Exposure to a Motor Vehicle Collision and the Risk of Future Neck Pain: A Systematic Review and Meta‐Analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To summarize the literature that has examined the association between a motor vehicle collision (MVC) related neck injury and future neck pain (NP) in comparison with the population that has not been exposed to neck injury from an MVC. LITERATURE SURVEY: Neck injury resulting from an MVC is associated with a high rate of chronicity. Prognosis studies indicate 50% of injured people continue to experience NP a year after the collision. This is difficult to interpret due to the high prevalence of NP in the general population. METHODOLOGY: We performed a systematic review of the literature using five electronic databases, searching for risk studies on exposure to an MVC and future NP published from 1998 to 2018. The outcome of interest was future NP. Eligible risk studies were critically appraised using the modified Quality in Prognosis Studies (QUIPS) instrument. The results were summarized using best-evidence synthesis principles, a random effects meta-analysis, metaregression, and testing for publication bias was performed with the pooled data. SYNTHESIS: Eight articles were identified of which seven were of lower risk of bias. Six studies reported a positive association between a neck injury in an MVC and future NP compared to those without a neck injury in an MVC. Pooled analysis of the six studies indicated an unadjusted relative risk of future NP in the MVC exposed population with neck injury of 2.3 (95% CI [1.8, 3.1]), which equates to a 57% attributable risk under the exposed. In two studies where exposed participants were either not injured or injury status was unknown, there was no increased risk of future NP. CONCLUSIONS: There was a consistent positive association among studies that have examined the association between MVC-related neck injury and future NP. These findings are of potential interest to clinicians, insurers, patients, governmental agencies, and the courts. LEVEL OF EVIDENCE: I.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».