The Impact of Trauma-Center Care on Functional Outcomes Following Major Lower-Limb Trauma
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although studies have shown that treatment at a trauma center reduces a patient's risk of dying following major trauma, important questions remain as to the effect of trauma centers on functional outcomes, especially among patients who have sustained major lower-limb trauma. METHODS: Domain-specific scores on the Medical Outcomes Study Short Form Health Survey (SF-36) supplemented by scores on the mobility subscale of the Musculoskeletal Function Assessment (MFA) and the Revised Center for Epidemiologic Studies Depression Scale (CESD-R) were compared among patients treated in eighteen hospitals with a level-I trauma center and fifty-one hospitals without a trauma center. Included in the study were 1389 adults, eighteen to eighty-four years of age, with at least one lower-limb injury with a score of >/=3 points according to the Abbreviated Injury Scale (AIS). To account for the competing risk of death, we estimated the survivors' average causal effect. Estimates were derived for all patients with a lower-limb injury and separately for a subset of patients without associated injuries of the head or spinal cord. RESULTS: For patients with a lower-limb injury resulting from a high-energy force, care at a trauma center yielded modest but clinically meaningful improvements in physical functioning and overall vitality at one year after the injury. After adjustment for differences in case mix and the competing risk of death, the average differences in the SF-36 physical functioning and vitality scores and the MFA mobility score were 7.82 points (95% confidence interval: 2.65, 12.98), 6.80 points (95% confidence interval: 2.53, 11.07), and 6.31 points (95% confidence interval: 0.25, 12.36), respectively. These results were similar when the analysis was restricted to patients without associated injuries to the head or spine. Treatment at a trauma center resulted in negligible differences in outcome for the subset of patients with injuries resulting from low-energy forces. CONCLUSIONS: This study provides evidence that patients who sustain high-energy lower-limb trauma benefit from treatment at a level-I trauma center.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».