Quality of life in patients with multiple injuries -- basic issues, assessment, and recommendations
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: While the primary goal of trauma care continues to be the preservation of life, interest has begun to focus on disability and quality of life of those who survive. Numerous instruments have been developed to measure personal well-being, impairment, or subjective life-satisfaction. But there is no consensus regarding which instruments are most appropriate to use in multiply injured patients, and comparison of results are difficult. OBJECTIVE: The objective of this multinational conference was to arrive at a consensus regarding the measurement of quality of life in survivors of multiple trauma. Specifically we sought to identify the best time intervals for measurement and a minimum set of instruments. METHOD: The group reviewed instruments currently in use for quality of life measurement in multiply injured patients. A structured discussion covered the following topics: definition of the population, the concept of quality of life, the importance of different domains of quality of life at different time points, the type of measures and their validity, consistency, and practicability, the mode of administration, subject burden, and availability of population norms. RESULTS: The group suggested three time points, after 3, 12 and 24 months, for the assessment of quality of life after multiple injury. The Glasgow Outcome Scale (GOS) was suggested as an overall global outcome measure including death and vegetative state. The EuroQol was proposed to permit economic analysis, and the SF-36 as a validated global quality of life measure. CONCLUSION: While most selected measures are psychometrically sound, many have had limited use in the setting of multiple injuries. Researchers and clinicians may use these suggestions as a source of information when developing a measurement strategy.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle