Trauma Surge Index: Advancing the Measurement of Trauma Surges and Their Influence on Mortality
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Increases in trauma patient volume and acuity, such as during mass casualty events, can overwhelm hospitals, potentially worsening patient outcomes. Due to methodological limitations, the effect of trauma surges on clinical outcomes remains unclear, so hospitals have not prepared for such events in an evidence-based manner. The objective of this study was to develop a new measure of hospital capacity strain corresponding to trauma admissions and to examine the relationship between trauma surges and inpatient mortality. STUDY DESIGN: Using trauma registry data from hospitals across the United States and Canada (2010 to 2011), we developed the Trauma Surge Index (TSI), a measure of capacity strain that controls for variation in hospital admission volume and patient acuity. Using the TSI and an established definition of mass casualty events, we quantified hospital surges and entered each measure as an exposure variable in separate risk-adjusted mortality models. RESULTS: Using the TSI method, we observed that patients admitted during high-surge periods display significantly increased mortality compared with patients admitted during low-surge periods (odds ratio [OR] = 2.05; 95% CI, 1.36-3.10), and patients with firearms injuries were particularly at risk (OR = 7.29; 95% CI, 2.13-24.91). Using mass casualty event criteria, we found no difference between the mortality of patients admitted during trauma surges and nonsurge periods (OR = 0.94; 95% CI, 0.88-1.01). CONCLUSIONS: We demonstrate the TSI, which is a novel method that identified periods of high-capacity strain in hospitals associated with increased trauma patient mortality. Our newly developed TSI method can be implemented by hospitals and trauma systems to examine periods of high-capacity strain retrospectively, identify specific resources that might have been needed, and better direct future investments in an evidence-based manner.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».