The Traumatic Injuries Distress Scale: A New Tool That Quantifies Distress and Has Predictive Validity With Patient-Reported Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Study Design Observational cohort. Background Outcomes for acute musculoskeletal injuries are currently suboptimal, with an estimated 10% to 50% of injured individuals reporting persistent problems. An early risk-targeted intervention may hold value for improving outcomes. Objectives To describe the development and preliminary concurrent and longitudinal validation of the Traumatic Injuries Distress Scale (TIDS), a new tool intended to provide the magnitude and nature of risk for persistent problems following acute musculoskeletal injuries. Methods Two hundred participants recruited from emergency medicine departments and rehabilitation clinics completed the TIDS and a battery of other self-reported questionnaires. A subcohort (n = 76) was followed at 1 week and at 12 weeks after the inciting event. Exploratory factor analysis and concurrent and longitudinal correlations were used to evaluate the ability of the TIDS to predict acute presentation and 12-week outcomes. Results Exploratory factor analysis revealed 3 factors explaining 62.8% of total scale variance. Concurrent and longitudinal associations with established clinical measures supported the nature of each subscale. Scores on the TIDS at baseline were significantly associated with variability in disability, pain intensity, satisfaction, anxiety, and depression at 12 weeks postinjury, with adequate accuracy to endorse its use as part of a broader screening protocol. Limitations to interpretation are discussed. Conclusion We present the initial psychometric properties of a new measure of acute posttraumatic distress following musculoskeletal injury. The subscales may be useful as stratification variables in subsequent investigations of clinical interventions. J Orthop Sports Phys Ther 2016;46(10):920-928. Epub 3 Sep 2016. doi:10.2519/jospt.2016.6594.
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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 | 0,000 |
| 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 ».