Personality Disorders are Not Associated With Nonrecovery in Patients With Traffic-Related Minor Musculoskeletal Injuries
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Personality disorders (PDs) have been suggested to be one of the determinants that might influence recovery after injuries but has rarely been measured. This study describes the occurrence of PDs among patients with minor traffic-related musculoskeletal injuries and relates these disorders to nonrecovery 12 months after the injury. METHODS: This is a single-center, prospective, cohort study. We included patients with minor traffic-related musculoskeletal injuries at a general hospital in Stockholm, Sweden, with a catchment area of 0.6 million people. Structured Clinical Interview II screen questionnaire was used to measure PD. Outcome measure were self-reported recovery at 12 months (yes/no). RESULTS: Fifty-one percent of all patients (102 of 200) had at least one PD, and 20% had at least two. The proportion of nonrecovered was 50% (51 of 102) among those with one or more PD compared with 39% (38 of 98) among those without any PD (p = 0.12). Patients with a Cluster A (paranoid, schizoid, and schitzotypal) or Cluster B (borderline, histrionic, narcissistic, and antisocial) PD were associated with nonrecovery. When compared with patients without any PD, patients with a Cluster A or Cluster B PD had an increased risk of nonrecovery (OR: 2.5; 95% CI: 1.0 -5.9 and OR: 2.1; 95% CI: 1.2-3.8, respectively). However, after adjusting for mental health factors at the time of the injury, these associations were no longer significant. DISCUSSION: PDs are common among patients with minor traffic-related musculoskeletal injuries. Our study does not support the view that PDs are associated with nonrecovery. The patient's mental health status at the time of the crash seems to be more important for nonrecovery than a PD.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
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 ».