The impact of time of admission on major complications and mortality in patients undergoing emergency trauma surgery
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Previous studies have shown a relationship between time of admission to hospital and mortality rates; however, it is uncertain whether such a relationship exists for patients requiring emergency trauma surgery. METHODS: We included all trauma patients, except those with moderate to severe burns, who presented to a university-affiliated level 1 trauma center and underwent surgery, from 1995 until 2001 (n = 1044). We conducted univariate and multivariate analyses in which the dependent variables were in-hospital mortality and major complications, and the independent variables were the time of presentation to the trauma centre (nighttime vs. daytime, weekend vs. weekday, month of year, and year), age, sex, injury severity score, type of operative procedure, and total number of operative procedures. RESULTS: None of the factors related to time of presentation were associated with major complications or mortality. Factors predictive of increased mortality were higher ISS (odds ratio 1.07; 95% confidence interval 1.03-1.08), older age (1.04; 1.03-1.07), operations involving the cardiovascular system (1.7; 1-2.6), "miscellaneous" operative procedures (1.8; 1.1-2.9), and major complications (2.4; 1.4-4.2). INTERPRETATION: Time of presentation for emergency trauma surgery was not associated with differences in major complications or in mortality.
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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 | 0,013 |
| 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) | 0,003 | 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 ».