Poster 154 Physical Examination Changes Over the First 6 Months After Motor Vehicle Collisions
Notice bibliographique
Résumé
D. A. Kumbhare, none. To provide interim results from an ongoing study on the natural history of soft-tissue pain and injury after motor vehicle accidents. Observational study. Emergency department and physical medicine acute injury clinic in a teaching hospital in Hamilton, Ontario, Canada. Nineteen adults (11 women, 8 men) assessed within 2 weeks of a motor vehicle accident. The clinical examination included goniometer ranges in the cervical spine and shoulders, and palpation tenderness (scaled 0, 1, 2). Range of motion was contrasted with normal values to examine impairment in 3 cervical planes and 3 shoulder planes. Outcome measures included follow-up physical examination by using standardized impairment scores, as well as Likert scale pain, and pain diagrams. Changes over time were analyzed by correlated t-tests. All outcome measures except tenderness showed statistically significant improvements (P<.05). Mean (standard deviation [SD]) acute neck pain was 3.4±1.4 on a 0-6 numeric scale, with 25%±23% of body surface in pain, and 2.3±1.7 of 11 tender points. Average improvements at 6 months were only 21% for pain, 30% for anatomical distribution, and mean (SD) tenderness worsened slightly from 2.8±3.1 to 3.1±4.2 tender points. In the acute stage, 11 of 19 had impairment in all 3 cervical planes and 9 of 19 had impairment in shoulder flexion or abduction. At 6 months, this had improved to 8 of 19 and 4 of 19, respectively. Seven (37%) were not working at 2 weeks, but only 3 (16%) were off work at 6 months. Of these 3, 1 was not working before the accident, 1 had the only detected tear (close to full-thickness supraspinatus), and 1 could not obtain modified work. In conclusion, within the clinical range studied, the findings suggest that, although improvement was detectable statistically, there was only modest clinical improvement in pain and movement, with best improvement in shoulder ranges. Despite only modest physical improvement, the majority of individuals returned to work.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 0,003 |
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; les deux têtes enseignantes 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 ».