Hospital mortality among major trauma victims admitted on weekends and evenings: a cohort study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patient care may be inconsistent during off hours. We sought to determine whether victims of major trauma admitted to hospital on evenings, nights, and weekends suffer increased mortality rates. All victims of major trauma admitted to all four major acute care hospitals in the Calgary Health Region between April 1, 2002 and March 31, 2006 were included. Clinical and outcome information was obtained from regional databases. Weekends were defined as anytime Saturday or Sunday, evenings as 18:00-22:59, and nights as 23:00-07:59. RESULTS: Four thousand patients were included; 2,901 (73%) were male, the median age was 39.5 [inter-quartile range (IQR), 22.4-58.2] years, and the median injury severity score (ISS) was 20 (IQR, 16-26). Thirty-five percent (1,405) of patients were admitted on a weekend, 30% (1,197) during evenings, and 36% (1,422) at night. Seventy-eight percent (3,106) of cases presented during the "after hours" (evenings, nights, and/or weekends). The in-hospital case-fatality rate was 447 (11%), and was not significantly different during daytime (165/1,381; 37%), evening (128/1,197; 30%), and night (154/1,422; 36%) admissions (p = 0.53), or among patients admitted on weekends as compared to weekdays (157/1,405; 11% vs. 290/2,595; 11%; p = 1.0). Admission during the after hours as compared to business hours (343/3,106; 11% vs. 104/894; 12%; p = 0.63) did not increased risk. A multivariable logistic regression model was developed to assess factors associated with in-hospital death (n = 3,891). Neither admission on weekends nor on evenings or nights increased the risk for in-hospital mortality. CONCLUSION: In our region, the time of admission during the day or day of the week does not influence the risk for adverse outcome and may reflect our highly developed multi-hospital acute care and trauma system.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 découle