Incidence and predictors of critical events during urgent air-medical transport
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Little is known about the risks of urgent air-medical transport used in regionalized health care systems. We sought to determine the incidence of in-transit critical events and identify factors associated with these events. METHODS: We conducted a population-based, retrospective cohort study using clinical and administrative data. We included all adults undergoing urgent air-medical transport in the Canadian province of Ontario between Jan. 1, 2004, and May 31, 2006. The primary outcome was in-transit critical events, which we defined as death, major resuscitative procedure, hemodynamic deterioration, or inadvertent extubation or respiratory arrest. RESULTS: We identified 19 228 patients who underwent air-medical transport during the study period. In-transit critical events were observed in 5.1% of all transports, for a rate of 1 event per 12.6 hours of transit time. Events consisted primarily of new hypotension or airway management procedures. Independent predictors of critical events included female sex (adjusted odds ratio [OR] 1.3, 95% confidence interval [CI] 1.1-1.5), assisted ventilation before transport (adjusted OR 3.0, 95% CI 2.3-3.7), hemodynamic instability before transport (adjusted OR 3.2, 95% CI 2.5-4.1), transport in a fixed-wing aircraft (adjusted OR 1.5, 95% CI 1.2-1.8), increased duration of transport (adjusted OR 1.02 per 10-minute increment, 95% CI 1.01-1.03), on-scene calls (adjusted OR 1.7, 95% CI 1.4-2.1) and type of crew (adjusted OR 0.6 for advanced care paramedics v. critical care paramedics, 95% CI 0.5-0.7). INTERPRETATION: Critical events occurred in about 1 in every 20 air-medical transports and were associated with multiple risk factors at the patient, transport and system levels. These findings have implications for the refinement of training of paramedic transport crews and processes for triage and transport.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».