием (21,22), где зависимой переменной было количество пропущенных рабочих дней, о которых сообщалось самим. Модель Пуассона с нулевым раздутием учитывает дополнительные нули в зависимой переменной (пропущенные рабочие дни), сначала подбирая логистическую регрессию для прогнозирования вероятности превышения нуля, а затем подбирая регрессию Пуассона для получения количества пропущенных рабочих дней для непревышенных нулей. Мы использовали один и тот же набор независимых переменных в качестве контроля для обоих этапов регрессионного анализа.Чтобы оценить избыточные прогулы или пропущенные рабочие дни, мы использовали команду Stata margins , чтобы получить прогнозируемую разницу в пропущенных рабочих днях для людей с факторами риска или хронических заболеваний и без них. Что касается данных MarketScan, мы контролировали респондентов, которые прошли HRA более 1 года с индикатором. Мы также включили годовые показатели, сгруппированные по респондентам, и использовали устойчивые стандартные ошибки во всех регрессиях. Все анализы с использованием данных MEPS были взвешены для получения оценок гражданского, неинституционализированного населения, отвечающего критериям включения в выборку.Стандартные ошибки были скорректированы для сложной схемы съемки MEPS.

Мы оценили 6 наборов регрессий по 2 категориям. Во-первых, мы оценили влияние каждого фактора риска и хронического заболевания отдельно (курение, ожирение, отсутствие физической активности, диабет и гипертония) с поправкой на различные уровни контроля (отсутствие, базовая демографическая и полная модель). При этом мы наблюдали, как менялись оценки невыходов на работу, когда мы вносили поправку на дополнительные факторы. В регрессиях мы скорректировали демографические переменные (например, возрастную группу, пол и регион), год проведения обследования, показатели статуса работы (например, членство в профсоюзе, статус полной занятости) и отраслевые показатели (например, тип отрасли).Во втором наборе из 3 регрессий мы оценили факторы риска и хронические заболевания отдельно (т. Е. Только факторы риска и только хронические заболевания). Наконец, мы оценили связь между количеством состояний, факторов риска, хронических заболеваний и общим количеством пропущенных рабочих дней.

Чтобы вычислить базовую стоимость прогулов для наемной рабочей силы, мы умножили расчетное количество сверхнормативных пропущенных рабочих дней в год на ежедневные затраты на компенсацию за 8-часовой рабочий день. Мы рассчитали затраты на компенсацию, используя среднюю почасовую стоимость оплаты труда для работодателей США в 2011 г. (30 долларов США).45) (23). Мы скорректировали почасовую оплату труда до долларов 2015 г., используя индекс затрат на оплату труда (33,00 долл.) (24).

Отсутствие сотрудника может снизить продуктивность коллег, особенно когда работа зависит от командной работы. Чтобы учесть побочный эффект пропущенного рабочего дня на уровне команды, мы умножили затраты на невыход на работу в 1,6 раза (11,15,25). В альтернативном сценарии и для получения нашей нижней оценки стоимости мы допустили сценарий, когда сотрудник мог выполнять работу или когда работа была завершена коллегами.В этом сценарии мы умножили затраты на 0,43 (26). Используя эти два сценария, нижняя и верхняя границы стоимости 1-часового отсутствия будут составлять 14,19 и 52,81 доллара (в долларах 2015 года).

Чтобы получить затраты на невыход на работу в зависимости от состояния, мы умножили затраты на человека в год на распространенность заболевания. При расчете национальных затрат мы использовали оценки распространенности MEPS и невыходов на работу и умножили их на общую численность занятого населения США в 2011 году: 139 миллионов человек (27).

Для оценки затрат работодателей мы предположили, что у небольшого работодателя было 100 сотрудников, а у крупного работодателя – 1000 человек. Поскольку MEPS является репрезентативным на национальном уровне обследованием, мы использовали данные MEPS для экстраполяции затрат для мелких работодателей. Мы использовали оценки MarketScan для экстраполяции затрат на крупных работодателей.

MarketScan HRA и MEPS – это неидентифицированные наборы данных; в нашем исследовании не участвовали люди (согласно Разделу 45 Свода федеральных правил, часть 46). Следовательно, одобрение институционального наблюдательного совета не требовалось.

