Patterns and predictors of early mortality among emergency department patients in Addis Ababa, Ethiopia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Ethiopian emergency department (ED) patients have a considerable burden of illness and injury for which all-cause mortality rates have not previously been published. This study sought to characterize the burden of and to identify predictors for early all-cause mortality among patients presenting to the Tikur Anbessa Specialized Hospital ED (TASH-ED) in Ethiopia. METHODS: Data was prospectively collected from the records of all patients who died within 72 h of ED presentation. Pearson's Chi square and Fisher's exact tests were used to investigate associations between two outcome variables: (a) time to death and (b) immediate cause of death in relation to specific demographic and clinical factors. Time from ED presentation to death was dichotomized as 'very early' mortality within ≤6 h and death >6-72 h and logistic regression was used to assess the adjusted impact of these demographic and clinical variables on the probability of dying within 6 h of ED presentation. RESULTS: Between October 2012 and May 2013, 9956 patients visited the ED and 220 patients died within 72 h of admission. After excluding patients dead on arrival (n = 34), the average age of death was 43.1 years and the overall mortality rate was 1.9 %. Head injury (21.5 %) and sepsis (18.8 %) were the most common causes of death. Relative to medical patients, trauma patients were more likely to be male (p < 0.01), less likely to have had prior recent ED visits (p < 0.01) and more likely to be triaged as higher acuity (p = 0.04). The sole statistically significant predictor of death within 6 h from our multivariable logistic regression model was symptom duration less than 4 h (4-48 h vs. <4 h: OR = 0.20, 95 % CI 0.07, 0.53, p < 0.01; >48 h vs. <4 h: OR = 0.27, 95 % CI 0.09, 0.81, p = 0.02). CONCLUSIONS: The mortality burden of trauma and sepsis in the TASH-ED is substantial, and mortality patterns differ between these groups. As emergency medicine develops as a specialty in the Ethiopian health system, the potential impact of context-specific clinical care protocol development, trauma prevention advocacy and ED care re-organization initiatives to reduce mortality among these young, previously well patients warrants exploration.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».