MPI Profile Classifications and Associated Clinical Findings Among Litigating Motor Vehicle Collision Patients
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The purpose of this study was to examine differences in precollision, pericollision, and postcollision clinical variables across litigating motor vehicle collision (MVC) patients who were classified as Dysfunctional (DYS), Interpersonally Distressed (ID), or Adaptive Copers (ACs) based on Multidimensional Pain Inventory (MPI) profile classifications. MATERIALS AND METHODS: A sample of 240 MVC patients who sustained serious physical injuries and experienced MVC-related chronic pain completed the MPI and provided responses to a semistructured psycholegal interview designed to elicit injury-related and pain-related symptoms and treatments, determine the presence and impact of precollision experiences, and render psychiatric diagnoses and ratings of psychological disability. RESULTS: A significant multivariate effect of MPI profile group on postcollision variables was revealed, with the DYS and ID groups reporting more pain sites than the AC group and the DYS group receiving more recommendations for treatment than the AC group. Larger proportions of the DYS and ID groups were diagnosed as experiencing major depressive disorder than the AC group. A rating of total psychological disability was applied most often to members of the ID group, with partial psychological disability applied most often to members of the DYS group, and no psychological disability applied most often to members of the AC group. DISCUSSION: This study extends the MPI literature by establishing the usefulness of the measure in determining those reports of MVC-related pain and emotional distress that are most likely to be associated with postcollision psychological disability. The current study supports the usefulness of MPI profile classifications in identifying MVC patients who are likely to require and benefit from intensive psychological and other rehabilitative interventions.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».