Preventable Deaths From Hemorrhage at a Level I Canadian Trauma Center
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Studies of trauma deaths have had a tremendous impact on the quality of contemporary trauma care. We studied causes of trauma death at a Level I Canadian trauma center, and tabulated preventable deaths from hemorrhage using explicit criteria. METHODS: Trauma registry data were used to identify all trauma deaths at our institution from January 1, 1999 to December 31, 2003. Demographics, mechanism, and time or location of death were recorded. Registry data analysis and selective chart or autopsy review were then performed to assign causes of death. RESULTS: A total of 558 consecutive trauma deaths were reviewed. Mean age was 48.7 (46.7-50.6), and mean Injury Severity Score was 38.8 (37.6-40.0); 29% were females. Blunt trauma represented 87% of all cases; penetrating injuries were only 13%. Central nervous system (CNS) injuries were the most frequent cause of death (60%), followed by hemorrhage (15%), and then combination CNS and hemorrhagic injuries (11%). Multiple organ failure caused 5% of deaths and 9% of deaths were from other causes. Of hemorrhagic deaths, 48% (n = 41) were from blunt injury, and 52% (n = 45) were from a penetrating mechanism. Of these hemorrhagic deaths, 16% were judged to be preventable because of significant delays in identifying the major source of hemorrhage. Hemorrhage from blunt pelvic injury was the major cause of exsanguination in 12 of 14 of these preventable deaths. CONCLUSIONS: Blunt injury is the major mechanism leading to trauma deaths. Massive bleeding from blunt pelvic injury is the major cause of preventable hemorrhagic deaths in our study.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».