Effects of Gender, Age, and Time on Wrist Pain up to Two Years Following Distal Radius Fracture
Notice bibliographique
Résumé
© 2020 by Begell House, Inc. www.begellhouse.com. Distal radius fractures (DRFs) represent the highest incidence of orthopedic frac-tures. The pattern of pain recovery following injury is an important clinical benchmark, as is understanding whether age or gender influences the process. The purpose of this study is to determine whether age or gender influences pain in individuals after a DRF for up to 2 yr postfracture. We use a mixed hierarchal analysis to determine whether differences resulting from age and/or gender occur in the pain subscale of a patient-rated wrist evaluation. At 2, 3, 6, 12, and 24 mo after surgical or nonsurgical fracture, we analyzed 1508 participants with a mean age of 53.5 yr (standard deviation = 16.3). The majority were female (70%), and most had injured their left hand (52.9%). Pain scores progressively improved, but we found no statistical differences in pain by age or gender. However, the following categories showed more statistically significant DRFs: ages 51–66 (Z = 2.83; 95% confidence interval [CI] = 1.6 to 9.1; p = 0.05) and female gender (Z = 2.84; 95% CI = 1.7 to 9.3; p = 0.05). Increased DRFs occurred in females aged 51–65, but they experienced lower levels of pain than their male counterparts. Pain slowly decreased over time, with significant pain reductions at 6 and 12 mo postfracture.
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 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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».