Factors associated with recovery expectations following vehicle collision: A population-based study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Positive expectations predict better outcomes for a variety of health conditions including recovery from whiplash-associated disorders, but we know little about which individuals have negative expectations, and therefore may be at risk for poor whiplash-associated disorders recovery. METHODS: We assessed expectations for global recovery in a population-based cohort of 6015 individuals with traffic-related whiplash-associated disorders. We used multinomial logistic regression analysis to model factors associated with expecting to recover slowly, or not recover at all, as opposed to expecting to recover quickly. RESULTS: Depressive symptomatology, lower education, lower income, male gender, younger age, being a passenger in the vehicle, history of neck pain, and greater initial pain (greater percentage of body in pain, greater intensity of neck pain and presence of low back and/or headache pain) were associated with poor expectations for recovery. CONCLUSION: A number of demographic, socioeconomic and injury-related factors were associated with expectations for recovery in whiplash-associated disorders. Two of the strongest associated factors were depressive symptomatology and initial neck pain intensity. These results support using a biopsychosocial approach to evaluate expectancies and their influence on important health outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».