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Enregistrement W4386178343 · doi:10.22259/2638-5201.0202003

Gutierrez Questionnaire for Assessments of Patients after Car Accidents

2019· article· en· W4386178343 sur OpenAlexaff
Jaime Mejía Gutiérrez, Vitalina Nosonova, Zack Z. Cernovsky, Milad Fattahi, Silvia Tenenbaum

Notice bibliographique

RevueArchives of Psychiatry and Behavioral Sciences · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTrauma and Emergency Care Studies
Établissements canadiensPublic Health OntarioUniversity of TorontoAdlerWestern UniversityFlex (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedical emergencyForensic engineeringMedicinePsychologyEnvironmental healthEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The polytrauma pattern exhibited by survivors of car accidents typically includes pain, pain related insomnia, PTSD, post-concussion and whiplash syndrome, depression, generalized anxiety, and driving anxiety.The Gutierrez questionnaire was developed to facilitate assessment of these symptoms in clinical settings and in litigations involving car insurance companies.This study evaluates its psychometric properties, the frequencies of polytrauma symptoms, and correlations among these polytrauma symptoms.Method: The Gutierrez questionnaire was administered to 100 patients (48 men, 52 women).Their age ranged from 18 to 85 years with the average at 42.4 years, SD=15.9.Their motor vehicle accident (MVA) occurred, on the average, 11.3 months ago (SD=7.7;range 1 to 34 months).Results: All patients reported some post-MVA pain, 97% reported difficulties falling or staying asleep, all reported some degree of post-concussion syndrome and of whiplash syndrome, 97% also reported generalized anxiety, 88% depression, and all reported some degree of post-MVA driving anxiety.PTSD was suggested by symptoms such as nightmares (52 % of patients), generalized anxiety, and avoidance of driving (84% of patients avoided driving). Discussion and Conclusions:The results indicate a polytraumatic symptom pattern of post-MVA patients that consists of pain, insomnia, post-concussion syndrome, whiplash syndrome, PTSD, depression, generalized anxiety, and driving anxiety.This pattern can be easily assessed by Gutierrez questionnaire.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,343 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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