Lack of Emergency Medical Services Documentation Is Associated with Poor Patient Outcomes: A Validation of Audit Filters for Prehospital Trauma Care
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Our previous Delphi study identified several audit filters considered sensitive to deviations in prehospital trauma care and potentially useful in conducting performance improvement, a process currently recommended by the American College of Surgeons Committee on Trauma. This study validates 2 of those proposed audit filters. STUDY DESIGN: We studied 4,744 trauma patients using the electronic records of the Central Region Trauma registry and Emergency Medical Services (EMS) patient logs for the period January 1, 2002, to December 31, 2004. We studied whether requests by on-scene Basic Life Support (BLS) for Advanced Life Support (ALS) assistance or failure by EMS personnel to record basic patient physiology at the scene was associated with increased in-hospital mortality. We performed multivariate analyses, including a propensity score quintile approach, adjusting for differences in case mix and clustering by hospital. RESULTS: Overall mortality was 6.1%. A total of 28.2% (n = 1,337) of EMS records were missing patient scene physiologic data. Multivariate analysis revealed that patients missing 1 or more measures of patient physiology at the scene had increased risk of death (adjusted odds ratio = 2.15; 95% CI, 1.13 to 4.10). In 17.4% (n = 402) of cases BLS requested ALS assistance. Patients for whom BLS requested ALS had a similar risk of death as patients for whom ALS was initially dispatched (odds ratio = 1.04; 95% CI, 0.51 to 2.15). CONCLUSIONS: Failure of EMS to document basic measures of scene physiology is associated with increased mortality. This deviation in care can serve as a sensitive audit filter for performance improvement. The need by BLS for ALS assistance was not associated with increased 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 | 0,136 | 0,266 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».