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Enregistrement W2037197735 · doi:10.1097/brs.0b013e3182388523

Prognosis after whiplash injury: where to from here? Discussion paper 4.

2011· review· en· W2037197735 sur OpenAlexaff
Michele Sterling, Linda Carroll, Helge Kasch, Steven J. Kamper, Brian Stemper

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2011
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineWhiplashWhiplash injuryPhysical medicine and rehabilitationInjury preventionPoison controlMedical emergencyPhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

STUDY DESIGN: Nonsystematic review and discussion of prognosis after whiplash injury. OBJECTIVE: To summarize the research and identify a research agenda for improving prognostic models after whiplash injury. SUMMARY OF BACKGROUND DATA: With up to 50% of individuals failing to fully recover after whiplash injury, the capacity to determine a precise estimate of prognosis will be important. Systematic reviews note inconsistencies and shortcomings of research in this area. METHODS: A nonsystematic review and discussion. RESULTS: Most prognostic whiplash studies are phase 1 (exploratory) studies with few confirmatory or validation studies yet available. It is recognized that whiplash is a heterogeneous condition and clinicians require prognostic indicators for clinical use. Although the evidence is not sufficiently strong to make firm recommendations, there are some prognostic factors that have shown consistency across studies and could be considered as preliminary flags or guides to gauge patients potentially at risk of poor recovery. These include pain and/or disability levels, neck range of movement, cold and mechanical hyperalgesia and psychological factors of recovery beliefs/expectations, post-traumatic stress symptoms, depression, and pain catastrophizing. It is not known whether these factors can be modified or whether modification will improve outcomes, thus they should not be considered directives for management. Research priorities identified to develop improved predictive models include confirmation and validation of factors identified in phase 1 studies; investigation of the interaction between variables; investigation of the predictive value of changes in variables over time; the inclusion of validated outcomes including measures of pain and disability as well as perceived recovery and psychological outcomes. CONCLUSION: The current evidence is not sufficiently robust to be able to confidently predict outcome after whiplash injury. A preliminary set of consistent factors has been proposed to assist clinicians in identifying individuals at risk of poor recovery. Directions for the development of improved prognostic models are discussed.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,046
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,118
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,241

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0460,118
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,006
Bibliométrie0,0060,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,008
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,002

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,261 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations47
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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