Notice bibliographique
Résumé
STUDY DESIGN: A mixed cross-sectional survey and cohort study using a prospectively gathered database of persons with traumatic spine injury. OBJECTIVES: To identify demographic and injury mechanism factors that predict greater injury severity, and to determine the effect of injury severity on outcomes in traumatic spine fracture. SUMMARY OF BACKGROUND DATA: Traumatic spine fracture outcome studies have focused on defining type and level of vertebral fracture without considering the severity of associated injuries. In the trauma population, greater injury severity has been shown to be related to worse outcome. No studies have been reported on the effect of injury severity on outcome in the traumatic spine fracture population. METHODS: Prospectively collected data on 830 persons with traumatic spine injury who were admitted to a trauma hospital were reviewed. Patient demographics; injury mechanism; hospital events; and disability, employment, and pain status at discharge, 1 year, and 2 years after injury were recorded. Associations between these factors and trauma severity (Injury Severity Score) were explored using Pearson's correlation and analysis of variance. RESULTS: Trauma was more severe in patients who had been married previously, who were involved in a motor vehicle accident, were ejected from the vehicle, had loss of consciousness, had higher-level and multiple complicated vertebral fractures, or had neurologic deficit. Those more severely injured had longer lengths of stay, more surgery, more complications, higher mortality, more disability, and less return to work. CONCLUSIONS: Persons with traumatic spine injury and polytrauma have poorer short- and long-term outcomes. This high-risk group may require aggressive interventions, more hospital resources, and close follow-up observation after discharge from hospital to optimize outcome.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».