A Comparison of the Kampala Trauma Score with the Revised Trauma Score in a Cohort of Colombian Trauma Patients
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Introduction To date, no trauma scoring system has emerged as the gold standard for use in developing countries, where limited resources for data collection are a major issue. The purpose of this study is to compare the relatively recently developed and simply calculated KTS (Kampala Trauma Score) with the more widely used RTS (Revised Trauma Score) within a cohort of Colombian trauma patients. Materials and methods Data on over 2,200 patients was derived from a newly developed trauma registry in Colombia. A statistical analysis was done using SPSS software, and included simple linear and logistical regression as appropriate. Results Both the KTS and RTS were statistically significant in terms of their ability to predict death and length of stay in hospital with the KTS being a better predictor of both. The simplest model predicting death used only the neurologic component of the KTS. However, none of these three scores explained a very large amount of the variation in the dataset. Conclusion Although statistically significant, neither the KTS nor the RTS performed well at predicting death or length of hospital stay. However, the simpler KTS did perform somewhat better than the slightly more complex RTS. Using the extremely simple neurologic component of the KTS on its own proved to be the best predictor of length of hospital stay, and also outperformed the RTS in regards to death prediction. It is clear from this study that the optimal injury scoring system for use in under resourced environments remains allusive with further research warranted. How to cite this article Clarkson CA, Clarkson C, Rubiano AM, Borgaonkar M. A Comparison of the Kampala Trauma Score with the Revised Trauma Score in a Cohort of Colombian Trauma Patients. Panam J Trauma Critical Care Emerg Surg 2012;1(3):146-149.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».