Venous Thromboembolism as a Marker of Quality of Care in Trauma
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Venous thromboembolism (VTE) is reported to occur among 7% to 58% of trauma patients. Variability in VTE rates might reflect differences in case mix and quality of care, but also screening practices or data capture. We explored the variation in VTE rates across trauma centers to determine its use as a measure of the quality of patient care. STUDY DESIGN: The National Trauma Data Bank (version 7.1, admission year 2006) was used to capture a cohort at risk for VTE. Crude and adjusted rates of VTE were determined, and the observed and expected rates were compared across centers. Outlier hospitals were defined as those with considerably more (or fewer) patients than expected. We then assessed the level of concordance between outlier status for deep vein thrombosis (DVT) and pulmonary embolism (PE). Intraclass correlation coefficients (ICC) were calculated to evaluate for the presence of a "center" effect using multilevel modeling. RESULTS: The 22,421 patients met inclusion criteria from 30 trauma centers. There was marked variability in the rate of VTE across centers, ranging from 0.2% to 13.3%, which was more pronounced for DVT (0.2% to 13.1%) than for PE (0% to 1.7%). There was poor concordance for DVT and PE outlier status. Intraclass correlation coefficient was four times greater for DVT (0.23) than for PE (0.06). CONCLUSIONS: There was substantial variation in rates of VTE across trauma centers. There was no relationship between DVT and PE outlier status, which is counter to the understanding of the biologic relationship between the two. Lastly, the very low Intraclass correlation coefficient for PE compared with DVT suggests that to a large extent, practice variation has very little impact on PE rates. In light of these findings and concerns about patient ascertainment of DVT, VTE rates might not be a useful measure of quality of care.
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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 | 0,006 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».