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Enregistrement W2755701121 · doi:10.1177/2165079917728942

Nature of Injury and Risk of Multiple Claims Among Workers in Manitoba Health Care

2017· article· en· W2755701121 sur OpenAlexaffabout
Nelson Ositadimma Oranye

Notice bibliographique

RevueWorkplace Health & Safety · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Health and Safety Research
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth careEnvironmental healthBusinessMedicinePolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In industrial societies, work-related musculoskeletal disorders are common among workers, frequently resulting in recurrent injuries, work disability, and multiple compensation claims. The risk of idiopathic musculoskeletal injuries is thought to be more than twice the risk of any other health problem among workers in the health care sector. This risk is highly prevalent particularly among workers whose job involves frequent physical tasks, such as patient lifting and transfer. Workers with recurrent occupational injuries are likely to submit multiple work disability claims and progress to long-term disability. The objective of this study was to explore the influence of injury type and worker characteristics on multiple compensation claims, using workers' compensation claims data. This retrospective study analyzed 11 years of secondary claims data for health care workers. Workers' occupational groups were classified based on the nature of physical tasks associated with their jobs, and the nature of work injuries was categorized into non-musculoskeletal, and traumatic and idiopathic musculoskeletal injuries. The result shows that risk of multiple injury claims increased with age, and the odds were highest for older workers aged 55 to 64 (odds ratio [OR] = 3.5). A large proportion of those who made an injury claim made multiple claims that resulted in more lost time than single injury claims. The study conclusion is that the nature of injury and work tasks are probably more significant risk factors for multiple claims than worker characteristics.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
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 seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,003
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,428
Écart entre enseignants0,399 · 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.

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

Citations10
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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