Recovery from acute injury: Clinical, methodological and philosophical considerations
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The foundational basis for rehabilitation of musculoskeletal injury as a profession rests upon the ability of an organism to recover from a deviation in homeostasis, and the clinician's ability to influence that process. Much work has been done in an effort to describe and predict recovery from acute injury, in particular soft tissue injuries of the spine (whiplash and low back pain). Recent reviews have identified inconsistencies in the criteria for identifying recovery in this literature that hamper attempts at knowledge translation. PURPOSE: This article is intended to stimulate discussion around a new, standardised and acceptable set of criteria for discriminating between the injured individual who reaches a satisfying end to the experience of injury and the individual who does not reach that end. CONCLUSIONS: Self-discrepancy theory and self-determination theory are used to frame the discussion. It is hoped that the introduction of a new paradigm will lead to the development of more standardised, acceptable and useful outcomes, and will facilitate data synthesis from studies on prognosis and intervention for acute musculoskeletal injury.
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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 | 0,575 | 0,575 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,041 |
| Communication savante | 0,016 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».