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Enregistrement W2222126165

THE IMPACT OF PSYCHOLOGICAL DISTRESS SYMPTOMATOLOGY ON QUALITY OF LIFE IN TRAUMA PATIENTS: A PROSPECTIVE OBSERVATIONAL STUDY

2006· article· en· W2222126165 sur OpenAlexaboutno aff
Menuka Bhandari, Jason W. Busse, Pamela Leece, Olufemi R. Ayeni, Beate Hanson, Emil H. Schemitsch

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTrauma and Emergency Care Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSomatizationPopulationMedicinePsychoticismAnxietyQuality of life (healthcare)Symptom Checklist 90Psychological interventionClinical psychologyPsychiatryPsychologyPersonalityBig Five personality traits
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Little is known about the psychological morbidity associated with orthopaedic trauma. Our study aimed to determine the extent of psychological symptoms and whether patient psychological symptoms were predictive of outcomes following orthopaedic trauma. Overall, trauma patients experienced higher intensity of psychological symptoms than population norms. Psychological symptoms, patient age, and ongoing litigation predicted functional outcomes. Patients may benefit from early interventions by social workers and psychologists to process their psychological states post injury. Little is known about the psychological morbidity associated with orthopaedic trauma. Our study aimed to determine the extent of psychological symptoms and whether patient psychological symptoms were predictive of outcomes following orthopaedic trauma. All patients attending ten orthopaedic fracture clinics at three University-affiliated Hospitals were approached for study eligibility. All consenting patients would be requested to complete a baseline assessment form, a 90-item symptom checklist-90R (SCL-90R), and the Short-Form–36. The SCL-90R constitutes nine dimensions (Somatization, Obsessive-compulsive, Interpersonal sensitivity, Depression, Anxiety, Hostility, Phobic anxiety, Paranoid ideation, Psychoticism) and three global indices (Global severity index, Positive symptom distress index, positive symptom total). We conducted regression analyses to determine predictors of quality of life among study patients. Of two hundred and fifteen patients, 59% were male at a mean age of 44.5 years. Over half of patients had lower extremity fractures. Trauma patients experienced greater psychological symptoms than population norms. Overall, trauma patients experienced higher intensity of psychological symptoms than population norms. Patient functional outcomes were predicted by patient age, ongoing litigation, and Positive Symptom Distress. This model predicted 21% of the variance in patient function. Patient somatization was an important psychological symptom resulting in increasing intensity of symptoms. Smoking, alcohol, open fracture, surgeons’ perception of technical outcome, level of education, and time since injury were not predictive in this model. Psychological symptoms, patient age, and ongoing litigation predicted functional outcomes. Patients may benefit from early interventions by social workers and psychologists to process their psychological states post injury. Funding: This study was funded in part by research grants from AO North America and Regional Medical Associates, McMaster University. Dr. Bhandari was funded, in part, by a 2004 Detweiler Fellowship, Royal Colleges of Physicians and Surgeons of Canada. Dr. Busse is funded by a Canadian Institutes of Health Research Fellowship Award.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,107
Tête enseignante GPT0,430
Écart entre enseignants0,323 · 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

Citations0
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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