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 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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».