Верх

Результат

В MarketScan 356 758 наблюдений соответствовали нашим критериям включения (таблица 1). Из них 127 143 человека заполнили HRA более чем за 1 год; таким образом, 356 758 наблюдений поступили от 229 615 человек. Показатели распространенности 5 состояний, изученных в выборке MarketScan, составили 27,4% для текущего курения, 55,9% для отсутствия физической активности, 26,0% для ожирения, 18,0% для гипертонии и 4,8% для диабета. В анализе MEPS критериям включения соответствовали 24 006 человек.Показатели распространенности MEPS составляли 17,2% для лиц, курящих в настоящее время, 39,7% для гиподинамии, 30,0% для ожирения, 24,9% для гипертонии и 6,0% для диабета. Среднее количество пропущенных рабочих дней составило 2,2 дня в год для всех сотрудников в выборке MarketScan и 2,8 дня в год для всех сотрудников в выборке MEPS. В MarketScan 200 665 (56,2%) респондентов и 12 498 (52,1%) респондентов MEPS сообщили о нулевых прогулах.

MEPS и MarketScan количества пропущенных рабочих дней с поправкой на регрессию в полной модели были качественно подобны друг другу, хотя точечные оценки были разными (рисунок 1 и таблица 2).MarketScan собирает данные о более однородном и потенциально более экономически более благополучном населении, чем MEPS. Следовательно, неудивительно, что результаты между двумя наборами данных немного разошлись. Однако, когда мы скорректировали дополнительные ковариаты, оценки для каждого набора данных стали ближе друг к другу по величине. Различия между двумя наборами данных оставались для оценок гиподинамии и ожирения.

Рис. 1. Количество пропущенных рабочих дней в год с поправкой на регрессию по хроническим заболеваниям или факторам риска из полной модели, которая учитывала отрасль и характеристики сотрудников.Планки погрешностей указывают 95% доверительный интервал. Сокращение: MEPS, Медицинское обследование. [Также доступна табличная версия этого рисунка.]

Лица с каким-либо заболеванием пропускали значительно больше занятий, чем те, у кого его не было. Например, с помощью MarketScan мы подсчитали, что курильщик пропустит на 1,07 (95% доверительный интервал [ДИ] 0,83–1,31) больше рабочих дней, чем некурящий. При всех условиях, когда мы скорректировали дополнительные ковариаты, расчетная величина избыточных пропущенных рабочих дней уменьшилась (таблица 2).Когда мы обследовали людей с несколькими факторами риска или заболеваниями, эффект любого 1 состояния оставался значительным после корректировки на другие факторы. Точно так же добавление факторов риска и хронических заболеваний в одну и ту же регрессию изменило величину коэффициентов, но значимость и знак коэффициента остались прежними.

Мы обнаружили корреляцию между количеством условий, о которых сообщил сотрудник, и прогнозируемым общим количеством пропущенных рабочих дней в год (рисунок 2). Пропущенные сотрудники с 0 или 1 условием 2.0 рабочих дней (MarketScan) или 2,3 рабочих дня (MEPS). Сотрудники с 2 или 3 условиями пропустили 4,5 дня (MarketScan) или 3,7 дня (MEPS). Наконец, пациенты с 4 или 5 состояниями пропустили 8,6 дня (MarketScan) или 4,4 дня (MEPS). Мы обнаружили аналогичную картину для ряда факторов риска или хронических заболеваний.

Рис. 2. Количество пропущенных рабочих дней в году с поправкой на регрессию. Планки погрешностей указывают 95% доверительный интервал. Сокращение: MEPS, Медицинское обследование.[Также доступна табличная версия этого рисунка.]

Когда мы использовали наши результаты регрессии для расчета общих затрат на невыход на работу для работодателей, мы обнаружили, что ожирение вызывает самые высокие общие затраты – 11,2 миллиарда долларов в год (Таблица 3). После ожирения общие затраты на каждое состояние были ранжированы следующим образом: гипертония (10,3 миллиарда долларов), отсутствие физической активности (9,1 миллиарда долларов), курение в настоящее время (3,6 миллиарда долларов) и диабет (2,2 миллиарда долларов). В нашем анализе чувствительности нижняя и верхняя оценки затрат находились в диапазоне от 0 долларов.9 миллиардов (диабет) и 17,9 миллиардов долларов (ожирение).

