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 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 | 0,009 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».