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Enregistrement W4386969661 · doi:10.1136/bmjopen-2023-075858

Did implementation of no-fault auto-insurance in British Columbia, Canada, impact return to work following road trauma? Protocol for a before–after survival analysis

2023· article· en· W4386969661 sur OpenAlexaffabout
Herbert Chan, Shannon Erdelyi, Alex Jiang, Chris McLeod, Mieke Koehoorn, Jeffrey R. Brubacher

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTraffic and Road Safety
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAbsenteeismCensoring (clinical trials)Actuarial sciencePercentileStatisticsBusinessEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Road trauma (RT) is a major public health problem that often results in prolonged absenteeism from work. Limited evidence suggests that recovery after RT is associated with automobile insurance compensation schemes. In May 2021, British Columbia, Canada switched from fault-based to no-fault auto-insurance coverage. This manuscript presents the protocol for a planned evaluation of that natural experiment: We will evaluate the impact of changing automobile insurance schemes on return to work following RT. METHODS AND ANALYSIS: The evaluation will use a before-after design to analyse auto-insurance claims (1 April 2019 to 30 April 2024) in order to compare recovery of claimants with non-catastrophic injuries who filed claims under the no-fault insurance scheme to that of those who filed claims under the previous system. Claimants will be followed from date of injury until they return to work or have been followed for 6 months (right-censored). We will perform sensitivity analyses to examine the robustness of our findings. First, we will exclude injuries that occurred during the COVID-19 provincial State of Emergency. Second, we will use propensity score methods rather than conventional covariate adjustment to address potential imbalance between characteristics of claimants pre-change and post-change. Finally, as the implementation effect may have a heterogeneous association with time off work, we will use quantile regression with right-censoring at 6 months to model differences in return to work at the 25th, 50th, 75th and 90th percentiles. ETHICS AND DISSEMINATION: The study uses de-identified data and is approved by the University of British Columbia Clinical Research Ethics Board (H20-03644). This research is funded by the Insurance Corporation of British Columbia (ICBC). Findings will be published in the peer-reviewed literature and summarised in a report prepared for ICBC. We anticipate that our findings will inform policy decisions in other jurisdictions considering switching to no-fault auto-insurance schemes.

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)0,030
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,049
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: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,833
Score d'incertitude au seuil0,332

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0300,049
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,007
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0060,003
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0520,009

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,337 · 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
GenreProtocole

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
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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