{“状态”：“确定”，“消息类型”：“工作”，“信息版本”：“1.0.0”，“邮件”：{“索引”：{-“日期-部件”：[[2023,12,20]]，“日期-时间”：“2023-12-20T15:03:48Z”，“时间戳”：1703084628178}，“参考-计数”：76，“出版商”：“牛津大学出版社（OUP）”，“发行”：“11”，“许可证”：[{“开始”：{:“日期-零件”：[2022,8,29]]，”日期-时间“：”2022-08-29T00:00:00Z“，”时间戳“：16617312000000｝，“内容版本”：“vor”，“延迟天数”：0，“URL”：“https:\/\/architec.oup.com\/journals\/pages\/open_access\/finder_policies\/corriolog\/standard_publication_model”｝]，“资助者”：[｛“name”：“通过与密歇根大学的研究协议实现同行健康”｝]，“内容域”：｛“域”：[]，“交叉标记限制”：false｝，“short-container-title”：[]，“published-print”：{“date-parts”：[[2022,10,7]]}，“abstract”：“摘要<\/jats:title>\n\n个目标<\/jats:title>\n职业伤害（OI）给美国人口带来了巨大的负担。预测模型有助于将资源集中在那些面临延迟返工（RTW）风险最大的人身上。RTW取决于随时间发展的因素；然而，现有的方法仅利用受伤时收集的信息。我们通过对首次受伤后收集的诊断和治疗的纵向观察，研究动态评估RTW的性能优势<\/jats:p>\n<\/jats:sec>\n\n个材料和方法我们描述了使用初始损伤时收集的信息的方法（基线模型）和使用在患者恢复期内收集的纵向信息的拟议方法（拟议模型）之间的预测性能差异。为了控制比较，这两个模型使用相同的深度学习体系结构，仅在使用的信息上有所不同。我们利用OI索赔的大型纵向观察数据集，就未来工作状态的日常预测（工作与不工作）方面，比较了这两种方法的性能。这两种方法的性能是根据接收器操作员特征曲线（AUROC）下的面积和预期校准误差（ECE）进行评估的<\/jats:p>\n<\/jats:sec>\n\n个结果<\/jats:title>\n经过二次抽样和应用纳入标准后，我们的最终数据集涵盖了294u200a103个OI，这些OI在序列、开发和测试数据集（1/3、1/3、1/3）之间平均分配。就测试数据集的辨别性能而言，该模型的AUROC为0.728（90%置信区间：0.723，0.734），而基线值为0.591（0.585，0.598）。该模型的ECE值为0.004（0.003，0.005），而基线值为0.016（0.009，0.018）<\/jats:p>\n<\/jats:sec>\n\n个结论<\/jats:title>\n纵向方法优于当前实践，显示出利用观测数据在OI环境下动态更新RTW预测的潜力。这种方法可以使医生和工人2019年补偿计划更有效地管理大量受伤工人<\/jats:p>\n“，”DOI“：”10.1093\/jamia\/ocac130“，”type“：”journal-article“，”created“：{”date-parts“：[2022,8,29]]，”date-time“：”2022-08-29T10:22:28Z“，”timestamp“：1661768548000}“page”：“1931-1940”，“source”：”Crossref“，”is-referenced-by-count“：1，”title“：[”职业伤害工人工作状态的动态预测：评估纵向观察值“]，”前缀“：”10.1093“，”卷“：”29“，”作者“：[{”ORCID“：”http://\/ORCID.org\/0000-0003-169-6832“，”authenticated-ORCID“：false，”给定“：”Erkin“，”家庭“：”\u00d6tle\u015f“，”序列“：”first“，”从属关系“：[}”名称“：”美国密歇根州安娜堡密歇根大学工业与运营工程系“}，{“name”：“美国密歇歇根州安娜堡密西根大学医学院医学科学家培训项目”}]}，}“given”：“Jon”，“family”：“Seymour”，“sequence”：“additional”，“affiliation”：[{“name”：“Peers 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