Notice bibliographique
Résumé
Background There is a need tomore accurately enumerate workers with musculoskeletal injuries who make lost-time claims to workers compensation boards. The objective of this study is to develop an approach to more accurately enumerate these workers. Methods Lost-time claims to the Ontario Workplace Safety & Insurance Board (WSIB) were reviewed.Using neckpain as an example, nature of injury andpart of body codeswere identified to classify cases. Claims of a random sample of 434 claimants were reviewed. The proportion of claimants classified as having neck pain was computed. Results The proportion of claimants classified with soft-tissue injuries to the neck varied from 0.88 for codes including ‘‘neck/cervical region,’ ’ 0.69 for ‘‘back region’ ’ to 0.05 for those coded as ‘‘shoulder/upper arm.’’ Conclusions Restricting the enumeration of injuries to specific part of body codes can lead to a gross underestimation of the magnitude of soft-tissue disorders in epidemiological studies using workers ’ compensation data. The proposed approach leads to more accurate enumeration. Am. J. Ind. Med. 49: 557–568, 2006.2006Wiley-Liss, Inc. KEY WORDS: measurement; diagnosis; bias; neck injury; workers ’ compensation; occupational injury; administrative database
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,898 | 0,828 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».