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Enregistrement W3209675834 · doi:10.1136/oem-2021-epi.105

O-483 Geographic variation in work disability duration in 5 Canadian workers’ compensation jurisdictions

2021· article· en· W3209675834 sur OpenAlexaffabout
Kimberly Sharpe, Kimberlyn McGrail, Chris McLeod, Cameron Mustard

Notice bibliographique

RevueOral Presentations · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Health and Safety Research
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDuration (music)JurisdictionDemographyMedicineGeographic variationWork (physics)Occupational safety and healthPhysical therapyEnvironmental healthPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Prior research has focused on individual or employer-level factors that influence work disability duration. A smaller number of studies identified differences in work disability duration by province or state and the urban-rural spectrum. Variations may also occur across smaller units of geography due to place-based factors, such as labour market characteristics and healthcare access, that play an important role in work disability duration. Objectives The purpose of this study is to describe geographic variation in work disability duration within five work disability jurisdictions in Canada and examine if variation differs by injury type and jurisdiction. Methods Using Canadian workers’ compensation data, we examined variability in disability days by calculating the coefficient of variations (CVs) across standardized units of geography in cohorts of workers with low back, shoulder and knee injuries. Results Preliminary results suggest shoulder injuries had the longest disability duration with a mean of 50.10 days (SD 67.94), followed by knee injuries with a mean of 44.77 days (SD 62.03). Low back injuries had the shortest duration with a mean of 27.31 days (SD 45.49). There were different patterns of regional variation within jurisdictions. In three jurisdictions, British Columbia, Manitoba and Ontario, higher CV values were observed for shoulder injuries (10.98, 12.03 and 15.65 respectively) and lower CVs observed for knee injuries (6.34, 9.77, 14.19 respectively). In contrast, in Alberta and Saskatchewan CVs were lower for shoulder injuries (4.47 and 4.92 respectively) and higher for low back injuries in Alberta (CV=8.27) and knee injuries in Saskatchewan (CV=13.49). Conclusion Findings suggest that variation across regions differs by jurisdiction and injury cohorts. This variation may reflect differences in approaches to treatment for specific injuries across jurisdictions. Further analysis will examine the association between work disability duration and workers’ compensation healthcare utilization and spending in these cohorts.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,114

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,080
Tête enseignante GPT0,453
Écart entre enseignants0,373 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission2
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