Baseline Pain Intensity Is a Predictor of Chronic Pain in Individuals With Distal Radius Fracture
Notice bibliographique
Résumé
STUDY DESIGN: Secondary analysis of cohort study. OBJECTIVE: This study examined whether baseline pain intensity is a predictor of chronic pain and wrist/hand functions at 1 year following distal radius fracture (DRF). The study also examined the cutoff level for baseline pain intensity that best predicted chronic pain. BACKGROUND: Many individuals experience wrist/hand pain and functional impairments for as long as 1 year after DRF. Early identification of individuals at risk of these adverse outcomes can facilitate the delivery of required interventions to mitigate the risk. METHODS: Data for the Patient-Rated Wrist Evaluation (PRWE) pain and function subscales at baseline and 1 year after DRF, age, sex, injury to the dominant side, presence of comorbidity, education level, mechanism of fracture, smoking status, fall history, and energy of fracture were extracted from an existing data set. Multivariate regression analysis examined the utility of baseline pain intensity and the above variables in predicting pain and functional status at 1 year in individuals with DRF. Receiver operating characteristic curves examined the sensitivity/specificity of baseline pain intensity in predicting chronic pain and functional impairment. RESULTS: Required data were available for 386 individuals. Baseline pain intensity was found to be a strong predictor of chronic pain, explaining 22% of the variance. A baseline score of 35 out of 50 on the pain subscale of the PRWE had the best sensitivity (85%) and specificity (79%) cutoff values for predicting chronic pain at 1 year after DRF. CONCLUSION: Rehabilitation practitioners may be able to use a score of greater than 35/50 on the PRWE pain subscale to screen individuals at risk of chronic pain following DRF. LEVEL OF EVIDENCE: Prognosis, level 4.
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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 | 0,005 | 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 ».