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Enregistrement W2617595943 · doi:10.13075/ijomeh.1896.00926

The association between rurality and return to work for workers’ compensation claimants with work-related musculoskeletal injuries: An analysis of workers who failed to return to work within typical healing time frames

2017· article· en· W2617595943 sur OpenAlexaffabout
Callum Lavoie, Don Voaklander, Jeremy Beach, Douglas P. Gross

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Occupational Medicine and Environmental Health · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRuralityResidenceMedicineLogistic regressionPopulationRehabilitationOddsOccupational safety and healthDescriptive statisticsRural areaMusculoskeletal injuryOccupational injuryOdds ratioWorkers' compensationMusculoskeletal disorderWork (physics)Environmental healthPhysical therapyDemographyInjury preventionPoison controlHuman factors and ergonomicsPsychologyCompensation (psychology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: The objectives of this study have been to: 1) describe and compare urban and rural injured worker populations in Alberta, Canada; 2) identify return-to-work outcomes in urban and rural populations; 3) examine the relationship between geographic location of residence and recovery from work-related musculoskeletal injury; and 4) investigate if this relationship is attenuated after controlling for other known risk factors. MATERIAL AND METHODS: This study was a secondary analysis utilizing data of a population of musculoskeletal injury claimants who underwent clinical/RTW (return to work) assessment between December 2009 and January 2011 collected by the Workers' Compensation Board of Alberta. Descriptive statistics were computed for 32 variables and used for comparing urban and rural workers. The logistic regression analysis was performed to test the association between geographic location of residence and likelihood of return-to-work. RESULTS: Data on 7843 claimants was included, 70.1% of them being urban and 29.9% - rural. Rural claimants tended to have spent less time in formal education, have a blue-collar job, have no modified work available, have a diagnosed comorbidity, and not been enrolled in a specialized rehabilitation program. They were 1.43 (1.12-1.84) times the odds more likely than urban claimants to be continuing to receive full disability benefits 90 days after their RTW assessment, and 1.68 (1.06-2.67) times the odds as likely to report a recurrence of receiving disability benefits. CONCLUSIONS: Rural residence was associated with prolonged work disability, even after controlling for age, job type, education level, health utilization and other potential confounders. Further research is required to explore why injured workers in rural settings experience prolonged reception of disability benefits and have greater rates of recurrence of receiving disability benefits. Int J Occup Med Environ Health 2017;30(5):715-729.

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)0,002
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 enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,536

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,339 · 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

Citations11
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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