Вплив втрати ваги на здоров’я, продуктивність праці та медичні витрати серед працівників із зайвою вагою

Марсель Білгер

1 Програма медичних послуг та системних досліджень, Вища медична школа Дюка-НУС

Ерік А. Фінкельштейн

1 Програма медичних послуг та системних досліджень, Вища медична школа Дюка-НУС

Еліза Крюгер

1 Програма медичних послуг та системних досліджень, Вища медична школа Дюка-НУС

Дебора Ф. Тейт

2 Університет Північної Кароліни в Чапел-Хілл, Школа громадського здоров'я

Лора А. Ліннан

2 Університет Північної Кароліни в Чапел-Хілл, Школа громадського здоров'я

Анотація

Об’єктивна

Щоб перевірити, чи не зменшили витрати на лікування, прогули, презентації та/або покращили якість життя, пов’язану зі здоров’ям (HRQOL), чи працівники із зайвою вагою або ожирінням, які досягли клінічно значущої втрати ваги 5% або більше.

Методи

Проаналізована вибірка поєднує дані штатних працівників із надмірною вагою або ожирінням, які брали участь в одному з досліджень ВАТ «Шлях до здоров’я»: одному, який проходив у 17 коледжах (935 співробітників) та ще в 12 університетах (933), усіх Північна Кароліна. Оцінки виконуються з використанням нелінійних моделей різниці в різниці, де групи визначаються за тим, чи досягнув працівник 5% або більше втрати ваги (пролікований) чи ні (контроль), а змінна обробки вказує на втрату ваги до та після ваги втручання. Проаналізовані результати - це середня щоквартальна (90 днів) сума медичних виплат, виплачуваних медичним страховиком, кількість днів, пропущених на роботі за останній місяць, Стенфордська шкала презентації SPS-6 та показник EQ-5D-3L HRQOL.

Результати

Ми знаходимо статистичні дані, що підтверджують, що втрата ваги 5% або більше запобігає погіршенню показників EQ-5D-3L на 0,026 бала (значення p: 0,03) і зменшує як неявку на 0,258 днів на місяць (значення p: 0,093), так і ймовірність демонстрації низького презентизму (оцінка Стенфордського SPS-6 від 7 до 9) на 2,9 відсоткових пункти (значення р: 0,083). Зменшення медичних витрат не спостерігалось.

Висновки

Клінічно значуща втрата ваги серед працівників із надмірною вагою або ожирінням запобігає короткочасному погіршенню HRQOL, і є деякі докази того, що продуктивність працівників підвищується. Ми не знаходимо жодних доказів швидкого повернення інвестицій за рахунок зменшення витрат на лікування, хоча це може відбуватися протягом більш тривалого періоду.

ВСТУП

Рівень ожиріння в США досяг масштабів епідемії навіть серед штатних працівників. В даний час понад 28,5% штатних працівників страждають ожирінням (тобто мають Індекс маси тіла або ІМТ більше 30), а ще 38% мають надлишкову вагу (тобто мають ІМТ від 25 до 30) (1). На робочому місці пов’язано багато витрат на здоров’я та економіку, пов’язаних із зайвою вагою та ожирінням. Сюди входить зниження якості життя, пов’язаного зі здоров’ям (HRQOL) серед працівників, і більша частота хронічних захворювань (2–4), що означає більші медичні витрати (5), тарифи на медичне страхування (6, 7), відсутності та презентабелізму ( 8–10), і, зрештою, знизила рентабельність фірми.

МЕТОДИ

Вивчати дизайн

Першим джерелом даних, CDC-WAY, було дослідження, проведене серед працівників із зайвою вагою та ожирінням у 17 коледжах громади в Північній Кароліні. Дослідження було розроблене для перевірки ефективності трьох 12-місячних втручань щодо зниження ваги: недорогого втручання у зміну навколишнього середовища, веб-програми для схуднення та веб-програми для схуднення, а також фінансових стимулів. Деталі стратегії набору 935 учасників та їх демографічні показники описані в іншому місці (16).

Дані про претензії були розширені, включивши додаткові 1,5 та 1 рік після 12-місячного зважування CDC-WAY та NHLBI-WAY відповідно, а також дані за рік, що передував початку обох досліджень. Для вирішення проблем конфіденційності під час огляду IRB особи, які мають будь-які докази претензій, пов’язаних з психічним здоров’ям, зловживанням психоактивними речовинами, ВІЛ/СНІДом, іншими заразними хворобами або генетичними тестами, не були включені до остаточного набору даних про претензії. Усі інші претензії щодо покритих послуг для всіх учасників, що дали згоду, були надані дослідницькій групі. Обидва дослідження були схвалені інституційними комісіями з огляду в Університеті Північної Кароліни в Чапел-Хілл, Інститутом дослідницьких трикутників (лише CDC-WAY) та у кожному навчальному закладі.

Залежні змінні

Статистичний аналіз

Наслідуючи Finkelstein et al., Аналізи покладаються на стратегію ідентифікації різниці в різниці (20), де зміни залежних змінних від базового рівня до подальшого спостереження (перша різниця) порівнюються між тими, хто мав або не показав доказів Втрата ваги на 5% або більше (друга різниця). Особи, у яких відсутня втрата ваги під час спостереження, але були наявні медичні заяви або дані обстеження, були включені в аналізи, і передбачалося, що вони втрачають менше 5% за допомогою аналітичної стратегії, спрямованої на лікування. Оскільки основне питання дослідження не залежить від досліджуваної групи, це дозволило об’єднати людей з різних дослідницьких груп у обидва дослідження. Нам просто потрібно знати, чи кожному учаснику вдалося досягти 5% або більшої втрати ваги; те, як було досягнуто втрати ваги, не має значення для оцінки її впливу на ці результати.

Щоб оцінити ефект втрати ваги 5% або більше, у кожній моделі ми регресуємо залежну змінну за двійковою змінною, що вказує на 5% або більшу втрату ваги (проти ні), двійкову змінну, що вказує на подальші дії (проти базової лінії) періоду та взаємодії між цими двома змінними. Ми також включаємо такі контрольні змінні: вік, вихідний ІМТ та бінарні змінні, що вказують стать, етнічну приналежність, викладачів, дослідження, групи втручання та чи є у учасника будь-яка з наступних супутніх захворювань: діабет, хронічне запаморочення, проблеми з кістками чи суглобами, болі в грудях або минулий інсульт/інфаркт. Для аналізу медичних витрат використовується додаткова двійкова змінна для ідентифікації кварталів у 1,5-річному зважуванні після 12 місяців та змінної взаємодії між цією змінною та двійковою змінною, що вказує на 5% втрату ваги.

Для того, щоб як підвищити ефективність, так і уникнути упереджень (21), ми використовуємо нелінійні моделі для вищезазначених регресій. Зауважте, що в таких моделях термін взаємодії більше не представляє оцінку різниці в різниці ефекту лікування (22), але цей ефект можна оцінити, обчислюючи відмінності у змінах прогнозованих результатів для кожної групи лікування від вихідного рівня до наступного. і використання методу bootstrap для перевірки значущості різниці змін. Далі ми описуємо нелінійні моделі, що використовуються для пояснення HRQOL, прогулів, презентизму та медичних витрат.

Вимірювання HRQOL EQ-5D-3L, яке приймає значення від 0 до 1 у нашій вибірці, характеризується великою кількістю осіб (48% вибірки), які повідомляють про оцінку 1, ідеальне здоров'я. Щоб врахувати це та забезпечити прогнозування в межах від 0 до 1, ми застосовуємо модель із двох частин, яку використовували Оберхофер та Пфаффермайр у подібному контексті (23). Перша частина моделі складається з моделі logit, яка передбачає, чи повідомляє людина про ідеальне здоров'я. Друга частина - це модель дробової реакції (24), яка оцінюється лише для тих, хто має менш ніж ідеальне здоров'я. Потім оцінки об’єднуються таким чином, щоб оцінити прогнозовані бали для кожної людини:

Таблиця 1

Обсяг вибірки для аналізу HRQOL, прогулів, презентизму та видатків на охорону здоров'я