Outcome in Tracheostomized Patients With Severe Traumatic Brain Injury Following Implementation of a Specialized Multidisciplinary Tracheostomy Team
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the effect of a specialized multidisciplinary tracheostomy team on outcome of patients with severe traumatic brain injury (sTBI). DESIGN: Retrospective study with historical controls. PARTICIPANTS: Twenty-seven patients with sTBI tracheostomized before implementation of the tracheostomy team approach and 34 patients followed by the team. SETTING: A regional level 1 tertiary care trauma center, McGill University Health Centre-Montreal General Hospital. MAIN OUTCOME MEASURES: Time to decannulation, length of stay (LOS), Passy-Muir speaking valve use, and extended Glasgow Outcome Scale (GOS-E) scores given at acute care discharge. RESULTS: The groups were similar for injury severity, age, and premorbid health conditions. Postteam patients had a significantly shorter LOS (P = .025) and more of them used Passy-Muir speaking valves (P = .004). Furthermore, there was a trend toward decreased time to decannulation in the postteam group. GOS-E scores did not differ significantly between groups (P > .05). CONCLUSION: Implementation of the tracheostomy team appears to have had positive clinical benefits for this population.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».