Экстраполируя эти результаты, чтобы отразить размер работодателя, мы обнаружили, что ежегодные прогулы для небольшого работодателя варьировались от 6 дней для диабета до 31 дня для ожирения, а затраты варьировались от 1621 долларов США для диабета до 8065 долларов США для ожирения (Таблица 4). Крупный работодатель (1000 сотрудников) может столкнуться с отсутствием на работе от 65 дней из-за диабета до 1083 дней для физически неактивных сотрудников. Ежегодные расходы для крупного работодателя могут варьироваться от примерно 17 000 долларов США за диабет до более 285 000 долларов США за отсутствие физической активности.

Верх

Обсуждение

По нашим оценкам, затраты на прогулы, связанные с каждым из 5 состояний – гипертонией, диабетом, курением, недостаточной физической активностью и ожирением, – превышали 2 миллиарда долларов на одно состояние в год. Учет затрат, связанных с прогулами, будет полезен при оценке воздействия программ и политики, которые влияют на распространенность этих условий. На основе этих данных мы не можем определить, несут ли работодатели эти расходы за счет снижения прибыли или сотрудники несут расходы за счет более низкой заработной платы.

После корректировки на рост заработной платы до 2015 года наши оценки затрат на невыход на работу были аналогичны предыдущим оценкам: например, в отношении ожирения наши расчетные затраты в размере 11,2 миллиарда долларов (диапазон от 4,8 до 17,9 миллиарда долларов) находились в диапазоне предыдущих оценок: 4,3 миллиарда долларов. в 2004 году (5,5 млрд долларов в долларах 2015 года) и 12,8 млрд долларов в 2008 году (14,6 млрд долларов в долларах 2015 года) (10,28). Что касается количества пропущенных сверхурочных рабочих дней, наша оценка для курения около 1 дня была меньше, чем сообщалось ранее (2.3–2,6 дня) (12,16). Однако, когда мы добавили контроль для бывших курильщиков, наша оценка невыходов на работу MarketScan увеличилась до 2,2 дней. (MEPS не сообщает, были ли респонденты бывшими курильщиками.)

Наши оценки невыходов на работу для диабета, 1-2 дня, были меньше оценок предыдущих исследований (3 дня) (9). Точно так же наши оценки отсутствия физической активности (1-2 дня) были меньше, чем предыдущие оценки (4 дня) (17). Различия между нашими оценками и предыдущими оценками могут быть связаны с недавним периодом исследования и включением дополнительных средств контроля, которые, как правило, сокращают количество пропущенных рабочих дней, связанных с факторами риска или заболеваниями.

У нашего исследования есть несколько ограничений. Во-первых, состояния, связанные со здоровьем (курение, отсутствие физической активности, ожирение), являются основными факторами риска хронических заболеваний, таких как гипертония и диабет. Мы не моделировали путь заболевания или потенциальное взаимодействие факторов риска для здоровья и хронических заболеваний; предыдущее исследование имеет такое же ограничение. Кроме того, поскольку мы не могли контролировать бывших курильщиков в выборке MEPS, мы недооценили количество пропущенных рабочих дней, связанных с курением.Во-вторых, наши оценки для конкретного работодателя были экстраполяциями; у нас не было фактического размера работодателя в качестве переменной в наборе данных. В-третьих, мы не учли взаимосвязь между рынком труда (например, занятостью и заработной платой) и статусом заболевания. Одним из потенциальных результатов рынка труда может быть то, что люди с хроническими заболеваниями будут иметь низкооплачиваемую работу. Однако недавнее исследование не обнаружило разницы в заработной плате после учета затрат на медицинское страхование (29). В-четвертых, наши данные не позволили нам различить диабет 1 и 2 типа; тем не менее, большинство (> 95%) американцев, сообщающих о диабете, страдают диабетом 2 типа, и наши данные, вероятно, отражают эту долю (30).В-пятых, данные MarketScan не являются репрезентативными на национальном уровне; однако данные MarketScan о коммерческих встречах в 2011 году охватили более 52 миллионов участников (сотрудников и иждивенцев), а база данных рассчитана на 58% населения США. Выборка HRA – это добровольная подгруппа сотрудников, и респонденты могут отличаться от более широкой группы специалистов MarketScan, что снижает возможность обобщения результатов.

