Evaluation of a regional trauma registry.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: For decades, trauma registries have been the primary source of data for resource allocation, quality improvement efforts and hypothesis-generating research in trauma care. Surprisingly, the quality and completion of data in these registries has rarely been reported. In preparation for a research program on population-based epidemiology of severe trauma, we evaluated the Calgary component of the Alberta Trauma Registry (ATR). METHODS: We identified the ATR records of all adult trauma patients (aged > or = 16 yr) admitted to hospitals in the Calgary Health Region (CRH) between April 1, 2001 and March 31, 2002 with severe injuries (Injury Severity Score > or = 12). From these registry data, we randomly selected 100 patient records, and we compared 14 fields, sampling parameters from prehospital care to discharge, with information from the hospital chart. RESULTS: Only 9 of 100 records were found to be incomplete. Of these, none had more than 1 field incomplete. Of the approximately 1400 data fields assessed, only 9 were missing data, resulting in a 99% (1391/1400) completion rate. Of 100 records, 22 were found to have inaccurate data; of these, 18 had 1 incorrect field, 2 had 2 incorrect fields and 2 had 3 incorrect fields. Overall, the ATR is 98% accurate. CONCLUSIONS: The Calgary component of the ATR can be considered accurate and complete. Some of its inaccuracy is attributable to a change in the way time to operating room was recorded. Data from all other fields collected in a standard manner can continue to be used with confidence for administrative and research purposes.
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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 | 0,002 | 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 ».