Can Focused Trauma Education Initiatives Reduce Mortality or Improve Resource Utilization in a Low‐Resource Setting?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Over 90% of injury deaths occur in low-income countries. Evaluating the impact of focused trauma courses in these settings is challenging. We hypothesized that implementation of a focused trauma education initiative in a low-income country would result in measurable differences in injury-related outcomes and resource utilization. METHODS: Two 3-day trauma education courses were conducted in the Rwandan capital over a one-month period (October-November, 2011). An ATLS provider demonstration course was delivered to 24 faculty surgeons and 15 Rwandan trauma nurse auditors, and a Canadian Network for International Surgery Trauma Team Training (TTT) course was delivered to 25 faculty, residents, and nurses. Trauma registry data over the 6 months prior to the courses were compared to the 6 months afterward with emergency department (ED) mortality as the primary endpoint. Secondary endpoints included radiology utilization and early procedural interventions. Univariate analyses were conducted using χ(2) and Fisher's exact test. RESULTS: A total of 798 and 575 patients were prospectively studied during the pre-intervention and post-intervention periods, respectively. Overall mortality of injured patients decreased after education implementation from 8.8 to 6.3%, but was not statistically significant (p = 0.09). Patients with an initial Glasgow Coma Score (GCS) of 3-8 had the highest injury-related mortality, which significantly decreased from 58.5% (n = 55) to 37.1% (n = 23), (p = 0.009, OR 0.42, 95% CI 0.22-0.81). There was no statistical difference in the rates of early intubation, cervical collar use, imaging studies, or transfusion in the overall cohort or the head injury subset. When further stratified by GCS, patients with an initial GCS of 3-5 in the post-intervention period had higher utilization of head CT scans and chest X-rays. CONCLUSIONS: The mortality of severely injured patients decreased after initiation of focused trauma education courses, but no significant increase in resource utilization was observed. The explanation may be complex and multi-factorial. Long-term multidisciplinary efforts that pair training with changes in resources and mentorship may be needed to produce broad and lasting changes in the overall care system.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».