Social determinants of health in adults with whiplash associated disorders
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objectives Although it is well-known that chronic diseases need to be managed within the complex biopsychosocial framework, little is known about the role of sociodemographic features in adults with whiplash-associated disorders (WAD) and their association with health outcomes. The aim of this study was to investigate the association between various sociodemographic features (age, sex, ethnicity, education, working, marriage, caring for dependents, and use of alcohol and drugs) and health outcomes (pain, disability, and physical/mental health-related quality of life) in WAD, both through their individual relationships and also via cluster analysis. Methods Independent t -tests and Kruskal–Wallis tests (with Mann–Whitney tests where appropriate) were used to compare data for each health outcome. Variables demonstrating a significant relationship with health outcomes were then entered into two-step cluster analysis. Results N = 281 participated in study (184 females, mean (±SD) age 40.9 (±10.7) years). Individually, level of education ( p = 0.044), consumption of non-prescribed controlled or illegal drugs ( p = 0.015), and use of alcohol ( p = 0.008) influenced level of disability. Age ( p = 0.014), marriage status ( p = 0.008), and caring for dependents ( p = 0.036) influenced mental health quality of life. Collectively, two primary clusters emerged, with one cluster defined by marriage, care of dependents, working status, and age >40 years associated with improved mental health outcomes ( F 1,265 = 10.1, p = 0.002). Discussion Consistent with the biopsychosocial framework of health, this study demonstrated that various sociodemographic features are associated with health outcomes in WAD, both individually and collectively. Recognizing factors that are associated with poor health outcomes may facilitate positive outcomes and allow resource utilization to be tailored appropriately.
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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 | 0,003 | 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 ».