Comparison of trauma centre outcome performance for young adults and geriatric patients
Notice bibliographique
Résumé
The increasing number of geriatric trauma patients in developed countries is a preoccupation at every stage in the continuum of trauma care. In the acute care setting, elderly patients require specific care strategies and patient outcome may be compromised by varying degrees of dedication to geriatric trauma across hospitals. We hypothesised that the performance of trauma centres in the population of geriatric patients differs to that among young adults. Analyses were based on the evaluation of hospital mortality across the 59 trauma centres of the inclusive trauma system in the province of Quebec, Canada (1999–2006). Trauma centre evaluation was based on estimates of risk-adjusted mortality generated using a random-intercept hierarchical logistic regression model. Adjustment was performed with a risk score generated by the Trauma Risk Adjustment Model. Results for young adults (16–64 years) and geriatric patients (≥65 years) were compared using hospital ranks and outliers. Among the 55 355 young adult patients, mortality was 3.6%. Among the 30 983 geriatric patients, mortality was 8.4%. The two populations only had 2 out of 10 outliers in common. The Spearman's correlation coefficient describing agreement between hospital ranks was 0.201 (95% CI −0.061 to 0.436). Results indicate that trauma centre performance in the geriatric trauma population may be very different to that observed for young adults. This research suggests that the two populations should be evaluated separately and quality improvement efforts should be designed for each population individually.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».