Complications to evaluate adult trauma care
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Complications affect up to 37% of patients hospitalized for injury and increase mortality, morbidity, and costs. One of the keys to controlling complications for injury admissions is to monitor in-hospital complication rates. However, there is no consensus on which complications should be used to evaluate the quality of trauma care. The objective of this study was to develop a consensus-based list of complications that can be used to assess the acute phase of adult trauma care. METHODS: We used a three-round Web-based Delphi survey among experts in the field of trauma care quality with a broad range of clinical expertise and geographic diversity. The main outcome measure was median importance rating on a 5-point Likert scale (very low to very high); complications with a median of 4 or greater and no disagreement were retained. A secondary measure was the perceived quality of information on each complication available in patient files. RESULTS: Of 19 experts invited to participate, 17 completed the first (brainstorming) round and 16 (84%) completed all rounds. Of 73 complications generated in Round 1, a total of 25 were retained including adult respiratory distress syndrome, hospital-acquired pneumonia, sepsis, acute renal failure, deep vein thrombosis, pulmonary embolism, wound infection, decubitus ulcers, and delirium. Of these, 19 (76%) were perceived to have high-quality or very high-quality information in patient files by more than 50% of the panel members. CONCLUSION: This study proposes a consensus-based list of 25 complications that can be used to evaluate the quality of acute adult trauma care. These complications can be used to develop an informative and actionable quality indicator to evaluate trauma care with the goal of decreasing rates of hospital complications and thus improving patient outcomes and resource use. DRG International Classification of Diseases codes are provided.
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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 | 0,001 |
| 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 ».