Return to work helps maintain treatment gains in the rehabilitation of whiplash injury
Notice bibliographique
Résumé
This study examined the relation between return to work and the maintenance of treatment gains made over the course of a rehabilitation intervention. The study sample consisted of 110 individuals who had sustained whiplash injuries in rear collision motor vehicle accidents and were work-disabled at the time of enrolment in the study. Participants completed pre- and post-treatment measures of pain severity, disability, cervical range of motion, depression, posttraumatic stress symptoms, and catastrophizing. Pain severity was assessed again at 1-year follow-up. At 1-year follow-up, 73 participants had returned to work and 37 remained work-disabled. Analyses revealed that participants who returned to work were more likely to maintain treatment gains (77.5%) than participants who remained work-disabled (48%), χ = 6.3, P < 0.01. The results of a regression analysis revealed that the relation between return to work and the maintenance of treatment gains remained significant (β = 0.30, P < 0.01), even when controlling for potential confounders such as pain severity, restricted range of motion, depression, and pain catastrophizing. The Discussion addresses the processes by which prolonged work-disability might contribute to the failure to maintain treatment gains. Important knowledge gaps still remain concerning the individual, workplace, and system variables that might play a role in whether or not the gains made in the rehabilitation of whiplash injury are maintained. Clinical implications of the findings are also addressed.
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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 | 0,002 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».