Secondary Complications in SCI Across the Continuum: Using Operations Research to Predict the Impact and Optimize Management Strategies
Notice bibliographique
Résumé
Secondary complications following traumatic spinal cord injury (tSCI) have a tremendous impact on quality of life and health care costs. Although some complications result from the injury itself, many originate from the care provided; complications arising early in the tSCI journey can predispose an individual to recurrence later. To measure the total impact of secondary complications on patient outcomes and health care costs, all the stages of care, from first response to life in the community, must be spanned. Interventions to ameliorate secondary complications need to consider the effects on the whole system and not just individual phases of care; however, such an approach is not common in the literature. To measure the impact of complications as well as the effect of proposed interventions, a partnership between clinical researchers and operations research professionals was formed to develop a discrete-event simulation model of the entire continuum of tSCI care. In this article, we focus on the part of the model concerning common secondary complications (eg, pressure ulcers, pneumonia). We first describe early results from the model, discuss how the effects from the complications impact care throughout the tSCI continuum, and review assumptions of the model. The article concludes with a discussion as to the possible uses of the model, their strengths/limitations, and future directions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».