Prevalence of Cold Sensitivity in Patients with Hand Pathology
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The purpose of this study was to evaluate the prevalence of cold sensitivity in patients with hand- and wrist-related diagnoses. METHODS: We included English-speaking adults who were more than 1 month following hand injury or onset of symptoms. Patients were asked if exposure to cold air or water provoked cold-related symptoms and to rank symptom severity (scale 0-10). Statistical analyses evaluated the relationships between the cold sensitivity and independent variables (age, gender, history of trauma, and time from injury/symptoms). RESULTS: There were 197 patients (mean age 49 ± 16 years): 98 trauma and 99 non-trauma cases. Cold-induced symptoms were reported by 34 %, with 10 % reporting severe symptoms. Exposure to cold air is the most common catalyst; mean severity score was 6.7 ± 2.2. Those with traumatic injuries compared to non-trauma diagnoses reported significantly more cold-induced symptoms (p = .04). Using backward linear regression, the significant predictors of cold symptom severity were trauma (p = .004) and time since onset (p = .003). Including only the trauma patients in the regression model, the significant predictor was time since injury (p = .005). CONCLUSIONS: Cold-induced symptoms are reported by more than 30 % of hand-related diagnoses, and exposure to cold air was the most commonly reported trigger. The significant predictors of cold-induced symptoms are traumatic injuries and longer time from injury. This study provides evidence of the common problem of cold sensitivity in patients with hand pathology. LEVEL OF EVIDENCE: Prognostic Level II.
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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 | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».