Global outcome in acute phase of treatment following moderate-to-severe traumatic brain injury from motor vehicle collisions vs assaults
Notice bibliographique
Résumé
PRIMARY OBJECTIVE: To compare socio-demographic, medical characteristics and acute outcomes between patients with traumatic brain injuries (TBIs) from motor vehicle collision (MVC) or assault in an acute care setting. RESEARCH DESIGN: This descriptive, comparative retrospective cohort study included 415 patients with moderate and severe TBI secondary to an assault (n¼91) vs a motor vehicle collision (n=324). METHODS AND PROCEDURES: Outcome measures were length of stay (LOS) in the intensive care unit and in hospital, Extended Glasgow Outcome Scale (GOS-E), FIM® instrument (‘FIM’) and discharge destination. MAIN OUTCOMES AND RESULTS: Patients with TBI from MVC had a higher percentage of polytrauma, higher injury severity scores, required more orthopaedic surgeries and thoracic drain insertions. Patients with TBI from assault were more often non-Caucasian, young single men, less educated with higher unemployment rates and criminal records, with a history of alcohol and drug abuse and were more often intoxicated on admission. There was no significant group difference in the LOS and FIM ratings, but patients with assault-related TBI were more often discharged home and had a more favourable GOS-E. CONCLUSION: Variables such as injury severity, age, level of intoxication on admission and presence of surgeries should be considered when determining acute outcome.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».