Occupational management in the workplace and impact on injury claims, duration, and cost: a prospective longitudinal cohort
Notice bibliographique
Résumé
Few workplaces have prospectively reviewed workplace and worker issues simultaneously and assessed their impact on Workers' Compensation Board (WCB) claims. In January of 2014, each worker in a large workplace in Saskatchewan, Canada, was prospectively followed for 1 year to determine factors that impact injury claim incidence, recovery, and costs. In total, 207 out of 245 workers agreed to complete the baseline survey (84.5%). In 2014, 82.5% of workers had self-reported pain, but only 35.5% submitted a WCB claim. Binary logistic regression was used to compare those with pain who did not submit a WCB injury claim to those with pain who did initiate a WCB claim. Independent risk factors associated with WCB claim incidence included depressed mood (odds ratio [OR] =2.75, 95% confidence interval [CI] 1.44-9.78) and lower job satisfaction (OR =1.70, 95% CI 1.08-10.68). Higher disability duration was independently associated with higher depressed mood (OR =1.60, 95% CI 1.05-4.11) and poor recovery expectation (OR =1.31, 95% CI 1.01-5.78). Higher cost disability claims were independently associated with higher depressed mood (OR =1.51, 95% CI 1.07-6.87) and pain catastrophizing (OR =1.11, 95% CI 1.02-8.11). Self-reported pain, physically assessed injury severity, and measured ergonomic risk of workstation did not significantly predict injury claim incidence, duration, or costs. In January 2015, the workplace implemented a new occupational prevention and management program. The injury incidence rate ratio reduced by 58% from 2014 to 2015 (IRR =1.58, 95% CI =1.28-1.94). The ratio for disability duration reduced by 139% from 2014 to 2015 (RR =2.39, 95% CI =2.16-2.63). Costs reduced from $114,149.07 to $56,528.14 per year. In summary, WCB claims are complex. Recognizing that nonphysical factors, such as depressed mood, influence injury claim incidence, recovery, and costs, can be helpful to claims management.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».