Understanding how physicians allocate causation in possibly work-related injury and illness
Notice bibliographique
Résumé
Objectives To identify the factors that influence a family physician9s assessment of causation for compensation purposes in suspected work-related injury or illness. Methods Four groups of family physicians with differing levels of prior reporting to the Workers9 Compensation Board (zero, low, medium, and high) in Alberta, Canada, were sent four case scenarios and a series of questions related to these. For each scenario there were four different versions (SS, SW, WS, WW) with either strong or weak features suggesting work was an important cause or contributor, and either strong or weak features suggesting non-work causes or contributors. Responses to questions about causation were made on visual analogue scales. Results The nature of the condition and the scenario type (ie, the information about workplace and non-workplace factors) were both associated with the physicians9 opinions on causation. The physicians9 understanding of the nature of work. the timing of symptoms, and the patients9 implied opinion about work relatedness all appeared important in reaching a decision that a condition was work related, while the presence of other potential causes outside work seemed important in reaching a decision that a condition was not work-related. Prior reporting history of the physician was not strongly associated with opinions on work-relatedness. Conclusions The characteristics of the scenario were more important in determining physicians9 opinion about work-relatedness than the prior reporting characteristics of the physician, suggesting that it may be the case mix, rather than physician interest, that determines high or low rates of reporting.
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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 | 0,024 | 0,118 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».