Evolution of Patient Outcomes Over 14 Years in a Mature, Inclusive Canadian Trauma System
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The introduction of trauma systems in many countries worldwide has been shown to improve injury survival. However, few data are available on the long-term evolution of outcomes other than mortality. The objective of this study was to describe trends in mortality, unplanned readmission, complications, and length of stay in a mature inclusive trauma system from 1999 to 2012. METHODS: This retrospective cohort study was based on the inclusive trauma system of Quebec, Canada. Data were drawn from the trauma registry linked to the hospital discharge database. Time trends were evaluated using generalized linear mixed models with a correction for hospital clusters and cohort effects. RESULTS: Between 1999 and 2012, risk-adjusted mortality decreased from 5.8 to 4.2% for all patients and from 14.9 to 13.1% for major trauma (p < 0.0001). Mean LOS decreased from 9.5 days to 8.0 days for all patients and from 15.5 days to 11.5 days for major trauma (p < 0.0001). Unplanned readmission and complication rates remained stable over the observation period at around 6.6 and 11.6% for all patients and 7.6 and 25.6% for major trauma, respectively. CONCLUSION: The results of this study suggest that there have been significant decreases in patient mortality and hospital length of stay in the inclusive trauma system of Québec over the last decade. Results also suggest that efforts should be made to reduce in-hospital complications and unplanned readmissions. Future research should attempt to identify determinants of observed decreases in mortality and LOS and assess whether similar improvements have occurred in functional outcomes.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».