Predictors of Postacute Mortality Following Traumatic Brain Injury in a Seriously Injured Population
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Traumatic brain injury (TBI) is a primary cause of injury mortality in developed countries but less is known about the impact of TBI on postacute mortality in large study populations. This study investigates the rate and predictors of postacute mortality (1-9 years after the initial injury) of severely injured persons with TBI in the Province of Ontario from April 1, 1993 to March 31, 1995. METHOD: Cases were identified (n = 2,721) from the Ontario Trauma Registry Comprehensive Data Set based on lead trauma hospitals in the province which also provided data on predictors. Severely injured patients (n = 557) who had lower extremity injuries during the sample time period formed a control population. RESULTS: Poisson regression modeling showed that having a TBI was a significant predictor of premature death controlling for age and injury severity. Age, the number of comorbidities, injury severity, mechanism of injury, and discharge destination were significant predictors in the multivariate analyses for the TBI population. CONCLUSIONS: This research quantifies the elevated risk of premature death in the postacute period for seriously injured adults with TBI and identifies factors most associated with highest mortality rates in this population.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 ».