A Model for Identifying and Ranking Need for Trauma Service in Nonmetropolitan Regions Based on Injury Risk and Access to Services
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Timely access to definitive trauma care has been shown to improve survival rates after severe injury. Unfortunately, despite development of sophisticated trauma systems, prompt, definitive trauma care remains unavailable to over 50 million North Americans, particularly in rural areas. Measures to quantify social and geographic isolation may provide important insights for the development of health policy aimed at reducing the burden of injury and improving access to trauma care in presently under serviced populations. METHODS: Indices of social deprivation based on census data, and spatial analyses of access to trauma centers based on street network files were combined into a single index, the Population Isolation Vulnerability Amplifier (PIVA) to characterize vulnerability to trauma in socioeconomically and geographically diverse rural and urban communities across British Columbia. Regions with a sufficient core population that are more than one hour travel time from existing services were ranked based on their level of socioeconomic vulnerability. RESULTS: Ten regions throughout the province were identified as most in need of trauma services based on population, isolation and vulnerability. Likewise, 10 communities were classified as some of the least isolated areas and were simultaneously classified as least vulnerable populations in province. The model was verified using trauma services utilization data from the British Columbia Trauma Registry. These data indicate that including vulnerability in the model provided superior results to running the model based only on population and road travel time. CONCLUSIONS: Using the PIVA model we have shown that across Census Urban Areas there are wide variations in population dependence on and distances to accredited tertiary/district trauma centers throughout British Columbia. Many of the factors that influence access to definitive trauma care can be combined into a single quantifiable model that researchers in the health sector can use to predict where to place new services. The model can also be used to locate optimal locations for any basket of health services.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».