593 Quality of life following a road traffic injury: a systematic literature review
Notice bibliographique
Résumé
Background Every year, 1.3 million people are killed and up to 50 million are injured in road traffic accidents worldwide. The burden of road traffic injury has shifted from the premature death to a reduced quality of life (QoL) for those injured, therefore it is important to understand the effect of road traffic injury (RTI) on QoL. We aimed to assess and conclude the current knowledge about the relationship between RTI and QoL. Methods A systematic review of the literature on QoL after an RTI, in both adults and paediatric populations, from 3 databases (Pubmed, PsychInfo and SafetyLit) over the last fourteen years was undertaken. The methodological quality of the studies was assessed according to the Newcastle-Ottawa Quality Assessment Scale. Results Nineteen articles were included and assessed for quality. In general, the QoL scores of those injured were similar to population norms at the first assessment, followed by a drop from the first assessment to the second assessment. The majority of the participants reported an increase of QoL from the second assessment to the third assessment but they never reached the population norms at the last follow-up (range 6 weeks to 2 years). Age, gender, socioeconomic status, injury severity, injury type, and PTSD were associated with poorer QoL. Conclusions The available literature regarding the QoL of persons injured in road traffic accidents is heterogeneous in regards to aims and tools used for assessment. Our review confirmed that independent of how QoL was measured, the overall QoL is significantly reduced after an RTI compared to the general population norms. Persons who are older, of female gender, lower socioeconomic status, diagnosed with PTSD, with more severe injuries or injuries to the lower limbs are more vulnerable to loss of QoL following an RTI compared to other patient groups injured in road traffic accidents.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».