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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이종인 (청송보건의료원) 김형렬 (가톨릭대학교)
저널정보
대한의학회 Journal of Korean Medical Science Journal of Korean Medical Science Vol.33 No.19
발행연도
2018.1
수록면
1 - 12 (12page)

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Background: Many studies have tried to develop predictors for return-to-work (RTW). However, since complex factors have been demonstrated to predict RTW, it is difficult to use them practically. This study investigated whether factors used in previous studies could predict whether an individual had returned to his/her original work by four years after termination of the worker's recovery period. Methods: An initial logistic regression analysis of 1,567 participants of the fourth Panel Study of Worker's Compensation Insurance yielded odds ratios. The participants were divided into two subsets, a training dataset and a test dataset. Using the training dataset, logistic regression, decision tree, random forest, and support vector machine models were established, and important variables of each model were identified. The predictive abilities of the different models were compared. Results: The analysis showed that only earned income and company-related factors significantly affected return-to-original-work (RTOW). The random forest model showed the best accuracy among the tested machine learning models; however, the difference was not prominent. Conclusion: It is possible to predict a worker's probability of RTOW using machine learning techniques with moderate accuracy.

목차

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0000 / Industrial accident compensation insurance act google schola 안준기 / 2015 / 산재근로자의 경제활동 변동 및 자존감에 영향을 미치는 요인에 관한 연구 / 사회보장연구 31(1):109~135 google schola 정원미 / 2003 / 산업재해 근로자의 직장복귀 예측요인 / Annals of Occupational and Environmental Medicine 15(2):119~131 dbpia 강희태 / 2006 / 산업재해 근로자의 직장복귀 및 원직복귀 예측 요인 / Annals of Occupational and Environmental Medicine 18(3):221~231 dbpia 안치민 / 2006 / 산재근로자의 원직복귀 예측요인 / 사회복지정책 (27):177~194 google schola

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