Early Prognostic Factors for Claim Cost and Claim Duration Following a Work-Related Back Injury in Saskatchewan, Canada
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The objective of the current study was to determine the degree to which individual prognostic factors obtained within the first 3-4 weeks of the initiation of a work-related back injury claim can predict claim cost and claim duration. METHODS: Prognostic factor data and outcome data regarding claim cost and duration were obtained from back injury claimants via an online questionnaire and the local workers' compensation board. Regression models were used to determine which of the factors were best able to predict claim cost, claim duration, and chronic work disability. RESULTS: Age, disability, and an accommodation and/or early return-to-work program being offered were included in the three final regression models and were therefore deemed to be best able to predict all three outcomes. Recovery expectations was also included in the final regression model for claim duration and is therefore able to assist in the prediction of this outcome. CONCLUSION: The regression models produced in the current study could be used to formulate equations to estimate claim cost and duration, thereby allowing insurers to identify "high-risk claims" early in the claim process and facilitate more targeted interventions in such cases. As well, whether an accommodation and/or early return-to-work program is offered is highlighted as a modifiable risk factor that could be used by insurers, employers, and workers to reduce claim cost and claim duration.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».