Factors Influencing Neck Pain Intensity in Whiplash-Associated Disorders
Notice bibliographique
Résumé
In Brief Study Design. Cohort study of subjects with whiplash-associated disorders (WAD). Objective. To assess the association between preinjury factors and neck pain intensity within 30 days after a motor vehicle collision. Summary of Background Data. Neck pain is the main symptom in WAD. There are studies of nonspecific musculoskeletal pain suggesting that pain intensity can be modified by psychologic, personal, or social factors, but, to our knowledge, no studies have investigated the association between such factors and neck pain intensity in WAD. Methods. The subjects (n = 5970) either filed a claim or were treated for neck pain within 30 days after a collision. Neck pain intensity was measured on the visual analog scale. Results. Fair or poor health before the collision was associated with severe neck pain in females (odds ratio 4.0, 95% confidence interval 1.8–8.9). Other associated factors in females included low education and prior neck pain. Low family income was associated with severe neck pain in males (odds ratio 2.3, 95% confidence interval 1.5–3.4), as was prior headache and being unaware of the head position at the time of collision. Conclusion. The results suggest that neck pain intensity in WAD seems to be influenced by several factors other than characteristics related to the injury event itself. A study of whiplash-associated disorder injuries investigated the relationship between noncollision related and collision-related factors, and the outcome neck pain intensity. The results suggest that pain intensity is affected by socioeconomic and preinjury health-related factors, as well as collision-related factors. Gender is an important determinant of which factors are important.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».