Do differences in work disability duration by interjurisdictional claim status vary by industry and jurisdictional context?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To examine whether differences in work disability duration between out-of-province and within-province workers differed by industry and jurisdictional context. METHODS: Workers' compensation data were used to identify comparable lost time, work-related injury and musculoskeletal disorder claims accepted in six Canadian jurisdictions between 2006 and 2015. Out-of-province workers were identified as workers who filed claims in a different provincial jurisdiction to their province of residence. Coarsened exact matching was used to match out-of-province workers with within-province workers based on observable characteristics. Quantile regression models were used to estimate differences in cumulative disability days paid between out-of-province workers and within-province workers at different percentiles in the disability distribution, adjusting for confounders. RESULTS: Compared with within-province workers, out-of-province workers were paid more disability days even after matching and adjusting on observable characteristics. Differences between the two groups of workers were observed for short-duration, medium-duration and long-duration claims (differences of 1.57, 6.39, 21.42, 46.43 days at the 25th, 50th, 75th and 90th percentiles, respectively). Industry-specific models showed that differences were largest in construction, transportation and warehousing, and mining, quarrying and oil and gas extraction. Jurisdiction-specific models showed that differences were largest in the western provinces where out-of-province workers were concentrated in those sectors. CONCLUSIONS: Out-of-province workers are a vulnerable group with respect to risk of longer work disability duration. Workers' compensation systems, employers and healthcare providers may need to tailor specific interventions for these types of workers, particularly those employed in resource economy-dependent regions that are far from their regions of residence.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 tête enseignante, 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 ».