Это первое исследование, в котором с помощью MarketScan и MEPS изучается невыход на работу, связанный с множественными факторами риска и хроническими заболеваниями.Мы обнаружили, что оценки невыходов на работу аналогичны для двух наборов данных, за исключением отсутствия физической активности и ожирения. Существенная разница в оценках отсутствия физической активности может отражать различия между MarketScan и MEPS в том, как был сформулирован вопрос о физической активности. Мы находим убедительные доказательства того, что факторы риска и хронические заболевания тесно связаны с увеличением количества прогулов сотрудников.

Программы оздоровления на рабочем месте могут снизить как медицинские расходы, так и расходы на невыход на работу (31).Хотя такие программы, их полнота и потенциальная отдача различаются, программы на рабочем месте являются важными партнерами в улучшении здоровья. Например, Американская кардиологическая ассоциация в 2015 году подтвердила свою приверженность здоровью на рабочем месте как способу улучшения здоровья сердечно-сосудистой системы (14). Хотя улучшение здоровья сотрудников и сокращение невыходов на работу первоначально приносит пользу работодателям и работникам, здоровая рабочая сила и повышение производительности являются национальными ресурсами, преимуществами которых являются не только работодатели частного сектора и их служащие.

Верх

Благодарности

Мы благодарим 2 анонимных рецензентов за их комментарии к предыдущим версиям этой рукописи. В этой работе Дэвиду Ховарду поддержал Закон о межправительственном персонале 1600867 Центров по контролю и профилактике заболеваний. Выводы и заключения в этом отчете принадлежат авторам и не обязательно отражают точку зрения Центров по контролю и профилактике заболеваний. Авторы сообщают об отсутствии конфликта интересов, относящегося к этой статье.

Верх

Информация об авторе

Автор для корреспонденции: Гарретт Р. Билер Эсэй, доктор философии, Офис заместителя директора по политике, Центры по контролю и профилактике заболеваний, 1600 Клифтон-роуд, MS D-28, Атланта, Джорджия 30333. Телефон: 404-639-6188. Электронная почта: [email protected].

Принадлежность авторов: Каколи Рой, Ребекка Л. Пейн, офис заместителя директора по политике, Центры по контролю и профилактике заболеваний, Атланта, Джорджия; Джейсон Э. Ланг, Национальный центр профилактики хронических заболеваний и укрепления здоровья, Центры контроля и профилактики заболеваний, Атланта, Джорджия; Дэвид Х.Ховард, Школа общественного здравоохранения Роллинза, Университет Эмори, Атланта, Джорджия.

