The impact of short prehospital times on trauma center performance benchmarking
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Emergency medical service (EMS) prehospital times vary between regions, yet the impact of local prehospital times on trauma center (TC) performance is unknown. To inform external benchmarking efforts, we explored the impact of EMS prehospital times on the risk-adjusted rate of emergency department (ED) death and overall hospital mortality at urban TCs across the United States. METHODS: We used a novel ecologic study design, linking EMS data from the National EMS Information System to TCs participating in the American College of Surgeons' Trauma Quality Improvement Program (TQIP) by destination zip code. This approach provided EMS times for populations of injured patients transported to TQIP centers. We defined the exposure of interest as the 90th percentile total prehospital time (PHT) for each TC. TCs were then stratified by PHT quartile. Analyses were limited to adult patients with severe blunt or penetrating trauma, transported directly by land to urban TQIP centers. Random-intercept multilevel modeling was used to evaluate the risk-adjusted relationship between PHT quartile and the outcomes of ED death and overall hospital mortality. RESULTS: During the study period, 119,740 patients met inclusion criteria at 113 TCs. ED death occurred in 1% of patients, and overall mortality was 7.2%. Across all centers, the median PHT was 61 minutes (interquartile range, 53-71 minutes). After risk adjustment, TCs in regions with the shortest quartile of PHTs (<53 minutes) had significantly greater odds of ED death compared with those with the longest PHTs (odds ratio, 2.00; 95% confidence interval, 1.43-2.78). However, there was no association between PHT and overall TC mortality. CONCLUSION: At urban TCs, local EMS prehospital times are a significant predictor of ED death. However, no relationship exists between prehospital time and overall TC risk-adjusted mortality. Therefore, there is no evidence for the inclusion of EMS prehospital time in external benchmarking analyses.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».