Self-rated disability, fear-avoidance beliefs, nonorganic pain behaviors are important mediators of ranges of active motion in chronic whiplash patients
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The influence of self-rated disability and fear-avoidance beliefs on whiplash sufferers in their performance of active ranges of motion has not been studied well. We undertook a cross-sectional study to determine this. METHODS: Chronic whiplash subjects completed a standard clinical examination. They completed the Neck Disability Index (NDI), the Tampa Scale for Kinesiophobia (TSK) and pain visual analog scale (VAS). Active ranges of motion (goniometer) and cervical nonorganic simulation signs (C-NOSS) were obtained by the examiner. Univariate and multivariable analyses were conducted on these scores. RESULTS: Sixty-four subjects (37 female) with a mean age of 41.4 (SD 16.1) years completed all scores. NDI, pain VAS and C-NOSS correlated significantly with ROM. In a multivariable model, only the NDI score contributed significantly to the variance of the ROM scores (14%). CONCLUSION: As chronic whiplash sufferers perform ROM in a clinical examination, these ranges are importantly influenced by their self-perceived disability. Cervical nonorganic simulation signs can be helpful in distinguishing high from very high levels of disability and motion restriction. The lack of correlation with the TSK may present a challenge to the Fear Avoidance Model in whiplash. Implications for Rehabilitation Self-ratings of disability in chronic whiplash sufferers are influenced by their fear-avoidance beliefs. While self-ratings of disability are known to predict chronicity of whiplash, there is less known about how these ratings affect impairment assessment during recovery. This study shows that self-ratings of disability influence the presentation of impairment by chronic whiplash sufferers with respect to their ranges of neck motion. Signs of nonorganic behavior also influence ranges of motion and self-ratings of disability. These findings should be incorporated into the interpretation of impairment findings in chronic whiplash sufferers in order to improve management.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 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 ».