Верх

Список литературы

1. Иган Б.М., Чжао Ю., Аксон Р.Н. Тенденции в США в отношении распространенности, осведомленности, лечения и контроля гипертонии, 1988–2008 гг. JAMA 2010; 303 (20): 2043–50. CrossRefexternal значок PubMedexternal значок
2. Нванкво Т., Юн С.С., Берт В., Гу К. Гипертония среди взрослых в США: Национальное исследование здоровья и питания, 2011–2012 гг. Краткий обзор данных NCHS 2013; (133): 1–8.PubMedeвнешний значок
3. Американская диабетическая ассоциация. Национальный статистический отчет по диабету, 2014 г. http://www.diabetes.org/diabetes-basics/statistics/. По состоянию на 25 июня 2015 г.
4. Огден КЛ, Кэрролл доктор медицины, Кит БК, Флегал КМ. Распространенность ожирения среди взрослых: США, 2011–2012 гг. Краткие данные НЧС, № 131. Хяттсвилл (Мэриленд): Национальный центр статистики здравоохранения; 2013.
5. Флегал К.М., Кэрролл, доктор медицины, Огден, CL, Куртин, Л.Р. Распространенность и тенденции ожирения среди взрослого населения США, 1999–2008 гг.JAMA 2010; 303 (3): 235–41. CrossRefexternal значок PubMedexternal значок
6. Центры по контролю и профилактике заболеваний. Текущая распространенность курения сигарет среди работающих взрослых – США, 2004–2010 гг. MMWR Morb Mortal Wkly Rep 2011; 60 (38): 1305–9. PubMedeвнешний значок
7. Центры по контролю и профилактике заболеваний. Участие взрослых в аэробных и укрепляющих мышцы физических нагрузках – США, 2011 г. MMWR Morb Mortal Wkly Rep 2013; 62 (17): 326–30. PubMedeвнешний значок
8. Girod CS, Weltz SA, Heart SK.2015 Медицинский индекс Milliman. Онлайн-отчет. 2015. http://www.milliman.com/insight/Periodicals/mmi/2015-Milliman-Medical-Index/. По состоянию на 22 августа 2016 г.
9. Американская диабетическая ассоциация. Экономические издержки диабета в США в 2012 г. Diabetes Care 2013; 36 (4): 1033–46. CrossRefexternal значок PubMedexternal значок
10. Финкельштейн Е.А., ДиБонавентура М., Берджесс С.М., Хейл, Британская Колумбия. Издержки ожирения на рабочем месте. J Occup Environ Med 2010; 52 (10): 971–6. CrossRefexternal значок PubMedexternal значок
11. Митчелл Р.Дж., Бейтс П.Измерение потери производительности, связанной со здоровьем. Popul Health Manag 2011; 14 (2): 93–8. CrossRefexternal значок PubMedexternal значок
12. Банн В.Б. 3d, Стейв Г.М., Даунс К.Э., Алвир Дж.М.Дж., Дирани Р. Влияние статуса курения на потерю продуктивности. J Occup Environ Med 2006; 48 (10): 1099–108. CrossRefexternal значок PubMedexternal значок
13. Министерство труда США, Бюро статистики труда. Прогнозы рабочей силы до 2024 года: рабочая сила растет, но медленно. 2015.2015 http: //www.bls.gov / opub / mlr / 2015 / article / labour-processes-to-2024-1.htm. По состоянию на 22 августа 2016 г.
14. Fonarow GC, Calitz C, Arena R, Baase C, Isaac FW, Lloyd-Jones D, et al. . Признание благополучия на рабочем месте для оптимизации здоровья на рабочем месте: президентский совет Американской кардиологической ассоциации. Тираж 2015; 131 (20): e480–97. CrossRefexternal значок PubMedexternal значок
15. Goetzel RZ, Long SR, Ozminkowski RJ, Hawkins K, Wang S, Lynch W. Оценка затрат на здоровье, отсутствие, инвалидность и присутствие на работе при определенных физических и психических состояниях, влияющих на U.С. работодатели. J Occup Environ Med 2004; 46 (4): 398–412. CrossRefexternal значок PubMedexternal значок
16. Цай С.П., Вендт Дж. К., Кардарелли К. М., Фрейзер А. Е.. Исследование смертности и заболеваемости работников нефтеперерабатывающих и нефтехимических заводов в Луизиане. Occup Environ Med 2003; 60 (9): 627–33. CrossRefexternal значок PubMedexternal значок
17. van Amelsvoort LGPM, Spigt MG, Swaen GMH, Kant I. Физическая активность в свободное время и прогулы по болезни; проспективное исследование. Оккуп Мед (Лондон) 2006; 56 (3): 210–2.CrossRefexternal значок PubMedexternal значок
18. Marketscan Research. Truven Health Analytics. https://marketscan.truvenhealth.com/marketscanportal/portal.aspx. По состоянию на 25 августа 2016 г.
19. Панельное обследование по медицинским расходам – ​​Составление выборки и процесс сбора компонентов домохозяйства. Роквилл (Мэриленд): Агентство медицинских исследований и качества. http://www.meps.ahrq.gov/survey_comp/hc_data_collection.jsp. По состоянию на 22 августа 2016 г.
20. Министерство здравоохранения и социальных служб США.Рекомендации по физической активности для американцев. 2008 г. https://health.gov/paguidelines/guidelines/. По состоянию на 22 августа 2016 г.
21. StataCorp. Статистическое программное обеспечение Stata: выпуск 12. Колледж-Стейшн (Техас): StataCorp LP; 2011.
22. Грин WH. Эконометрический анализ, 7-е издание. Река Аппер Сэдл (Нью-Джерси): Prentice Hall; 2000.
23. Бюро статистики труда. Расходы работодателя на пресс-релиз о вознаграждении сотрудников, декабрь 2011 г. Выпущен в марте 2012 г. http://www.bls.gov/news.release/archives/ecec_03142012.htm. По состоянию на 22 августа 2016 г.
24. Бюро статистики труда. Индекс стоимости занятости: исторический перечень – том IV. Национальное исследование компенсаций, июль 2016 г. http://www.bls.gov/web/eci/ecconstnaics.pdf. По состоянию на 22 августа 2016 г.
25. Николсон С., Поли М.В., Польски Д., Шарда С., Сзрек Н., Бергер М.Л. Измерение влияния потери работы на производительность с помощью командного производства. Health Econ 2006; 15 (2): 111–23. CrossRefexternal значок PubMedexternal значок
26. Крол М, Брауэр В.Б., Северенс Дж.Л., Капер Дж., Эверс С.М.Расчет затрат на производительность в экономических оценках здравоохранения: поправка на механизмы компенсации и мультипликативный эффект. Soc Sci Med 2012; 75 (11): 1981–8. CrossRefexternal значок PubMedexternal значок
27. Бюро статистики труда. Получение данных: статистика рабочей силы из текущего обследования населения: таблица A-1. Статус занятости гражданского населения по полу и возрасту. http://www.bls.gov/webapps/legacy/cpsatab1.htm. По состоянию на 22 августа 2016 г.
28. Коули Дж., Риццо Дж. А., Хаас К.Затраты на невыход на работу в зависимости от профессии, связанные с ожирением и патологическим ожирением. J Occup Environ Med 2007; 49 (12): 1317–24. CrossRefexternal значок PubMedexternal значок
29. Bhattacharya J, Bundorf MK. Распространенность затрат на здравоохранение при ожирении. J Health Econ 2009; 28 (3): 649–58. CrossRefexternal значок PubMedexternal значок
30. Центры по контролю и профилактике заболеваний. Национальный информационный бюллетень по диабету, 2011 г .: быстрые факты о диабете. http://www.cdc.gov/diabetes/pubs/pdf/ndfs_2011.pdf. По состоянию на 22 августа 2016 г.
31. Байкер К., Катлер Д., Сонг З. Программы оздоровления на рабочем месте могут способствовать экономии. Health Aff (Millwood) 2010; 29 (2): 304–11. CrossRefexternal значок PubMedexternal значок

