Estimating time to reinjury among Washington State injured workers by degree of permanent impairment: Using state wage data to adjust for time at risk
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Many injured workers are reinjured, but reinjury risk is challenging to quantify. Because many injured workers face delayed return-to-work, or return to part-time or intermittent jobs, a calendar timescale may overestimate actual work-time at risk, yielding underestimated reinjury rates. Objectives included determining: (1) reinjury risk by degree of permanent impairment and other factors, and (2) how choice of timescale affects reinjury estimates. METHODS: This retrospective cohort study included Washington State workers' compensation (WC) claims for 43,114 injured workers, linked to state wage files (2003-2018). Three timescales were used to define at-risk denominators: (1) calendar quarters; (2) quarters with any wages; and (3) full-time equivalent (FTE) quarters, defined as cumulative work hours ÷ 520. Associations between reinjury outcomes and worker, injury, job, and WC vocational rehabilitation program participation characteristics were assessed using Cox proportional hazards regression. RESULTS: Overall reinjury rates were 5.9 per 100 worker-years using a calendar timescale (95% confidence interval [CI]: 5.8-6.0), 10.0 using any-wage quarters (95% CI: 9.9-10.2), and 12.5 using FTE quarters (95% CI: 12.3-12.7). Reinjury rates were highest in the first two quarters after initial injury, remaining elevated for about 4 years. Using FTE quarters, workers with ≥10% whole body impairment had a 34% higher risk of reinjury relative to workers with no permanent partial disability award (95% CI: 1.25-1.44); no difference was detected using calendar time. CONCLUSIONS: Timescale substantially affects reinjury estimates and comparisons between groups with differential return-to-work patterns. Linking wage data to WC claims facilitates measurement of long-term employment, yielding more accurate reinjury estimates.
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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 | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 ».