Does time off work after injury vary by jurisdiction? A comparative study of eight Australian workers' compensation systems
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To determine whether the jurisdiction in which a work-related injury compensation claim is made is an independent predictor of duration of time off work following work injury, and if so, the magnitude of the effect. SETTING: Eight Australian state and territory workers' compensation systems, providing coverage for more than 90% of the Australian labour force. Administrative claims data from these systems were provided by government regulatory authorities for the study. PARTICIPANTS: 95 976 Australian workers with workers' compensation claims accepted in 2010 and with at least 2 weeks of compensated time off work. PRIMARY OUTCOME MEASURE: Duration of time lost from work in weeks, censored at 104 weeks. RESULTS: After controlling for demographic, worker, injury and employer factors in a Cox regression model, significant differences in duration of time loss between state and territory of claim were observed. Compared with New South Wales, workers in Victoria, South Australia and Comcare had significantly longer durations of time off work and were more likely to be receiving income benefits at 104 weeks postinjury, while workers in Tasmania and Queensland had significantly shorter durations of time off work. CONCLUSIONS: The jurisdiction in which an injured worker makes a compensation claim has a significant and independent impact on duration of time loss. Further research is necessary to identify specific compensation system policies and practices that promote timely and appropriate return to work and reduce duration of time off work.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».