A review of the definitions of ‘recovery’ used in prognostic studies on whiplash using an ICF framework
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The purpose of this article is to review the various definitions of recovery used in the prognostic whiplash literature to date, and to evaluate them from the framework of the International Classification of Functioning, Disability and Health (ICF). METHODS: Reference lists of previous systematic reviews and meta-analyses on the topic were reviewed and citations were retrieved. An updated Medline search was performed. Recovery rates and the method for operationalising recovery were extracted and evaluated for their fit within the ICF model of health. Descriptive statistics were calculated and presented. RESULTS: Thirty-one independent cohorts were identified. In total, 30 different primary methods for defining recovery were described in the sample of literature. Eighty-three percent of the primary outcomes fit within the body structure and function domain of the ICF. Restricted participation was the second most common domain represented, followed by activity limitations. Even within each domain, there is wide variability in the cut-off values for dichotomising a group as recovered or not. CONCLUSIONS: The wide range of recovery rates reported in the literature can be at least partly accounted for by the lack of a standardised definition of recovery after acute whiplash. The emphasis on symptoms in the current literature neglects other important aspects of health as described by the ICF.
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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 | 0,002 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».