The role of trauma team leaders in missed injuries
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Previous studies have identified missed injuries as a common and potentially preventable occurrence in trauma care. Several patient- and injury-related variables have been identified, which predict for missed injuries; however, differences in rate and severity of missed injuries between surgeon and nonsurgeon trauma team leaders (TTLs) have not previously been reported. METHODS: A retrospective review was conducted on a random sample of 10% of all trauma patients (Injury Severity Score [ISS] > 12) from 1999 to 2009 at a Canadian Level I trauma center. Missed injuries were defined as those identified greater than 24 hours after presentation and were independently adjudicated by two reviewers. TTLs were identified as either surgeons or nonsurgeons. RESULTS: Of our total trauma population of 2,956 patients, 300 charts were randomly pulled for detailed review. Missed injuries occurred in 46 patients (15%). Most common missed injuries were fractures (n = 32, 70%) and thoracic injuries (n = 23, 50%). The majority of missed injuries resulted in minor morbidity with only 5 (11%) requiring operative intervention. On univariate analysis, higher ISS (p < 0.01), higher maximum Abbreviated Injury Scale (MAIS) score of the thorax (p < 0.01), and nonsurgeon TTL status were predictive of missed injuries (p = 0.02). Multivariable logistic regression revealed that, after adjustment for age, ISS, and severe head injuries, the presence of a nonsurgeon TTL was associated with an increased odds of missed injury (odds ratio, 2.15; 95% confidence interval, 1.10-4.20). CONCLUSION: Missed injuries occurred in 15% of patients. A unique finding was the increased odds of missed injury with nonsurgeon TTLs. Further research should be undertaken to explore this relationship, elucidate potential causes, and propose interventions to narrow this discrepancy between TTL provider types. LEVEL OF EVIDENCE: Therapeutic study, level IV. Prognostic and epidemiologic study, level III.
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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 | 0,001 |
| 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 ».