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Enregistrement W4392239769 · doi:10.1177/21650799231224033

Worker’s Compensation Injury and Illness Care: A Global Round Table

2024· article· en· W4392239769 sur OpenAlexaffabout
Olivia Begasse de Dhaem, Sarah Foster-Chang, B. Chandrashekar, Gleb Chigirinsky, Terrance D’souza, Nehal Mohammed Helmy, Xivananda Priolcar, Fabricio Salgado, Pavel Talmaci, Julie Thurlow, Yumiko Yanase, Steven J. Serra

Notice bibliographique

RevueWorkplace Health & Safety · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Health and Safety Research
Établissements canadiensWorkplace Safety & Insurance Board
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCompensation (psychology)Table (database)Workers' compensationPsychologyMedicineMedical emergencyPhysical medicine and rehabilitationComputer scienceSocial psychologyData mining

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Work-related injuries and diseases have a significant impact on workers and their families, society, and the economy. There is a gap in the literature regarding the structures, content, quality, and outcomes of international occupational health systems serving injured and ill workers. This global round table was an attempt to elucidate, evaluate, and identify areas needing improvement. METHODS: International occupational health professionals were identified via chain/snowball sampling and asked to answer five questions designed to evaluate the structures, processes, and outcomes of the workers' compensation systems in each country. FINDINGS: Areas for improvement identified during this round table included timely access, reducing the impact of liability and eligibility determinations on access to medical care, equitable access to care, and the accuracy of reporting. Canada had successfully utilized a virtual approach to care for the geographically remote worker. CONCLUSIONS: International workers' compensation structures are designed to ensure timely access to quality care and services. Financial incentives optimize the safety of the working environment. There remain areas for improvement. Resources are limited, especially within the public health systems, which may delay care and affect quality. Informal and remote workers often do not have the same access to care. Occupational Health Services (OHS) and national reporting databases exist throughout the world but may not accurately capture data on informal, self-employed, small business, migrant, and remote workers.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,093

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0070,005
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0280,004

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,448
Écart entre enseignants0,412 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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