Gutierrez Questionnaire for Assessments of Patients after Car Accidents
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».