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Enregistrement W2152230287 · doi:10.1136/injuryprev-2012-040457

Does recall of preinjury disability change over time?

2012· article· en· W2152230287 sur OpenAlexaff
Owen D. Williamson, Belinda J. Gabbe, Ann M. Sutherland, Melissa Hart

Notice bibliographique

RevueInjury Prevention · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTrauma and Emergency Care Studies
Établissements canadiensFraser Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConfidence intervalMedicineOdds ratioLogistic regressionPoison controlInjury preventionPopulationRecallPhysical therapyDemographyPsychologyInternal medicineMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Pre-injury disability must be determined when assessing whether treatment programs return people to pre-injury status, however there is little empirical evidence to support recommendations that this be done as soon as possible after injury to prevent recall bias. OBJECTIVES: To determine disagreement between recall of pre-injury disability at different time points post-injury and bias towards under- or overestimating pre-injury disability. METHODS: Self-reported pre-injury global disability was assessed within days, 6 months and 12 months post-injury in patients admitted to two level 1 adult trauma centres. Kappa statistics and multiple logistic regression models identified predictors of disagreement between time-points. RESULTS: Pre-injury disability was measured at all time-points in 801 patients. Pre-injury disability at baseline was rated as none, mild, moderate, marked and severe in 80%, 12%, 5.1%, 1.9% and 1.0% respectively. Absolute agreement between baseline and 6 and 12 months respectively, was 79% and 80%. Corresponding kappa values (95% confidence intervals) were 0.33 (0.26-0.40) and 0.32 (0-25-0.38). Patients over 65 years or not completing high school were more likely to report less pre-injury disability at 6 and 12 months than at baseline with adjusted odds ratios (95% confidence intervals) for these groups being 8.24 (4.32-15.72) and 1.93 (1.03-3.64) respectively. CONCLUSIONS: There was little evidence of recall bias in an adult trauma population if self-reported global pre-injury disability was assessed 6 months post-injury. The recall of pre-injury disability up to 6 months post-injury can be used to determine return to pre-injury status, if assessment is not feasible shortly after injury.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,024
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,140
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,129

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0240,140
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,312 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations29
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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