Initial return to work and long‐term employment patterns: Associations with work‐related permanent impairment and with participation in workers' compensation‐based return‐to‐work programs
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Roughly 10% of injured workers experience work injuries that result in permanent impairment and a permanent partial disability (PPD) award. This study aimed to characterize and quantify long-term employment outcomes for injured workers, by the degree of whole body impairment (WBI) and by participation in several workers' compensation (WC)-based return-to-work (RTW) programs. METHODS: A retrospective cohort of 43,968 Washington State workers were followed for up to 10 years after WC claim closure (2009-2017). Degree of impairment was classified as: (1) no PPD award, (2) PPD award with WBI < 10%, or (3) PPD award with WBI ≥ 10%. State wage files were used to construct employment outcomes for regression, modeling: (1) time to first RTW, (2) time to first RTW interruption, (3) RTW volatility, and (4) employment gaps. RESULTS: Wage patterns and employment outcomes differed significantly by the degree of impairment. Compared to other workers, workers with WBI ≥ 10% had delayed RTW, shorter average times to first RTW interruption, and higher rates of both RTW interruptions and quarters without wages. Time to first RTW averaged over a year, increasing with the degree of impairment. About 9% overall-and 27% of workers with ≥10% WBI-had no observed wages after claim closure. In adjusted models, workers with WBI ≥ 10% had significantly poorer employment outcomes, compared to workers with no PPD award (p < 0.001). CONCLUSIONS: State wage files provide an efficient approach to identifying RTW patterns. Workers with permanent impairment were at substantially higher risk of poor employment outcomes. WC-based RTW programs may promote better employment outcomes.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».