Survival of the Fittest: The Hidden Cost of Undertriage of Major Trauma
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Injured patients cared for in trauma centers have a lower risk of death than those cared for in nontrauma centers. However, many patients are transported to a non-trauma center after injury (undertriaged) and require transfer to trauma center care. Previous analyses of undertriage focused only on survivors to trauma center care and were potentially subject to survivor bias. Using a novel population-based design, we evaluated the true mortality cost of undertriage. STUDY DESIGN: We used a retrospective cohort design and included all severely injured patients surviving to reach an emergency department within the province of Ontario, Canada. Those patients who were triaged to a non-trauma center as their first hospital exposure were the Undertriage cohort. Undertriage cohort patients were either transferred to a trauma center (Transfer cohort) or died before transfer could be accomplished (emergency department-death cohort). Patients that were transported directly from the scene of injury to a trauma center represented the Direct cohort. Thirty-day mortality in undertriaged patients was analyzed using two approaches: allowing for survivor bias (Transfer versus Direct) and without survivor bias (Undertriage versus Direct). RESULTS: Among 11,398 patients, 66% were transported directly to a trauma center and 30% were transferred. Four percent died before transfer (22% of all deaths). Reproducing approaches that ignore survivor bias, mortality in the Transfer and Direct cohorts was equivalent. However, unbiased assessment demonstrated that mortality was significantly higher in the Undertriage cohort than the Direct cohort (odds ratio = 1.24; 95% CI, 1.10-1.40). CONCLUSIONS: Undertriage after major trauma is associated with substantial mortality. These data suggest a need to design strategies to improve triage to trauma center.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle