Health Conditions: Effect on Function, Health-Related Quality of Life, and Life Satisfaction After Traumatic Spinal Cord Injury. A Prospective Observational Registry Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To analyze relations among injury, demographic, and environmental factors on function, health-related quality of life (HRQoL), and life satisfaction in individuals with traumatic spinal cord injury (SCI). DESIGN: Prospective observational registry cohort study. SETTING: Specialized acute and rehabilitation SCI centers. PARTICIPANTS: Participants (N=340) from the Rick Hansen Spinal Cord Injury Registry (RHSCIR) who were prospectively recruited from 2004 to 2014 were included. The model cohort participants were 79.1% men, with a mean age of 41.6±17.3 years. Of the participants, 34.7% were motor/sensory complete (ASIA Impairment Scale [AIS] grade A). INTERVENTIONS: None. MAIN OUTCOME MEASURES: Path analysis was used to determine relations among SCI severity (AIS grade and anatomic level [cervical/thoracolumbar]), age at injury, education, number of health conditions, functional independence (FIM motor score), HRQoL (Medical Outcomes Study 36-Item Short-Form Health Survey [Version 2] Physical Component Score [PCS] and Mental Component Score [MCS]), and life satisfaction (Life Satisfaction-11 [LiSat-11]). Model fit was assessed using recommended published indices. RESULTS: Goodness of fit of the model was supported by all indices, indicating the model results closely matched the RHSCIR data. Higher age, higher severity injuries, cervical injuries, and more health conditions negatively affected FIM motor score, whereas employment had a positive effect. Higher age, less education, more severe injuries (AIS grades A-C), and more health conditions negatively correlated with PCS (worse physical health). More health conditions were negatively correlated with a lower MCS (worse mental health), however were positively associated with reduced function. Being married and having higher function positively affected Lisat-11, but more health conditions had a negative effect. CONCLUSIONS: Complex interactions and enduring effects of health conditions after SCI have a negative effect on function, HRQoL, and life satisfaction. Modeling relations among these types of concepts will inform clinicians how to positively effect outcomes after SCI (eg, development of screening tools and protocols for managing individuals with traumatic SCI who have multiple health conditions).
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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 | 0,001 | 0,007 |
| 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 ».