The Need for Three Separate Parallel WAD Ratings of Whiplash Injuries to Cervical, Lumbosacral, and Thoracic Spine in Clinical Assessments of Injured Motorists
Notice bibliographique
Résumé
Background: The prevailing classification of whiplash associated disorder (WAD) focuses solely on neck injuries, thus implying that injuries to other spinal regions are relatively inconsequential. In fact, some whiplash studies exclude patients with injuries to lower spine. We examined whiplash pain locations of injured motorists and their statistical correlates. Method: De-identified archival data of 158 injured motorists (57 men and 101 women; mean age 39.4 years, SD=12.5) were reviewed statistically. Their motor vehicle accidents (MVAs) occurred 7 to 194 weeks previously (mean=50.7 weeks, SD=38.5), but all still experienced active whiplash symptoms requiring therapy. Results: The most frequently reported locations of whiplash pain were the head (89.9%), neck (88.6%), shoulders (80.4%), and lower back (77.8%). WAD studies that exclude patients with lower back pain might exclude about 82.9% of injured motorists: the remaining 17.1% of patients with whiplash injury only to the neck are presumably those less adversely affected by the MVA than patients with pain in multiple locations. No correlations of high or moderate magnitude were detected among the various pain locations. Furthermore, no high or moderate correlations were observed between clinical variables (including 2 neuropsychological symptoms scales) and reports of headache or pain in the neck or in lower back. Discussion and Conclusions: The prevailing WAD classification system needs to be renamed as specific to neck injury only: WAD-C. Parallel WAD classification systems need to be introduced separately for the lumbosacral spine (as WAD-LS) as well as the thoracic spine (as WAD-T) to improve diagnostic descriptive precision of clinical WAD assessments and of their research applications.
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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 | 0,015 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 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 ».