Recent trends in hospitalization and in-hospital mortality associated with traumatic brain injury in Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Traumatic brain injury (TBI) is the leading cause of traumatic death and disability worldwide.We examined nationwide trends in TBI-related hospitalizations and in-hospital mortality between April 2006 and March 2011 using a nationwide, population based database that is mandatory for all hospitals in Canada. METHODS: Trends in hospitalization rates for all acute hospital separations in Canada were analyzed using linear regression. Independent predictors of in-hospital mortality were evaluated using logistic regression. RESULTS: Hospitalization rates remained stable for children and young adults but increased considerably among elderly adults (age Q65 years). Falls and motor vehicle collisions (MVCs) were the most common causes of TBI hospitalizations. TBIs caused by falls increased by 24% (p = 0.01), while MVC-related hospitalization rates decreased by 18% (p = 0.03). Elderly adults were most vulnerable to falls and experienced the greatest increase (29%) in fall-related hospitalization rates. Young adults (ages, 15Y24 years) were most at risk for MVCs but experienced the greatest decline (28%) in MVC-related admissions. There were significant trends toward increasing age, injury severity, comorbidity, hospital length of stay, and rate of in-hospital mortality.However, multivariate regression showed that odds of death decreased over time after controlling for relevant factors. Injury severity, comorbidity, and advanced age were the most important predictors of in-hospital mortality for TBI inpatients. CONCLUSION: Hospitalizations for TBI are increasing in severity and involve older populations with more complex comorbidities. Although preventive strategies for MVC-related TBI are likely having some effects, there is a critical need for effective fall prevention strategies, especially among elderly adults.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».