Верх

Таблицы

Таблица 1. Сводная статистика по рабочей силе США: данные MarketScan

Сокращения: GED – общеобразовательное развитие; NA, не применимо.
^a MarketScan – это большая база данных коммерческих заявлений на медицинские услуги в США; это деидентифицированная подгруппа частных лиц, застрахованных для удобства (18).
^b Все значения являются числовыми (процентными), если не указано иное. Сумма процентов может не равняться 100 из-за округления.
^c Все значения сообщаются самостоятельно.
^d 356 758 наблюдений были у 229 615 человек. Знаменатели
^e MarketScan различались в зависимости от количества опрашиваемых респондентов.
^f Северо-восток: Коннектикут, Мэн, Массачусетс, Нью-Гэмпшир, Нью-Джерси, Нью-Йорк, Пенсильвания, Род-Айленд, Вермонт.Средний Запад: Иллинойс, Индиана, Айова, Канзас, Мичиган, Миннесота, Миссури, Небраска, Северная Дакота, Огайо, Южная Дакота и Висконсин. Юг: Алабама, Арканзас, Делавэр, Округ Колумбия, Флорида, Джорджия, Кентукки, Луизиана, Мэриленд, Миссисипи, Северная Каролина, Оклахома, Южная Каролина, Теннесси, Техас Вирджиния и Западная Вирджиния. Запад: Аляска, Аризона, Калифорния, Колорадо, Гавайи, Айдахо, Монтана, Невада, Нью-Мексико, Орегон, Юта, Вашингтон и Вайоминг. В 171 наблюдении отсутствовали значения по регионам.
^г Среднезападный регион MarketScan называется «Северо-Центральный».
^h В выборку обследования медицинских расходов не входили работники, занятые неполный рабочий день.
ⁱ Анализ MarketScan не выявил лиц с оплачиваемым отпуском по болезни; использовалась выборка частных застрахованных лиц.

