Low Pain Catastrophization and Disability Predict Successful Outcome to Radiofrequency Neurotomy in Individuals with Chronic Whiplash
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Physical and psychological symptoms of individuals with chronic whiplash-associated disorders (WAD) are modulated by successful treatment with cervical radiofrequency neurotomy (cRFN). However, not all individuals respond to cRFN, and it is unknown which clinical features predict successful response to cRFN. METHODS: This prospective cohort study investigated 53 individuals with chronic WAD (36 female, 17 male; mean age = 44.7 ± 10.9 (SD) years) who underwent cRFN. Predictor variables measured at baseline (prior to RFN) included self-reported pain (VAS), disability (NDI), post-traumatic stress symptoms (PDS), pain catastrophizing (PCS), and measures of sensory hypersensitivity (pressure and cold pain thresholds). The outcome measure was perceived Global Rating of Change (where scores ≥ 4 were classified as a successful response) 3 months post-cRFN. RESULTS: Univariate logistic regression demonstrated that lower levels of disability and pain catastrophizing were associated with successful response of cRFN (both P < 0.05). Multivariable logistic regression demonstrated that low levels of pain catastrophizing and disability remained significant predictors of a successful response to cRFN (both P < 0.05). CONCLUSIONS: Low levels of pain catastrophizing and disability independently predicted a successful response to cRFN in patients with chronic 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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».