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Enregistrement W4284972348 · doi:10.24095/hpcdp.42.7.02f

Expériences, besoins en services et répercussions des processus de la Commission de la sécurité professionnelle et de l’assurance contre les accidents du travail (WSIB) chez les travailleurs blessés et malades : données probantes de la ville et du district de Thunder Bay (Ontario, Canada)

2022· article· fr· W4284972348 sur OpenAlexaffvenueabout
Chelsea Noël, Deborah M. Scharf, Joshua Hawkins, Jessie Lund, Jewel Kozik, Anna Koné

Notice bibliographique

RevuePromotion de la santé et prévention des maladies chroniques au Canada · 2022
Typearticle
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Health and Safety Research
Établissements canadiensNOSM UniversityLakehead University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Les accidents du travail et les maladies professionnelles ont des répercussions physiques, sociales et psychologiques négatives sur les personnes qui en sont victimes. Bien que la Commission de la sécurité professionnelle et de l’assurance contre les accidents du travail (WSIB) de l’Ontario ait pour mandat d’atténuer ces effets, son processus de fonctionnement peut conduire à des difficultés. Les soutiens qui sont offerts aux travailleurs blessés peuvent être fragmentés et rares, notamment dans les régions qui sont mal desservies. Nous décrivons les expériences vécues par des travailleurs blessés ou malades du Nord­Ouest de l’Ontario dans le cadre de leurs démarches auprès de la WSIB, de même que les besoins en santé mentale de ces travailleurs, dans le but de promouvoir l’amélioration du système en place. Méthodologie Des travailleurs blessés et malades (n = 40) recrutés dans la collectivité de Thunder Bay et son district ont répondu à un sondage en ligne sur leurs besoins en matière de santé mentale, de services sociaux et de services juridiques lors de leurs démarches auprès de la WSIB. Des entrevues portant sur des thèmes similaires ont aussi été réalisées avec 16 autres travailleurs blessés et malades ailleurs dans le Nord-Ouest de l’Ontario ainsi qu’avec 8 fournisseurs de services communautaires connaissant bien le fonctionnement de la WSIB. Résultats Les travailleurs du Nord­Ouest de l’Ontario ont décrit les répercussions que leur accident du travail ou leur maladie professionnelle avait eues sur leur situation professionnelle, familiale, financière et sociale, ainsi que sur leur santé physique et mentale. Beaucoup ont aussi souligné les effets négatifs accrus attribuables aux processus mêmes de la WSIB, notamment les problèmes locaux liés à la protection de la vie privée dans les « petites villes » et le fardeau financier associé aux déplacements exigés par la WSIB, en particulier durant la pandémie de COVID­19. Les travailleurs et les fournisseurs de services ont proposé de rationaliser et de clarifier les processus de la WSIB, d’améliorer la continuité des soins offerts par la WSIB et de mettre en place des mesures spécifiques à la région, telles que l’amélioration de l’accès aux services de soutien régionaux par l’intermédiaire d’intervenants­pivots indépendants. Conclusion Les travailleurs du Nord­Ouest de l’Ontario subissent des effets négatifs dus à la fois aux blessures ou maladies professionnelles et au fonctionnement de la WSIB. Les intervenants pourront utiliser les constatations de cette recherche afin d’améliorer les démarches et la situation des travailleurs blessés et malades, en tenant compte plus particulièrement de la région du Nord.

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)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,195

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0080,004
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,326 · 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'étudeQualitatif
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
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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