Таблица 2. Скорректированные с поправкой на регрессию оценки влияния отдельных факторов риска для здоровья или хронических заболеваний на количество сверхнормативных пропущенных рабочих дней

Сокращения: MEPS, Панельное обследование медицинских расходов; NA, не применимо.
^a Количество сверхнормативных пропущенных рабочих дней, определяемое как разница в количестве дней, пропущенных с работы теми, кто сообщил о наличии фактора риска или хронических заболеваний, и теми, кто этого не сделал.
^b Источники данных: MarketScan и исследование медицинских расходов [19], 2008–2011 гг. MarketScan – это большая база данных коммерческих заявлений на медицинские услуги в США; это деидентифицированная подгруппа частных лиц, застрахованных для удобства (18).
^c Оценки регрессии на основе регрессии Пуассона с нулевым раздутием, устойчивые стандартные ошибки, сгруппированные по респондентам (MarketScan). Кроме того, MEPS оценивает взвешенные и стандартные ошибки с поправкой на сложный план обследования.
^d Модели для 1 фактора риска или хронического заболевания в регрессе (указано строкой).Столбец отображает уровень контроля, где полная модель включает контроль возраста, пола, расы (только MEPS), отрасли, статуса неполной занятости, членства в профсоюзе, региона и политики отпусков по болезни (только MEPS).
^e Модели множественных факторов риска или заболеваний, перечисленные по строкам (например, регрессия факторов риска включает курение, малоподвижность и ожирение). Все регрессии включают элементы управления для возраста, пола, расы (только MEPS), отрасли, статуса неполного рабочего дня, членства в профсоюзах, региона и политики отпусков по болезни (только MEPS).

Таблица 3. Годовые затраты на невыход на работу, понесенные работодателями в США из-за определенных факторов риска для здоровья или хронических заболеваний среди сотрудников

Сокращение: MEPS, Медицинское обследование расходов.
^a Источники данных: MarketScan и исследование медицинских расходов [19], 2008–2011 гг. MarketScan – это большая база данных коммерческих заявлений на медицинские услуги в США; это деидентифицированная подгруппа частных лиц, застрахованных для удобства (18).
^b Оценка распространенности по данным MEPS ( A ).
^c Предполагается, что рабочая сила составляет 139 миллионов человек: B = A × 139 миллионов.
^d Количество сверхнормативных пропущенных рабочих дней, определяемое как разница в количестве дней, пропущенных с работы теми, кто сообщил о наличии фактора риска или хронических заболеваний, и теми, кто этого не сделал.
^e C = оценки регрессии MEPS для одного фактора или заболевания, полная модель (таблица 2).
^f Предполагается, что средняя стоимость занятости составляет 33,00 доллара США в час и 8-часовой рабочий день (в долларах 2015 г.): D = C × 8 × 33.
^г Общая стоимость ( E ) = B × D в долларах 2015 года.
^h Сценарии минимальных и максимальных затрат на основе множителей 0,43 и 1,6 соответственно: меньшее значение = 0,43 × E ; верхнее значение = 1,6 × E .

Таблица 4. Годовые общие невыходы на работу и расходы работодателей в США из-за отдельных факторов риска для здоровья или хронических заболеваний среди сотрудников, в разбивке по размеру работодателя

^a Источники данных: MarketScan и исследование медицинских расходов (19), 2008–2011 гг. MarketScan – это большая база данных коммерческих заявлений на медицинские услуги в США; это деидентифицированная подгруппа частных лиц, застрахованных для удобства (18).
^b Количество сверхнормативных пропущенных рабочих дней, определяемое как разница в количестве дней, пропущенных с работы теми, кто сообщил о наличии фактора риска или хронических заболеваний, и теми, кто этого не сделал.
^c Исходя из средних затрат на трудоустройство в размере 33,00 долларов США в час и 8-часового рабочего дня. Все затраты указаны в долларах 2015 года.
^d Расходы мелкого работодателя на основе данных обследования комиссии по медицинским расходам и предполагаемых прогулов.