Trends in Hospitalization Associated with TBI in an Urban Level 1 Trauma Centre
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Traumatic brain injury (TBI) is the single largest cause of death and disability following injury worldwide. The aim of this study was to determine the demographic, clinical, medical and accident related trends for patients with TBI hospitalized in an urban level 1 Trauma Centre. METHODS: Data were retrospectively collected on individuals (n = 5,642) who were admitted to the Traumatic Brain Injury Program of the McGill University Health Centre - Montreal General Hospital from 2000 to 2011. RESULTS: Regression analysis showed a significant upward trend in the yearly number of cases as well as an upward trending by year in the proportion of TBI cases aged 70-years-old or more. The Injury Severity Scale scores were positively associated with year indicating a slight increase in injury severity over the years and there was an increase in patient psychological, social and medical premorbid complexity. In addition, the Extended Glasgow Outcome Scale score tended to become more severe over the years. There was a slight decrease in the proportion of discharges home and in the proportion of deaths. CONCLUSIONS: These results will help to understand the impact of TBI in an urban Canadian level 1 Trauma Centre. This information should be used to develop public prevention strategies and to educate the community about the risk of TBI especially the risk of falls in the ageing population. These findings can also provide information to help health policy makers plan for future resources.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».