Exploring sex as a moderator of other prognostic variables in whiplash associated disorder: An observational study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Prognostic variables for assessing people with whiplash associated disorder (WAD) following a motor vehicle collision (MVC) have been evaluated in numerous studies. However, there is minimal evidence assessing how these variables may differ between males and females. QUESTION/PURPOSE: 1) To assess if the sex of a person interacts with known prognostic variables within the development of chronic WAD. 2) To determine if commonly used outcome measures used in the assessment of chronic WAD differ between sexes. METHODS: The study was a secondary analysis of an observational study with an inception cohort immediately following an MVC in an emergency department in Chicago, IL, USA. Ninety-seven adults aged 18 to 60 (mean 34.7 years old; 74% female) participated in the study. The primary outcome was long-term disability as determined by Neck Disability Index (NDI) scores at 52-weeks post-MVC. Data was collected at baseline (less than 1-week), 2, 12, 52-weeks post MVC. Hierarchal linear regression was used to determine significance (ΔF-score, p < 0.05) and R2 for each of the variables. The primary variables of interest were sex of the participant, age, baseline scores on the numeric pain rating scale (NPRS) and NDI and created interaction terms for sex x z-baseline NPRS and sex x z-NDI. RESULTS: From analysis 1, both NDI (R2 = 8.7%, p < 0.01) and NPRS (R2 = 5.7%, p = 0.02) collected at baseline predicted significant variance in NDI score at 52-weeks. The interaction term of sex x z-NPRS was also significant (R2 = 3.8%, p = 0.04). In analysis 2 the regression models when disaggregated by sex showed that baseline NDI was the significant predictor of 52-week outcome in males (R2 = 22.4%, p = 0.02) while it was the NPRS as the significant predictor in females (R2 = 10.5%, p < 0.01).
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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».