A Novel Clinical Instrument for Predicting Delayed Recovery After Musculoskeletal Injuries
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Early identification of patients at risk for delayed recovery after an injury is important to effectively target rehabilitation. This study presents a new instrument, the Prediction of Prolonged Self-Perceived Recovery After Musculoskeletal Injuries questionnaire (PPS), for prediction of self-perceived nonrecovery after musculoskeletal injuries. METHODS: On the basis of a historic cohort (model building set, n = 557), we constructed the PPS consisting of two demographic variables (educational level and working status), a crude injury classification, and patient-rated physical and mental complaints during the acute phase of the injury. We evaluated the PPS's ability to predict self-perceived nonrecovery at 6 months in a new group of patients with minor musculoskeletal traffic-related injuries (validation set, n = 279). RESULTS: Our findings demonstrate that the PPS foresees an unfavorable course with a greater accuracy than prediction based exclusively on information about the injury. The overall percentage of correct predictions in the model building set was 77%. The overall percentage of correct predictions in the validation set was 67%. The sensitivity and specificity in relation to nonrecovery at 6 months was 55% and 73%, respectively. CONCLUSIONS: This is the first prospective clinical study in which an instrument is used for prediction purpose. On the basis of our results, we think that the PPS, even if not fully developed, can be used by clinicians as a tool for early identification of patients at risk for delayed recovery after trauma. A nonnegligible proportion of the patients who would benefit from additional rehabilitation are missed by the instrument in its present form. Further research is needed to verify our results.
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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 | 0,004 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».