Air versus ground transport of major trauma patients to a tertiary trauma centre: a province-wide comparison using TRISS analysis.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The purpose of this study was to compare the outcomes of adult (aged > 15 yr) blunt trauma patients with an Injury Severity Score (ISS) = 12 who were transported to a single tertiary trauma centre (TTC) by helicopter emergency medical service (HEMS) versus those transported by ground ambulance. METHODS: We retrospectively analyzed all adult (aged > 15 yr) trauma patients between March 27, 1998 and March 28, 2002 with an ISS score = 12, as identified through the provincial trauma registry. We used the Trauma and Injury Severity Score (TRISS) methodology to determine a difference in outcomes between the 2 groups. RESULTS: We identified 823 patients; of these, we excluded 32 (3.9%) penetrating trauma patients. Of the blunt trauma cases (n = 791) 237 (30%) patients were transported by air and 554 were transported by ground (70%). A total of 770 (97.3%) patients were eligible for TRISS analysis. Using the TRISS methodology, the air group had a Z statistic of 2.77, yielding a W score of 6.40. This compared with the ground transport group, whose Z statistic was 1.97 and W score was 2.39. CONCLUSION: The transport of trauma patients with an ISS = 12 by a provincially dedicated rotor wing air medical service was associated with statistically significantly better outcomes than those transported by standard ground ambulance. This is the first large Canadian study to specifically compare the outcome of patients transported by ground with those transported by air.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».