The Prevalence and Incidence of Work Absenteeism Involving Neck Pain
Notice bibliographique
Résumé
STUDY DESIGN: Cohort study. OBJECTIVE: To measure the prevalence and incidence of work absenteeism involving neck pain in a cohort of claimants to the Ontario Workplace Safety & Insurance Board (WSIB). SUMMARY OF BACKGROUND DATA: According to workers' compensation statistics, neck pain accounts for a small proportion of lost-time claims. However, these statistics may be biased by an underenumeration of claimants with neck disorders. METHODS: We studied all lost-time claimants to the Ontario WSIB in 1998 and used 2 methods to enumerate neck pain cases. We report the prevalence and incidence of neck pain using 2 denominators: (1) annual number of lost-time claimants and (2) an estimate of the Ontario working population covered by the WSIB. RESULTS: The estimated percentage of lost-time claimants with neck pain ranged from 2.8% (95% CI 2.5-3.3) using only codes specific for neck pain to 11.3% (95% CI 9.5-13.1) using a weighted estimate of codes capturing neck pain cases. The health care sector had the highest percentage of claims with neck pain. The annual incidence of neck pain among the Ontario working population ranged from 6 per 10,000 full-time equivalents (FTE) (95% CI 5-6) to 23 per 10,000 FTE (95% CI 20-27) depending on the codes used to capture neck pain. Male workers between the ages of 20 and 39 years were the most likely to experience an episode of work absenteeism involving neck pain. CONCLUSION: Neck pain is a common and burdensome problem for Ontario workers. Our study highlights the importance of properly capturing all neck pain cases when describing its prevalence and incidence.
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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) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».