The Role of Tissue Damage in Whiplash-Associated Disorders
Notice bibliographique
Résumé
In Brief Study Design. Nonsystematic review of cervical spine lesions in whiplash-associated disorders (WAD). Objective. To describe whiplash injury models in terms of basic and clinical science, to summarize what can and cannot be explained by injury models, and to highlight future research areas to better understand the role of tissue damage in WAD. Summary of Background Data. The frequent lack of detectable tissue damage has raised questions about whether tissue damage is necessary for WAD and what role it plays in the clinical context of WAD. Methods. Nonsystematic review. Results. Lesions of various tissues have been documented by numerous investigations conducted in animals, cadavers, healthy volunteers, and patients. Most lesions are undetected by imaging techniques. For zygapophysial (facet) joints, lesions have been predicted by bioengineering studies and validated through animal studies; for zygapophysial joint pain, a valid diagnostic test and a proven treatment are available. Lesions of dorsal root ganglia, discs, ligaments, muscles, and vertebral artery have been documented in biomechanical and autopsy studies, but no valid diagnostic test is available to assess their clinical relevance. The proportion of WAD patients in whom a persistent lesion is the major determinant of ongoing symptoms is unknown. Psychosocial factors, stress reactions, and generalized hyperalgesia have also been shown to predict WAD outcomes. Conclusion. There is evidence supporting a lesion-based model in WAD. Lack of macroscopically identifiable tissue damage does not rule out the presence of painful lesions. The best available evidence concerns zygapophysial joint pain. The clinical relevance of other lesions needs to be addressed by future research. There is evidence supporting a lesion-based model in whiplash-associated disorders. Biomechanical and clinical evidence is strong for zygapophysial (facet) joint pain, for which there is a valid diagnostic test and a proven treatment. Other lesions have been documented, but evidence of their clinical relevance has not yet been provided.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».