Prognosis of patients with whiplash-associated disorders consulting physiotherapy: development of a predictive model for recovery
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patients with whiplash-associated disorders (WAD) have a generally favourable prognosis, yet some develop longstanding pain and disability. Predicting who will recover from WAD shortly after a traffic collision is very challenging for health care providers such as physical therapists. Therefore, we aimed to develop a prediction model for the recovery of WAD in a cohort of patients who consulted physical therapists within six weeks after the injury. METHODS: Our cohort included 680 adult patients with WAD who were injured in Saskatchewan, Canada, between 1997 and 1999. All patients had consulted a physical therapist as a result of the injury. Baseline prognostic factors were collected from an injury questionnaire administered by Saskatchewan Government Insurance. The outcome, global self-perceived recovery, was assessed by telephone interviews six weeks, three and six months later. Twenty-five possible baseline prognostic factors were considered in the analyses. A prediction model was built using Cox regression. The predictive ability of the model was estimated with concordance statistics (c-index). Internal validity was checked using bootstrapping. RESULTS: Our final prediction model included: age, number of days to reporting the collision, neck pain intensity, low back pain intensity, pain other than neck and back pain, headache before collision and recovery expectations. The model had an acceptable level of predictive ability with a c-index of 0.68 (95% CI: 0.65, 0.71). Internal validation showed that our model was robust and had a good fit. CONCLUSIONS: We developed a model predicting recovery from WAD, in a cohort of patients who consulted physical therapists. Our model has adequate predictive ability. However, to be fully incorporated in clinical practice the model needs to be validated in other populations and tested in clinical settings.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».