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Enregistrement W2322687807 · doi:10.1017/idm.2014.22

The impact of work injury and permanent impairment on the probability of poverty

2014· article· en· W2322687807 sur OpenAlexaffabout
Emile Tompa

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Disability Management · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Health and Safety Research
Établissements canadiensInstitute for Work & Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEarningsPovertyPoverty thresholdRevenueDescriptive statisticsDemographic economicsDisability benefitsMarital statusDemographySocioeconomicsActuarial scienceEconomicsEconomic growthStatisticsAccountingSociologyPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives : We investigate the prevalence of poverty across different workers compensation programs using large representative samples of workers’ compensation claimants who have sustained a permanent impairment from a work injury. The programs, which have existed in the provinces of Ontario and British Columbia, Canada over the last 25 years, are the Permanent Disability (PD) program, the Future Economic Loss (FEL) program, the Loss of Earnings (LOE) program, and the Bifurcated Benefits (BB) program. The nature of benefit determination and the return to work supports provided by the four programs are very different. The focus of the study is on evidence of programmatic impact on the probability of poverty in the nine years post injury. Methods : The study included claimants sampled from each of the four programs who sustained a permanent impairment from a work injury. Claimants were identified in a Revenue Canada tax database know as the Longitudinal Administrative Databank (LAD), which is a longitudinal 20% simple random sample of all Canadian tax filers. Each claimant was matched with similar uninjured controls that were also in the LAD, based on sex, age, labour-market earnings amounts and trajectories in the four years prior to injury, family income, marital status, number of children, and a propensity score. Descriptive analysis was undertaken to compare near poverty, poverty and deep poverty levels of claimants relative to their match controls using data on family and individual earnings over a ten-year period post injury. Statistical modeling was used to determine the probability of poverty and near poverty for claimants versus controls. A key issue of interest was to determine was whether the probability of poverty differed between programs. Results : Based on after-tax adjusted family income, the level of poverty was quite low, less than 2% in every program over a ten-year period. The level of poverty was also lower for claimants than their matched controls, but only nominally so. The BB program had the lowest proportion of poverty followed by the PD program, the FEL program and then the LOE program. In the statistical modelling analysis male claimants did not have a higher probability of poverty compared to controls, though female claimants did. Both male and female claimants had a higher probability of near poverty. Conclusions : Poverty levels are very low for workers’ compensation claimants who sustain permanent impairments from a work injury across different programs and time periods in Ontario and British Columbia. Overall the Bifurcated Benefits program from British Columbia had the lowest proportion of claimants in poverty in absolute terms and relative to non-injured workers. Increased levels of poverty due to work injury and permanent impairment are particularly a concern for female claimants, though both female and male claimants have a higher chance of near poverty compared to non-injured workers.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,092
Score d'incertitude au seuil0,194

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,047
Tête enseignante GPT0,454
Écart entre enseignants0,407 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2014
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