What are people's perspectives on different labels for neck pain after a motor vehicle crash? A content analysis of randomized study data
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Labels for neck pain after a motor vehicle crash (MVC) influenced recovery expectations and management preferences. Research is needed to understand why these expectations and preferences varied based on the label given. AIM: To explore how people perceive different labels for neck pain after an MVC. METHODS: We performed a content analysis of qualitative data from a randomised controlled study. 2229 participants with and without neck pain read a vignette describing a patient with neck pain after an MVC, using one of five labels: whiplash injury, whiplash-associated disorder, post-traumatic neck pain, neck pain, or neck strain. Participants provided free-text responses on the label's meaning, associated words/feelings, required health services/treatments, and any confusion about the label. RESULTS: Compared to neck strain, post-traumatic neck pain, whiplash-associated disorder, and neck pain more commonly evoked negative feelings about symptom severity and prognosis (4.7 % for neck strain versus 7.2 %-16.0 % for other labels) and psychological distress (7.3 % versus 13.0 %-30.3 %). Regarding treatment preference, neck pain most commonly promoted need for passive physical therapies (21.6 %) and imaging (9.8 %), whereas neck strain most often promoted need for exercise (11.6 %) and rarely imaging (3.4 %). Neck pain was the most confusing label (39.9 %), while whiplash injury was the least (14.8 %), with confusion arising from vagueness or a mismatch with diagnostic expectations. CONCLUSION: The meanings, feelings and confusions evoked by neck pain labels after an MVC may explain their impact on recovery expectations and management preferences. Clinicians may consider avoid labels associated with negative feelings and lower preferences for guideline-recommended treatments.
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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 | 0,011 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle