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Enregistrement W3210208029 · doi:10.1136/oem-2021-epi.152

O-357 Examining variations in work disability duration by firm size: a comparative study of workers’ compensation claims in Canada and Australia

2021· article· en· W3210208029 sur OpenAlexaffabout
Robert Macpherson, Tyler Lane, Alex Collie, Chris McLeod

Notice bibliographique

RevueOral Presentations · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Health and Safety Research
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPercentileReceiptDuration (music)Work (physics)Quantile regressionWorkers' compensationDemographic economicsMedicineBusinessCompensation (psychology)DemographyPsychologyEconomicsAccountingStatisticsEngineeringEconometrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Small firms, while more numerous than large firms, often face greater challenges in implementing effective occupational health and safety and return-to-work programs. Research has rarely looked at firm size as a determinant of work disability duration and has been limited to single jurisdictions. Objectives To identify whether there were differences in work disability duration between injured workers employed by small, medium and large firms and whether these differences varied between workers’ compensation jurisdictions in Canada (CAN) and Australia (AUS). Methods Workers’ compensation data were used to identify comparable lost-time, work-related injury and musculoskeletal disorder claims in five Canadian and five Australian jurisdictions between 2011 and 2015. Work disability duration was measured using cumulative days in receipt of disability benefit payments up to one-year post-injury. Jurisdiction-specific quantile regression models were used to compare cumulative disability days paid from small ( < 2 0 full-time equivalents (FTEs), medium (20–199 FTEs), large (200+ FTEs) firms at 25th, 50th, and 75th percentiles in the disability distribution, adjusting for confounders. Results Differences in work disability duration by firm size were observed in all jurisdictions except the Northern Territories (AUS). Compared to large firms, small firms were paid the most disability days at each percentile, particunarly in Victoria (AUS), Saskatchewan (CAN), the Australian Capital Territory, and Tasmania (AUS), where an additional 63.0, 31.1, 37.0, and 27.4 days were paid at the 75th percentiles of the distributions, respectively. Claims from medium-sized firms were generally paid more disability days than large firms except in Western Australia and Tasmania, where they were paid less. Conclusions Small firms were shown to have the longest work disability durations in 9 of the 10 study jurisdictions. Claims management processes need to be sensitive to the challenges that small firms face in accommodating and returning injured workers back to work.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,173

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0040,006
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,247
Tête enseignante GPT0,506
Écart entre enseignants0,259 · 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
Résumé présentoui

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