Identification of clinically-useful cut scores of the Traumatic Injuries Distress Scale (TIDS) for predicting rate of recovery following musculoskeletal trauma
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The Traumatic Injuries Distress Scale (TIDS) is a 12-item self-report tool intended for prognostic risk phenotyping in people with acute musculoskeletal (MSK) trauma. The initial validation study showed good associations with outcomes 12 weeks later in a cohort of 72 acutely injured patients from one region in Canada. This study aims to provide further clinical utility through identification of meaningful cut scores in a larger, mixed geography sample, and expands the prediction window from 12 to 52 weeks. METHODS: Data were drawn from databanks in London, Canada and Chicago, United States. Participants were recruited within 3 weeks of non-catastrophic MSK trauma and followed for 12 months. Using outcomes trajectories, the TIDS underwent linear regression-based analysis to predict 52-week outcomes, and area under the receiver operating characteristic curves to identify discriminative accuracy and meaningful cut scores. RESULTS: N = 224 participants with acute trauma were followed and both %Interference and Pain Severity were captured at intake and 3 follow-ups to establish curvilinear recovery trajectories. The TIDS explained significant variance in both the interference and severity outcomes after controlling for sex, region of injury, and baseline scores. ROC analysis revealed significant discriminative accuracy for predicting both the trajectories and the distal outcomes over 52 weeks. The TIDS was more accurate for identifying the low-risk than high-risk patients. CONCLUSION: The TIDS is a useful tool for 'ruling out' high risk of poor outcome in a mixed sample of participants from two different countries. IMPACT STATEMENT: The TIDS will be a useful tool for clinicians to predict the rate of recovery by displaying meaningful cut-scores for their patients after an acute musculoskeletal injury. This could lead to reduced burden of care for low risk patients and more informed treatment options for higher risk patients.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».