Surgical Trauma Referrals From Rural Level III Hospitals: Should Our Community Colleagues be Doing More, or Less?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Rural citizens die more frequently because of trauma than their urban counterparts. Skill maintenance is a potential issue among rural surgeons because of infrequent exposure to severely injured patients. The primary goal was to evaluate the outcomes of multiple injuries patients who required a laparotomy after referral from level III trauma centers. METHODS: All severely injured patients (injury severity score >12) referred to a level I trauma center from level III hospitals, during a 48-month period were evaluated. Comparisons between referrals (level III and IV) as well as survivors and nonsurvivors used standard statistical methodology. RESULTS: One thousand two hundred and thirty patients (35%) were transferred from level III (33%) and level IV (67%) centers (43% underwent an operative procedure). Only 13% required a laparotomy, whereas 87% needed procedures from other subspecialists. Referred patients had a mean injury severity score of 28, length of stay of 28 days, and mortality rate of 26%. More patients arrived hemodynamically unstable from level IV (55%) versus level III (35%) hospitals (p < 0.05). Nonsurvivors from level III centers were more likely to transfer via aircraft (100%) than from level IV hospitals (55%) (p < 0.05). Most (91%) definitive general surgery procedures could have been completed by surgeons at level III centers; however, 90% also had multisystem injuries requiring treatment by other subspecialists. CONCLUSIONS: Most severely injured patient referrals from level III and IV trauma centers in Western Canada are appropriate. The lack of consistent subspecialty coverage mandates most transfers from level III hospitals. This data will be used to engage rural Alberta physicians in an educational outreach program.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».