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Enregistrement W2334341974 · doi:10.1136/oemed-2013-101717.74

74 Does work relatedness of an injury influence time on disability benefits in Brazil, a cohort study

2013· article· en· W2334341974 sur OpenAlexaff
Ivan Steenstra, Ibrahim, Branco

Notice bibliographique

RevueOccupational and Environmental Medicine · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Health and Safety Research
Établissements canadiensInstitute for Work & Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCohortCohort studyMedicineWork (physics)GerontologyDemographyEnvironmental healthPsychologyPathologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives Evidence on predictors of time on benefits is mainly from developed countries. Evidence from emerging economies is lacking. In this cohort study predictors for time on disability benefits were identified within a Brazilian workers compensation insurance. Workers can claim benefits for either work related or work relevant conditions. This provided us with the unique opportunity to examine the role of work relatedness of back pain on time on benefits Methods In 2008, 83,114 workers diagnosed with back pain were claiming benefits. Claimants had > 15 days away from work. The analysis was adjusted for sex, age (/ 10 year), back pain benefits in 2007, claim rate of the industrial sector in 2007, and ICD-10 diagnosis (as agreed by two physicians). Duration of follow up was 52 weeks. Predictors for time on benefits in the first episode were identified by means of Cox regression analysis. Explained variance and c-statistic were calculated. Results Median time on benefits was 55 days (Inter Quartile Range (IQR) = 33–86). 1.49% of workers was on benefits after 52 weeks. Work relatedness of the claim was associated with the outcome: those with a non work related claim returned to work 1.04 times faster compared to those with a work related condition. Only age and diagnosis had hazard rate ratios over 1.2. Explained variance of the model was 3% (c-statistic<0.6). Conclusions Work relatedness is weakly associated with the outcome. The factors in this database have little explanatory power. More information on factors like: functional status, pain, recovery expectations, availability of workplace accommodations, physical demands and health care use might result in prediction that has utility in risk stratification an referral to early and appropriate intervention. In large administrative databases, statistical significance is easily attained therefore relevance criteria should be given and model fit should always be reported.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,101
Score d'incertitude au seuil0,200

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,392
Écart entre enseignants0,369 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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