Does Multidisciplinary Rehabilitation Benefit Whiplash Recovery?
Notice bibliographique
Résumé
In Brief Study Design. Population-based, incidence cohort. Objectives. To evaluate a government policy of funding community and hospital-based fitness training and multidisciplinary rehabilitation for whiplash. Summary of Background Data. Although insurance benefits commonly include rehabilitation for whiplash, its effectiveness is unknown. Methods. All Saskatchewan adults treated for whiplash (n = 6,021) over a 2-year period were followed up at 6 weeks, 3, 6, 9, and 12 months. Recovery was defined by self-report of improvement. Recovery times were compared between those attending fitness training at health clubs (n = 833), multidisciplinary outpatient rehabilitation (n = 468), and multidisciplinary inpatient rehabilitation (n = 135) to those receiving usual insured individual care. Results. Recovery was 32% slower in those receiving fitness training within 69 days of injury (P = 0.001) and 19% slower when received within 119 days of injury (P = 0.041). Recovery was 50% slower in those receiving outpatient rehabilitation within 119 days of injury (P = 0.001). Attending inpatient rehabilitation did not influence recovery rates during the follow up (P = 0.131). Multivariable adjustment for important prognostic factors did not change these results. Conclusions. We found no evidence to support the effectiveness of a population-based program of fitness training and multidisciplinary rehabilitation for whiplash. Rehabilitation programs should be tested in randomized trials before being recommended to injured populations. The effectiveness of group fitness training and multidisciplinary outpatient and inpatient rehabilitation has not been proven for whiplash injuries. Our evaluation of a province-wide program of community and hospital-based fitness training and multidisciplinary rehabilitation showed that outcomes were not better than the usual individual care provided by primary care practitioners.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».