Benchmarking Outcomes in the Critically Injured Trauma Patient and the Effect of Implementing Standard Operating Procedures
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine and compare outcomes with accepted benchmarks in trauma care at 7 academic level I trauma centers in which patients were treated on the basis of a series of standard operating procedures (SOPs). BACKGROUND: Injury remains the leading cause of death for those younger than 45 years. This study describes the baseline patient characteristics and well-defined outcomes of persons hospitalized in the United States for severe blunt trauma. METHODS: We followed 1637 trauma patients from 2003 to 2009 up to 28 hospital days using SOPs developed at the onset of the study. An extensive database on patient and injury characteristics, clinical treatment, and outcomes was created. These data were compared with existing trauma benchmarks. RESULTS: The study patients were critically injured and were in shock. SOP compliance improved 10% to 40% during the study period. Multiple organ failure and mortality rates were 34.8% and 16.7%, respectively. Time to recovery, defined as the time until the patient was free of organ failure for at least 2 consecutive days, was developed as a new outcome measure. There was a reduction in mortality rate in the cohort during the study that cannot be explained by changes in the patient population. CONCLUSIONS: This study provides the current benchmark and the overall positive effect of implementing SOPs for severely injured patients. Over the course of the study, there were improvements in morbidity and mortality rates and increasing compliance with SOPs. Mortality was surprisingly low, given the degree of injury, and improved over the duration of the study, which correlated with improved SOP compliance.
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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 | 0,010 | 0,048 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».