Complication rates as a trauma care performance indicator: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Information on complication rates is essential to trauma quality improvement efforts. However, it is unclear which complications are the most clinically relevant. The objective of this study was to evaluate whether there is consensus on the complications that should be used to evaluate the performance of acute care trauma hospitals. METHODS: We searched the Medline, EMBASE, Cochrane Central, CINAHL, BIOSIS, TRIP and ProQuest databases and included studies using at least one nonfatal outcome to evaluate the performance of acute care trauma hospitals. Data were extracted in duplicate using a piloted electronic data abstraction form. Consensus was considered to be reached if a specific complication was used in ≥ 70% of studies (strong recommendation) or in ≥ 50% of studies (weak recommendation). RESULTS: Of 14,521 citations identified, 22 were eligible for inclusion. We observed important heterogeneity in the complications used to evaluate trauma care. Seventy-nine specific complications were identified but none were used in ≥ 70% of studies and only three (pulmonary embolism, deep vein thrombosis, and pneumonia) were used in ≥ 50% of studies. Only one study provided evidence for the clinical relevance of complications used and only five studies (23%) were considered of high methodological quality. CONCLUSION: Based on the results of this review, we can make a weak recommendation on three complications that should be used to evaluate acute care trauma hospitals; pulmonary embolism, deep vein thrombosis, and pneumonia. However, considering the observed disparity in definitions, the lack of clinical justification for the complications used, and the low methodological quality of studies, further research is needed to develop a valid and reliable performance indicator based on complications that can be used to improve the quality and efficiency of trauma care.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
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 ».