Assessing a whiplash management model: a population-based non-randomized intervention study.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the effectiveness of a multidisciplinary clinical management approach for whiplash-associated disorders (WAD) following a motor vehicle injury in Quebec. METHODS: A clinical management model was implemented in 5 geographic regions of the Province of Quebec, Canada, in 7 hospitals and 19 clinics. A 2-group population-based parallel design was used to assess its effectiveness. All patients with a new whiplash injury seen in these 26 centers between March and September, 2001 were entered into the Whiplash Management Model (experimental group). A reference group included all subjects who had a whiplash injury during this same period but were not seen in these 26 intervention centers. All subjects were followed for up to a year. The outcome variables were time on compensation, time to file closure, and total direct costs. RESULTS: A total of 288 patients with WAD were identified in the experimental group and 1,875 patients in the reference group. The rate of ending of compensation was significantly higher in patients who received the experimental treatment model than those receiving the reference treatment approach (rate ratio, RR: 3.2; 95% confidence interval, CI: 2.8-3.6). The rate of file closure was also significantly higher with the experimental treatment (RR: 1.5; 95% CI: 1.2-1.8). The average cost per patient was significantly reduced with the experimental intervention. CONCLUSION: A coordinated whiplash management approach can lead to earlier return to work and lower costs for patients who have sustained a whiplash injury.
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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 | 0,008 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».