The Right Treatment at the Right Time in the Right Place
Notice bibliographique
Résumé
In Brief Objective: To evaluate the implementation of an all-inclusive philosophy of trauma care in a large Canadian province. Background: Challenges to regionalized trauma care may occur where transport distances to level I trauma centers are substantial and few level I centers exist. In 2008, we modified our predominantly regionalized model to an all-inclusive one with the hopes of increasing the role of level III trauma centers. Methods: We conducted a population-based, before-and-after study of patient admission and transfer practices and outcomes associated with implementation of an all-inclusive provincial trauma system using multivariable Poisson and linear regression and Cox proportional hazard models. Results: In total, 21,772 major trauma patients were included. Implementation of the all-inclusive model of trauma care was associated with a decline in transfers directly to level I trauma centers [risk ratio (RR) = 0.91; 95% confidence interval (CI): 0.88–0.94; P < 0.001] and an increase in transfers from level III to level I centers (RR = 1.10; 95% CI: 1.00–1.21; P = 0.04). These changes in trauma care occurred in conjunction with a 12% reduction in the hazard of mortality (hazard ratio = 0.88; 95% CI: 0.84–0.98; P = 0.003) and a decrease in mean trauma patient hospital length of stay by 1 day (95% CI: 1.02–1.11; P = 0.02) after adjustment for differences in case mix. Conclusions: In this study, introduction of an all-inclusive provincial trauma system was associated with an increased number of injured patients cared for in their local systems and improved trauma patient mortality and hospital length of stay. In this population-based, before-and-after study of 21,772 major trauma patients, the implementation of an all-inclusive model of provincial trauma care was associated with an increased proportion of injured patients cared for in their local systems, a significant 12% reduction in the hazard of mortality, and a decrease in trauma patient length of hospital stay.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».