Duration of work disability: A comparison of self-report and administrative data
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Studies have used insurer-reported compensable days absent as an outcome measure when studying work-related injury or illness. Compared to self-reported days absent, insurer data are less expensive to collect. Previous work has identified that insurer-claims data consistently underestimate the duration of days absent when compared to self-report. The objective of this study was to examine the agreement between the number of self-reported days absent from work following a compensable work-related injury and the number of insurer-reported compensation days paid, and to examine factors associated with the magnitude of the discrepancy between the number of self-reported days absent and the number of insurer-reported compensated days paid. METHODS: One hundred sixty six respondents who experienced a work-related injury were interviewed approximately 200 days post-injury to assess the number of days absent from work. The number of days compensated by the insurer was compared to self-report using descriptive statistics and linear regression. RESULTS: Respondents who had yet to experience a return-to-work (RTW) had the largest median discrepancy followed by respondents with an unsustained RTW and finally sustained RTW. Respondents with upper extremity injuries, lower education, and lower RTW self-efficacy showed greater discrepancy between self-reported and compensated days absent. Among respondents who self-reported fewer days absent than insurer-compensated days absent an inverse relationship between firm size and discrepancy was noted. CONCLUSIONS: Researchers should be aware of the discrepancies between self-reported and compensated days absent. Future studies planning to incorporate days absent as an outcome variable should carefully consider what measure would be more appropriate and potentially collect both self-report and administrative data to assess the discrepancy.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».