Factors affecting mortality of pediatric trauma patients encountered in Kandahar, Afghanistan
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The North Atlantic Treaty Organization (NATO) Role 3 Multinational Medical Unit (R3-MMU) is a tertiary care trauma facility that receives casualties, both coalition and civilian, and provides humanitarian medical assistance when able to the Kandahar province in southern Afghanistan. We examined the cohort of pediatric patients evaluated at the facility during a 16-month period to determine the characteristics and care requirements of this unique patient population. METHODS: A database of Afghan patients younger than 18 years of age admitted to the NATO R3-MMU between January 2010 and April 2011 was developed from the Joint Theatre Trauma Registry. This patient cohort was analyzed to determine demographics, injury mechanism, injury severity, resource utilization and factors associated with mortality. RESULTS: A total of 263 children were admitted to the NATO R3-MMU during the study period, representing 12% of all trauma admissions during this time period. The median age was 9 years (range 3 mo-17 yr) with a predominance of male patients (82%). Battle-related trauma was responsible for 62% of admissions, with explosive blast injury constituting the predominant mechanism (42%). The average injury severity score was 12.3 ± 9.3. Overall mortality was 8%. Factors associated with increased risk of death included admission acidosis, coagulopathy, hypothermia and female sex. CONCLUSION: Children represent a significant proportion of traumatic injuries encountered in a modern war zone; many of them are critically injured. Organizations that provide health care in such environments should be prepared to care for this patient population where their mandates and facilities allow for it.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».