Prehospital hypotension that persists on arrival at the emergency department is a powerful predictor of mortality following major trauma
Notice bibliographique
Résumé
Outcome following major injury is time dependent. Early identification of high-risk patients allows rapid decision-making and correction of life-threatening disorders. Complex scoring systems are of limited value during major trauma resuscitation. Our aim was to evaluate the utility of a single blood pressure during the prehospital phase in combination with the blood pressure on arrival at the emergency department. Data were collected prospectively on 1,111 patients admitted to a Level 1 South African trauma unit over a 1-year period. Patients were subdivided into two groups according to the combination of their prehospital (PH) and emergency department (ED) blood pressure. Hypotension was defined as a systolic blood pressure less than 90 mmHg. Mortality was defined as death within 30 days. The mortality in patients ( n = 1,031) with normal PH and ED blood pressure was 5.4%. The mortality in patients ( n = 80) with PH and ED hypotension was significantly higher at 45% ( P < 0.0001, chi-square test) (Table 1 ). The combination of prehospital and emergency department systolic blood pressure is a simple yet extremely powerful predictor of mortality following major trauma and should be used as a triage tool to rapidly identify the highest risk patients.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».