Perceived Quality of Life With Spinal Cord Injury: A Comparison Between Emergency Medicine and Physical Medicine and Rehabilitation Physicians
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To explore the attitudes of health care providers who treat patients with spinal cord injury (SCI) and examine whether Emergency Medicine (EM) and Physical Medicine and Rehabilitation (PM&R) physicians differ in their judgments about quality of life (QOL) after SCI. DESIGN: Questionnaire survey of PM&R and EM physicians. PARTICIPANTS: Board-certified PM&R and EM physicians listed in the American Academy of Physical Medicine & Rehabilitation and the American College of Emergency Physicians and/or faculty from academic PM&R and EM departments in the United States and Canada. MAIN OUTCOME MEASUREMENTS: Evaluating various aspects of perceived QOL if the physician hypothetically sustained an SCI, including impact on leisure activities, social relationships, happiness, meaningful work, satisfying sexual relationships, and overall QOL. RESULTS: A total of 91 EM physicians and 89 PM&R physicians completed the surveys. PM&R physicians were more likely to agree that they would have a better QOL compared with EM physicians, regardless of the level of injury or aspect of life (P < .01 in all cases). Female physicians, regardless of specialty, were more likely to choose a lower level at which they would choose to die, rather than live, if they sustained an SCI (P = .03). Physicians in both groups were more likely to disagree that they would have a high QOL at a lower level of injury if they disagreed at a higher level of injury (P ≤ .02). CONCLUSIONS: Regardless of specialty, PM&R and EM physicians have their own personal perceptions of QOL with SCI. PM&R physicians tend to believe that they would have a higher QOL with an SCI compared with EM physicians and likely have a more optimistic view of SCI. Patient care may be improved by interdisciplinary discussion, as evidenced by the disparity exhibited by practitioners in these 2 specialties who care for the same patient population.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».