Development of a Cumulative Psychosocial Factor Index for Problematic Recovery Following Work-Related Musculoskeletal Injuries
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Psychosocial variables such as fear of movement, depression, and pain catastrophizing have been shown to be important prognostic factors for a wide range of pain-related outcomes. The potential for a cumulative relationship between different elevated psychosocial factors and problematic recovery following physical therapy has not been fully explored. OBJECTIVE: The purpose of this study was to determine whether the level of risk for problematic recovery following work-related injuries is associated with the number of elevated psychosocial factors. DESIGN: This was a prospective cohort study. METHODS: Two hundred two individuals with subacute, work-related musculoskeletal injuries completed a 7-week physical therapy intervention and participated in testing at treatment onset and 1 year later. An index of psychosocial risk was created from measures of fear of movement, depression, and pain catastrophizing. This index was used to predict the likelihood of experiencing problematic recovery in reference to pain intensity and return-to-work status at the 1-year follow-up. RESULTS: Logistic regression analysis revealed that the number of prognostic factors was a significant predictor of persistent pain and work disability at the 1-year follow-up. Chi-square analysis revealed that the risk for problematic recovery increased for patients with elevated levels on at least 1 psychosocial factor and was highest when patients had elevated scores on all 3 psychosocial factors. LIMITATIONS: The physical therapy interventions used in this study were not standardized. This study did not include a specific measure for physical function. CONCLUSIONS: The number of elevated psychosocial factors present in the subacute phase of recovery has a cumulative effect on the level of risk for problematic recovery 1 year later. This research suggests that a cumulative prognostic factor index could be used in clinical settings to improve prognostic accuracy and to facilitate clinical decision making.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».