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Enregistrement W2129812226 · doi:10.1186/s12891-015-0488-3

Examining outcome of early physician specialist assessment in injured workers with shoulder complaints

2015· article· en· W2129812226 sur OpenAlexaff
Helen Razmjou, Dragana Boljanovic, Sandra Lincoln, Christopher R. Geddes, Iona Macritchie, Caterina Virdo-Cristello, Robin R. Richards

Notice bibliographique

RevueBMC Musculoskeletal Disorders · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDemographicsPhysical therapyDashSports medicineOrthopedic surgeryBicepsRehabilitationPhysical medicine and rehabilitationSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: There is minimal research on demographics, type of injury and diagnosis of injured workers with shoulder problems. The purposes of this study were: 1) to document the demographics of patients with shoulder complaints referred to an Early Shoulder Physician Assessment (ESPA) Program and to describe the recommended management, and 2) to examine the relationship between patient characteristics and their subjective complaints of pain and functional difficulty. METHODS: This study involved a retrospective review of electronic files of injured workers mostly seen within the first 16 weeks of injury or recurrence. Measures of functional difficulty and pain were the Quick Disabilities of the Arm, Shoulder and Hand (QuickDASH) and Numeric Pain Scale (NPS). RESULTS: Files of 550 consecutive patients, 260 females (47%), 290 men (53%) were examined. The average age was 49 (SD = 11, range 22-77), with 28 (5%) patients being 65 years of age or older. Patients who were not working were the most disabled group based on Quick DASH (F = 49.93, p < 0.0001) and NPS (F = 10.24, p = 0.002). Patients who were working full time performing regular duties were the least disabled according to both measures, the QuickDASH (F = 10.24, p = 0.002) and NPS (F = 7.57, p = 0.006). Patients waiting more than 16 weeks were slightly older (53 years of age vs. 49, p = 0.045) than those who met the criteria for early assessment with similar levels of pain and functional difficulty. Biceps pathology had the highest prevalence (37%). Full thickness tear had a prevalence of 14%. Instability, labral lesions and osteoarthritis of glenohumeral joint were uncommon conditions (3, 2 and 1% respectively). Fifty-five patients (10%) were surgical candidates and had higher scores on QuickDASH (F = 7.16, p = 0.008) and NPS (F = 4.24, p = 0.04) compared to those who did not require surgery. CONCLUSIONS: This study provides information on characteristics and prevalence of important variables in injured workers with shoulder problems and highlights the impact of these characteristics on pain and disability.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,297 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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