Characterizing worker compensation claims in long-term care and examining the association between facility characteristics and severe injury: a repeated cross-sectional study from Alberta, Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite the physical demands and risks inherent to working in long-term care (LTC), little is known about workplace injuries and worker compensation claims in this setting. The purpose of this study was to characterize workplace injuries in LTC and to estimate the association between worker and organizational factors on severe injury. METHODS: We used a repeated cross-sectional design to examine worker compensation claims between September 1, 2014 and September 30, 2018 from 25 LTC homes. Worker compensation claim data came from The Workers Compensation Board of Alberta. LTC facility data came from the Translating Research in Elder Care program. We used descriptive statistics to characterize the sample and multivariable logistic regression to estimate the association between staff, organizational, and resident characteristics and severe injury, measured as 31+ days of disability. RESULTS: We examined 3337 compensation claims from 25 LTC facilities. Less than 10% of claims (5.1%, n = 170) resulted in severe injury and most claims did not result in any days of disability (70.9%, n = 2367). Most of the sample were women and over 40 years of age. Care aides were the largest occupational group (62.1%, n = 2072). The highest proportion of claims were made from staff working in voluntary not for profit facilities (41.9%, n = 1398) followed by public not for profit (32.9%, n = 1098), and private for profit (n = 25.2%, n = 841). Most claims identified the nature of injury as traumatic injuries to muscles, tendons, ligaments, or joints. In the multivariable logistic regression, higher staff age (50-59, aOR: 2.26, 95% CI 1.06-4.83; 60+, aOR: 2.70, 95% CI 1.20-6.08) was associated with more severe injury, controlling for resident acuity and other organizational staffing factors. CONCLUSIONS: Most claims were made by care aides and were due to musculoskeletal injuries. In LTC, few worker compensation claims were due to severe injury. More research is needed to delve into the specific features of the LTC setting that are related to worker injury.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».