Impairment Evaluation: Use of the Guides in Ontario for Defining “Catastrophic Impairment”: Challenges and Controversies
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Several Canadian provinces use the AMA Guides to the Evaluation of Permanent Impairment (AMA Guides) to adjudicate workers’ compensation claims, and the Province of Ontario uses the AMA Guides, Fourth Edition, to adjudicate motor vehicle accident personal injury claims. This article focuses on controversies that have arisen in Ontario regarding how the AMA Guides is applied and shows some of the challenges that occur in quantifying psychological impairment. In 2004, the Ontario Superior Court found in the Desbiens v. Mordini trial that the AMA Guides did not provide any direct methodology for estimating percentage impairment in this unique circumstance that involved pre-existing paraplegia and subsequent dramatic loss of residual functions. The judge found that, using the information available, a whole person impairment (WPI) score of 40% could be derived, but Ontario requires a minimum 55% WPI before an individual qualifies for catastrophic impairment benefits. In view of the individual's circumstances and a psychologist's recommendation, the judge awarded an additional 25% WPI. The Ontario model has been interpreted to allow subjective complaints (symptoms) to be included in the impairment evaluation process, but this approach eliminates any expectation of objectivity. If a judicial system aims to force impairment percentages onto a situation that in fact does not warrant such ratings, it should not do so by an inappropriate application of the AMA Guides.
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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 | 0,033 | 0,060 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,009 |
| Communication savante | 0,007 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».