Predicting Health-Related Quality of Life Outcomes Following Major Scoliosis Surgery in Adolescents: A Latent Class Growth Analysis
Notice bibliographique
Résumé
STUDY DESIGN: Prospective cohort study. OBJECTIVES: To identify patient trajectories of recovery defined by change in health-related quality of life (HRQOL) following surgery for adolescent idiopathic scoliosis (AIS). To explore possible predictors of trajectory membership. METHODS: study. Responses to the Pediatric Quality of Life Inventory-version 4 (PedsQL-4.0) were collected prior to surgery and 4 to 6 weeks, 3, 6, and 12 months post-operatively. Latent class growth analyses identified patient subgroups based on their unique trajectories of physical health (PH) and psychosocial health (PSH) outcomes using the PedsQL-4.0 subscale scores. Predictors included demographic, clinical, and psychosocial factors. RESULTS: Data from up to 190 patients were included (87.4% female; mean±SD age = 14.6 ± 1.9 years). Three trajectory subgroups were identified for PH and 4 trajectories were found for PSH, with a majority of patients scoring within the established range of healthy adolescents 12 months post-surgery. Increased child and parent pain catastrophizing, child trait anxiety and previous hospitalizations were associated with poorer PH outcomes, whereas increased child and parent pain catastrophizing, child state and trait anxiety, and parent state and trait anxiety were associated with poorer PSH trajectories. CONCLUSIONS: The PH and PSH trajectories identified in this study and the factors associated with their membership may inform surgical decision-making for AIS while facilitating patient and family counselling regarding peri-operative recovery and expectations.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».