Appraisal of Washington State workers' compensation‐based return‐to‐work programs and suggested system improvements: A survey of workers with permanent impairments
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Following a work-related permanent impairment, injured workers commonly face barriers to safe and successful return to work (RTW). Examining workers' experiences with the workers' compensation (WC) system could highlight opportunities to improve RTW outcomes. Objectives included summarizing workers': (1) appraisal of several WC-based RTW programs, and (2) suggestions for vocational rehabilitation and WC system improvements to promote safe and sustained RTW. METHODS: In telephone interviews, 582 Washington State workers with work-related permanent impairments were asked whether participation in specified WC-based RTW programs helped them RTW and/or stay at work. Suggestions for program and system improvements were solicited using open-ended questions; qualitative content analysis methods were used to inductively code responses. RESULTS: Most respondents reported positive impacts from RTW program participation; for example, 62.5% of vocational rehabilitation participants reported it helped them RTW, and 51.7% reported it helped them stay at work. Among 582 respondents, 28.0% reported that no change was needed to the WC system, while 57.6% provided suggestions or critiques. Reduce delays/simplify process/improve efficiency was the most frequent WC system theme-mentioned by 34.9%. Among 120 vocational rehabilitation participants, 35.8% reported that no change was needed to vocational rehabilitation, while 46.7% (N = 56) provided suggestions or critiques. More worker choice/input into the vocational retraining plan was the most frequent vocational rehabilitation theme-mentioned by 33.9%. CONCLUSIONS: This study's findings suggest that there is substantial room for improvement in workers' experience with the WC system. In addition, injured workers' feedback may reflect opportunities to reduce administrative burden and to improve worker health and RTW outcomes.
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 | 0,009 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».