Are Prevalent Self-reported Cardiovascular Disorders Associated With Delayed Recovery From Whiplash-associated Disorders
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The aim of this cohort study was to investigate the association between self-reported cardiovascular disorders (CVD) and recovery from whiplash-associated disorder (WAD) after a traffic collision. MATERIALS AND METHODS: This study was based on the Saskatchewan Government Insurance cohort, including individuals over 18 years of age, who made a traffic-injury claim or received health care after a traffic injury, between 1997 and 1999. Participants completed a baseline questionnaire and were followed up by telephone interviews at 6 weeks, 3 months, 6 months, 9 months, and 12 months after injury. Our sample includes a subcohort of 6011 participants who reported WAD (defined as answering "yes" to the question "Did the accident cause neck or shoulder pain") at baseline. The outcome, self-perceived recovery, was measured at all follow-up interviews. The presence of CVD and its effect on health was classified into 3 exposure categories: (1) CVD absent, (2) CVD present with no or mild effect on health, and (3) CVD present with moderate or severe effect on health. The association between CVD and recovery from WAD was assessed with Cox regression, and adjusted for potential confounders. RESULTS: We found a crude association between comorbid CVD with moderate or severe effect on health in women. However, the adjusted association was weak and potentially affected by residual confounding. We found no association in men. DISCUSSION: Our results suggest that CVD does not have an impact on the recovery of individuals with WAD.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».