Indications for use of damage control surgery and damage control interventions in civilian trauma patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Variation in the use of damage control (DC) surgery across trauma centers may partially be driven by uncertainty as to when the procedure is indicated. We sought to scope the literature on DC surgery and DC interventions, identify their reported indications, and examine the content and evidence upon which they are based. METHODS: We searched MEDLINE, EMBASE, PubMed, Scopus, Web of Science, and the Cochrane Library (1950-February 14, 2014) and the grey literature for original and nonoriginal citations reporting indications for DC surgery or DC interventions in civilian trauma patients. RESULTS: Among 27,732 citations identified, we included 270 peer-reviewed articles in the scoping review. Of these, 156 (57.8%) represented original research, primarily (75.0%) cohort studies. The articles reported 1,099 indications for DC surgery and 418 indications for 15 different DC interventions. The majority of indications for DC interventions were for abdominal (56.5%) procedures, including therapeutic perihepatic packing (56.5%), temporary abdominal closure/open abdominal management (40.7%), and staged pancreaticoduodenectomy (2.8%). Most DC surgery indications were based on intraoperative findings (71.7%) and represented characteristics of the injured patient (94.5%), including their physiology (57.6%), injuries (38.9%), and/or the amount or type of resuscitation provided (14.3%). Others were dependent on characteristics of the treating surgeon (12.1%), the patient's physiologic response to trauma care (9.6%), and/or the trauma care environment (1.5%). Approximately half (49.5%) included a decision threshold (e.g., pH < X) and, while most (74.7%) were based on a single clinical finding/injury, 25.3% required the presence of multiple findings concurrently. Only 87 indications were evaluated in original research studies and only 9 by more than one study. CONCLUSION: The vast number, varying underlying content, and lack of original research relating to indications for DC suggests that substantial uncertainty exists around when the procedure is indicated and highlights the need to establish evidence-informed consensus indications.
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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 | 0,009 | 0,064 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».