Health-related quality of life in the year following road trauma: Longitudinal analysis using piecewise latent curve modeling
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Road trauma (RT) survivors have reduced health-related quality of life (HRQoL). We identified phases and predictors of HRQoL change following RT injury. METHODS: In a prospective cohort study of 1480 Canadian RT survivors aged 16 to 103 years (July 2018 - March 2020), physical component (PCS) and mental component (MCS) summary scores from the SF-12v2 were measured pre-injury and 2, 4, 6, and 12 months post-injury and their trajectories were analyzed with piecewise latent growth curve modeling. Potential predictors of HRQoL changes included sociodemographic, psychological, medical, and trauma-related factors. RESULTS: PCS and MCS scores worsened from pre-injury to 2-months (phase 1) and then improved (phase 2), but never regained baseline values. Older age, somatic symptoms and pain catastrophizing were associated with lower preinjury PCS and MCS scores. Psychological distress was associated with lower preinjury MCS scores and higher preinjury PCS scores. Phase 1 PCS scores decreased most in females, participants with fewer pre-injury somatic symptoms and those without expectations for fast recovery. Phase 1 MCS decreases were associated with younger age, female sex, living alone, lower psychological distress, lack of expectation for fast recovery and higher injury pain. In phase 2, MCS improved most in participants not using recreational drugs; PCS improved most in participants with higher education and longer recovery expectations. LIMITATIONS: There may be recall bias with reporting pre-injury HRQoL. Selection bias is possible. CONCLUSIONS: Many factors influence HRQoL following RT. These findings may inform measures to minimize HRQoL reduction following RT and speed up subsequent recovery.
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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 | 0,007 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».