0085 Injury reporting, employer lodgement and compensation payment delays and duration of wage replacement in injured workers
Notice bibliographique
Résumé
Objective To determine if delays in the workers’ compensation process, indicated by failures in claim filing, adjudication and provision of wage replacement (WR), are associated with poorer RTW outcomes. Methods This study examined standard workers’ compensation claims with an injury date between January 2007 and December 2012, with at least one-day of WR, and which were not terminated for reasons other than RTW within the first 12 months of the claim (n=80,322). Logistic regression models explored the association between: i) delays in the injured workers (IWs) claim lodgement, the IWs employer’s lodgement of the claim with the insurer, and receipt of first compensation payment, and accumulating 52 weeks of WR; and ii) socio-demographic/economic, occupational, and injury-related factors and the aforementioned delays. Results All delays were associated with increased odds of reaching 52 weeks of WR. The more delays, the greater odds of a long-term claim. Different factors were associated with each different delay. Conclusions The predictive ability of delays in claim lodgement and processing and receipt of compensation payments demonstrate where improved claims management and adjudication could reduce the proportion of workers on long term WR.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».