Cohort profile: the Ontario Life After Workplace Injury Study (OLAWIS)
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The substantial economic burden of work-related injury and illness, borne by workers, employers and social security programmes, is primarily attributed to the durations of work disability among workers whose recovery requires a period of absence from work, with the majority of costs arising from the minority of workers with the longest duration absences. The objective of the Ontario Life After Workplace Injury Study is to describe the long-term health and labour market outcomes of workers disabled by work injury or illness after they are no longer receiving benefits or services from the work disability insurance authority. PARTICIPANTS: Workers disabled by a work-related injury or illness were recruited from a sample frame of disability benefit claimants with oversampling of claimants with longer benefit durations. Characteristics of workers, their employers and claimant benefits were obtained from baseline administrative data. Interviews completed at 18 months post injury (T1) and to be completed at 36 months (T2) measure return-to-work and work status; income; physical and mental health; case manager and healthcare provider interactions and employer accommodations supporting return-to-work and sociodemographic characteristics. Of eligible claimants, 40% (1132) participated in the T1 interview, with 96% consenting to participate in the T2 interview. FINDINGS TO DATE: Preliminary descriptive analyses of T1 data have been completed. The median age was 50 years and 56% were male. At 18 months following injury, 61% were employed by their at-injury employer, 16% had changed employment and 23% were not working. Past-year prescription opioid use was prevalent (34%), as was past-year cannabis use (31%). Longer duration claimants had poorer function, recovery and health and more adverse labour market outcomes. FUTURE PLANS: Multivariate analyses to identify modifiable predictors of adverse health and labour market outcomes and a follow-up survey of 96% of participants consenting to follow-up at 36 months are planned.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».