Characteristics of patients with acute traumatic brain injury discharged against medical advice in a Level 1 urban trauma centre
Notice bibliographique
Résumé
PRIMARY OBJECTIVE: To predict which characteristics are associated with patients at risk of discharge against medical advice (AMA). RESEARCH DESIGN: Data were retrospectively collected on individuals (n = 5642) admitted to the Traumatic Brain Injury Program of the MUHC-MGH. METHODS AND PROCEDURES: Outcome measures used were length of stay (LOS), the Extended Glasgow Outcome Scale (GOSE) as well as the Functional Independence Measure (FIM®). MAIN OUTCOMES: The overall rate of patients leaving AMA was 1.9% (n = 108). Age was negatively associated with AMA discharge (95% CI OR = [0.966;0.991]). Patients with a history of substance abuse were ∼2-times more likely to leave AMA than those not using substances before injury (95% CI OR = [1.172;3.314]) and the homeless were ∼3-times more likely to leave AMA compared to those who were not homeless (95% CI OR = [1.260;7.138]). Length of stay (LOS) was shorter for patients leaving AMA (p < 0.001) and they showed better outcome (GOSE: p < 0.001; FIM: p = 0.032). CONCLUSIONS: Knowing the profile of patients with TBI leaving AMA hospitalized in an urban Level 1 Trauma centre will help in the development of effective strategies based on patient needs, values and pre-injury psychosocial situation to encourage them to complete their treatment course in hospital.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 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 ».