Good Neighbors? The Effect of a Level 1 Trauma Center on the Performance of Nearby Level 2 Trauma Centers
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: In this study, we sought to determine whether the proximity of a level 1 trauma center (TC) might affect the performance of a nearby level 2 TC. BACKGROUND: With the exception of research and teaching programs, level 2 TC must function at a level similar to that of level 1 TC, and provide high quality, definitive care to severely injured patients. However, the role of a level 2 TC within a region might vary significantly depending on the local trauma care environment. We postulated that the case mix, regional role and outcomes of level 2 TC are greatly influenced by the regional presence of a level 1 TC. METHODS: Data were derived from the National Trauma Databank (9.0), limiting to adults with Injury Severity Score ≥9. Level 2 TC were classified as either isolated trauma centers (ITC, >30 miles from the closest level 1 TC) or neighbored trauma centers (NTC, ≤30 miles from the closest level 1 TC). Regression was used to calculate risk-adjusted mortality at each center type. RESULTS: Fifty-five thousand six hundred and fifty-five patients were identified at 161 centers; 55% of patients were cared for at ITC (n = 84 centers). Case mix varied significantly across center type; in particular, ITC received significantly more transfer patients than NTC. After adjusting for differences in case mix, patients at ITC had a 12% lower risk of death than patients treated at NTC (0.88, 95% CI 0.78-0.98). CONCLUSIONS: Level 2 TC assume different roles depending on the local trauma system configuration. Ideally, a level 2 TC should benefit from the presence of a nearby level 1 TC through collaborations in care protocols and shared case reviews. However, these data suggest the opposite: level 2 centers in proximity to level 1 centers might perform at a lower than expected level.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».