More Operations, More Deaths? Relationship Between Operative Intervention Rates and Risk-Adjusted Mortality at Trauma Centers
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The Trauma Quality Improvement Project has demonstrated significant variations in risk-adjusted mortality rates across the designated trauma centers. It is not known whether the outcome differences are related to provider-level clinical decision making. We hypothesized that centers with good outcomes undertake critical operative interventions aggressively, thereby avoiding complications and deaths. METHODS: The previously validated Trauma Quality Improvement Project risk-adjustment algorithm was used to measure observed-to-expected mortality rates (O/E with 90% confidence intervals [CI]) for 152 Level I and II trauma centers participating in the National Trauma Data Bank (version 7.0). Adult patients (>or=16 years) with at least one severe injury (Abbreviated Injury Scale score >or=3) were included (N = 135,654). Operative intervention rates for solid organ injuries (spleen, liver, and kidney) were compared between the centers classified as high mortality (O/E with CI > 1, n = 35 centers) versus low mortality (O/E with CI < 1, n = 37 centers) using nonparametric tests. RESULTS: Low- and high-mortality trauma centers were similar in designation level, hospital and intensive care unit beds, teaching status, and number of trauma, orthopedic, and neurosurgeons. Despite a similar incidence and severity of solid organ injuries, low-mortality centers were less likely to undertake operative interventions. CONCLUSION: Trauma centers with higher risk-adjusted mortality rates are more likely to undertake operative interventions for solid organ injuries. Hence, there is a need to focus quality improvement efforts on medical decision-making and perioperative processes of care.
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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 | 0,002 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».