Evaluating effectiveness of an integrated return-to-work and vocational rehabilitation program on work disability duration in the construction sector
Notice bibliographique
Résumé
Objective The aim of this study was to investigate whether an integrated return-to-work (RTW) and vocational rehabilitation (VR) program – the Work Reintegration (WR) program – was associated with reduced work disability duration in the construction sector in Ontario, Canada. Methods Workers’ compensation data from the Ontario Workplace Safety and Insurance Board were extracted for lost-time construction worker claims following work-related injuries between 2009 and 2015. Claims receiving referrals to RTW and VR specialists (treatments) were matched with claims receiving no referrals (controls) during the periods before and after the WR program introduction. Multivariable difference-in-differences linear and quantile regression models were used to examine differences in cumulative disability days paid during two-years post-injury between treatment and control groups before and after the program change and the difference in these differences, overall, and at different disability distribution percentiles. Results The WR program introduction was associated with reductions in cumulative disability days paid for all claims but most notably among longer duration claims referred to RTW specialists (reduction of 274 days at the 90 th percentile in the disability distribution) and shorter duration claims referred to VR specialists (reductions of 255 and 214 days at the 25 th and 50 th percentiles in the disability distribution, respectively). Conclusions The WR program introduction was effective in reducing cumulative disability days paid for construction worker claims but the effects varied at different percentiles in the disability distribution, as well as by specialist referral. The findings highlight the benefits of better integrated RTW and VR services to injured workers in the construction sector.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,012 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».