Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To systematically review the literature on quality indicators (QIs) for evaluating trauma care, identify QIs, map their definitions, and examine the evidence base in support of the QIs. DATA SOURCES: We searched MEDLINE, EMBASE, CINAHL, Cochrane Database of Systematic Reviews, Cochrane Database of Abstracts of Reviews of Effects, and Cochrane Central Register of Controlled Trials from the earliest available date through January 14, 2009. To increase the sensitivity of the search, we also searched the grey literature and select journals by hand, reviewed reference lists to identify additional studies, and contacted experts in the field. STUDY SELECTION AND DATA EXTRACTION: We selected all articles that identified or proposed 1 or more QIs to evaluate the quality of care delivered to patients with major traumatic injuries. Minimum inclusion criteria were a description of 1 or more QIs designed to evaluate patients with major traumatic injuries (defined as multisystem injuries resulting in hospitalization or death) and focused on prehospital care, hospital care, posthospital care, or secondary injury prevention. DATA SYNTHESIS: The literature search identified 6869 citations. Review of abstracts led to the retrieval of 538 full-text articles for assessment, of which 192 articles were selected for review. Of these, 128 (66.7%) articles were original research, predominantly trauma database case series (57 [29.7%]) and cohort studies (55 [28.6%]), whereas 37 (19.3%) were narrative reviews and 8 (4.2%) were guidelines. A total of 1572 QIs in trauma care were identified and classified into 8 categories: non-American College of Surgeons Committee on Trauma (ACS-COT) audit filters (42.0%), ACS-COT audit filters (19.1%), patient safety indicators (13.2%), trauma center/system criteria (10.2%), indicators measuring or benchmarking outcomes of care (7.4%), peer review (5.5%), general audit measures (1.8%), and guideline availability or adherence (0.8%). Measures of prehospital and hospital processes (60.4%) and outcomes (22.8%) were the most common QIs identified. Posthospital and secondary injury prevention QIs accounted for less than 5% of QIs. CONCLUSIONS: Many QIs for evaluating the quality of trauma care have been proposed, but the evidence to support these indicators is not strong. Practical recommendations to select QIs to measure the quality of trauma care will require systematic reviews of identified candidate indicators and empirical studies to fill the knowledge gaps for postacute QIs.
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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 | 0,108 | 0,324 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,032 | 0,034 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».