Identifying Targets for Potential Interventions to Reduce Rural Trauma Deaths: A Population-Based Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Rural environments have consistently been characterized by high injury mortality rates. Although injury prevention efforts might be directed to reduce the frequency or severity of injury in rural environments, it is plausible that interventions directed to improve injury care in the rural settings might also play a significant role in reducing mortality. To test this hypothesis, we set out to examine the relationship between rurality and the setting in which patient death was most likely to occur. METHODS: This is a population-based retrospective cohort study evaluating all trauma deaths occurring in the province of Ontario, Canada, over the interval 2002 to 2003. Patient cohorts were defined by their potential to access trauma center care using two different approaches, rurality and timely access to trauma center care. RESULTS: There were 3,486 deaths over the study interval, yielding an overall injury mortality rate of 14.6 per 100,000 person-years. Overall, more than half of deaths occurred before reaching an emergency department (ED). Prehospital deaths were twice as likely in the most rural locations and in those with limited access to timely trauma center care. However, among patients surviving long enough to reach hospital, there was a threefold increase in the risk of ED death among those injured in a region with limited access to trauma center care. CONCLUSIONS: We demonstrate that a significant proportion of deaths occur in rural EDs. This study provides new insights into rural trauma deaths and suggests the potential value of targeted interventions at the policy and provider level to improve the delivery of preliminary trauma care in rural environments.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».