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Enregistrement W2982929158

Classification, care-seeking behaviour and pre-hospital triage of patients exposed to whiplash trauma

2019· article· en· W2982929158 sur OpenAlexaboutno aff
Artur Tenenbaum

Notice bibliographique

RevueGothenburg University Publications Electronic Archive (Gothenburg University) · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTrauma and Emergency Care Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTriageWhiplashMedicineMedical emergencyTrauma careEmergency medicinePoison control
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Classification, care-seeking behaviour and pre-hospital triage of patients exposed to a whiplash trauma\nArtur Tenenbaum\nAvdelning för samhällsmedicin och folkhälsa, Institutionen för medicin, Sahlgrenska\nakademin, Göteborgs universitet, Sverige.\nAbstract\nKnowledge about the optimal first acute care level and classification after exposure to a whiplash trauma is important for the injured individual and for the healthcare system. Neck pain is ranked as the fourth most important condition in the “Global Burden of Disease Study”.\nExposure to a whiplash trauma is common and many individuals seek health care. Up to 50% of those with symptoms after whiplash trauma, labelled whiplash associated disorders (WAD), face chronic health problems.\nThe general aim of this thesis was to explore allocation of rehabilitation resources after a whiplash trauma by investigating if a Swedish classification model could be used as a complement to the Quebec Classification. Furthermore, to study gender differences in careseeking behavior immediately after whiplash trauma. A subsequent goal was to develop a risk\nstratification model for individuals exposed to whiplash trauma, a practical tool for medical personnel in prehospital triage after a neck trauma that results in neck pain. A prospective study was performed on 85 patients with WAD classified according to a new proposed classification system. Ten years of data from a database of injuries with more than 3000 patients exposed to a\nwhiplash trauma were used to construct an algorithm recommending the appropriate first level of care. Finally, a survey to 188 medical practitioners exploring their recommendations for prehospital triage of patients exposed to a traffic accident resulting in neck pain. Patients with\nwhiplash-associated disorders grade II and neuropsychological symptoms seem to have a worse prognosis for spontaneous recovery than those without. A Swedish classification system seems to be a complement to the Quebec classification. Women sought healthcare later than men after a whiplash trauma who sought hospital emergency department more often than women. Half of\nall individuals sought care at a hospital where only 6.4 % were hospitalized, while the other half sought care at a primary health care centre. Four risk factors were identified in patients diagnosed with WAD to predict the presence of a potentially sinister injury requiring hospital care; commotio cerebri, fracture or luxation, serious injury, and attending health care the same day as trauma. An algorithm recommending the appropriate first level of care was made. A\nconsensus around initial pre-hospital triage of patients with a very low or very high risk for sinister injury exist. This consensus correlates well to recent findings recommending appropriate\npre-hospital triage and first level of care.\nConclusion: The right level of care and classification after whiplash trauma is important for the injured individual and for the healthcare system.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,064

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,197 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
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