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Enregistrement W1967929524 · doi:10.1097/ta.0b013e318265cec2

Institutional and provider factors impeding access to trauma center care

2012· article· en· W1967929524 sur OpenAlexafffund
David Gómez, Barbara Haas, Charles de Mestral, Sunjay Sharma, Marvin Hsiao, Brandon Zagorski, Gordon D. Rubenfeld, Joel G. Ray, Avery B. Nathens

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Trauma: Injury, Infection, and Critical Care · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTrauma and Emergency Care Studies
Établissements canadiensToronto Public HealthUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésStaffingMedicineEmergency departmentTrauma centerInterquartile rangeOdds ratioConfidence intervalEmergency medicineRetrospective cohort studyResource (disambiguation)PopulationMedical emergencyInternal medicineNursingEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: More than a third of patients with severe injury who receive initial care at nontrauma centers (NTCs) are not transferred to trauma center care. In those who are transferred, significant delays have been described. The availability of specialists, imaging modalities, or critical care resources might significantly affect transfer practices. METHODS: We undertook a population-based retrospective cohort study of adult patients with severe injury who were transported from the scene to an NTC. NTCs were characterized based on the availability of general and orthopedic surgeons, computed tomographic scanners, intensive care units, and emergency department staffing. NTCs that had all of the resources were characterized as resource rich, while those with none were characterized as resource limited. We evaluated the relationships between NTC resources and the likelihood and timeliness of interfacility transfer through the use of hierarchical regression modeling. RESULTS: We identified 15,906 patients with severe injury across 192 NTCs (22% were resource limited, 57% were resource intermediate, and 21% were resource rich). Patients at resource rich centers, as compared with those at resource limited centers, were less likely to be transferred (27% vs. 50%, p < 0.001). This association persisted after adjustment for confounders (odds ratio, 0.66; 95% confidence interval, 0.47-0.92). Among patients who were transferred, median emergency department length of stay (ED-LOS) was 3.5 hours (interquartile range, 1.7-4.6 hours). However, ED-LOS varied significantly because resource rich centers had a greater proportion of patients experiencing prolonged ED-LOS when compared with resource limited centers (31% vs. 15%, p < 0.001). This association also persisted on multivariable analysis (odds ratio, 2.02; 95% confidence interval, 1.19-3.43). CONCLUSION: Severely injured patients who received initial care in resource rich NTCs were less likely to be transferred to a trauma center compared with resource limited NTCs. Significant delays in the transfer process were identified. However, patients transferred from resource rich centers were more likely to experience prolonged ED-LOS compared with resource limited NTCs. LEVEL OF EVIDENCE: Epidemiologic study, level II.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,486

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,045
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,325 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations47
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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