Portrait of trauma care in Quebec's rural emergency departments and identification of priority intervention needs to improve the quality of care: a study protocol
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Trauma remains the primary cause of death in individuals under 40 years of age in Canada. In Quebec, the Trauma Care Continuum (TCC) has been demonstrated to be effective in decreasing the mortality rate among trauma victims. Although rural citizens are at greater risk for trauma and trauma death, no empirical data concerning the effectiveness of the TCC for the rural population in Quebec are available. The emergency departments (EDs) are important safety nets for rural citizens. However, our data indicate that access to diagnostic support services, such as intensive care units and CT is limited in rural areas. The objectives are to (1) draw a portrait of trauma services in rural EDs; (2) explore geographical variations in trauma care in Quebec; (3) identify adaptable factors that could reduce variation; and (4) establish consensus solutions for improving the quality of care. METHODS AND ANALYSIS: The study will take place from November 2015 to November 2018. A mixed methodology (qualitative and quantitative) will be used. We will include data (2009-2013) from all trauma victims treated in the 26 rural EDs and tertiary/secondary care centres in Quebec. To meet objectives 1 and 2, data will be gathered from the Ministry's Database of the Quebec Trauma Registry Information System. For objectives 3 and 4, the project will use the Delphi method to develop consensus solutions for improving the quality of trauma care in rural areas. Data will be analysed using a Poisson regression to compare mortality rate during hospital stay or death on ED arrival (objectives 1 and 2). Average scores and 95% CI will be calculated for the Delphi questionnaire (objectives 3 and 4). ETHICS AND DISSEMINATION: This protocol has been approved by CSSS Alphonse-Desjardins research ethics committee (Project MP-HDL-2016-003). The results will be published in peer-reviewed journals.
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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) | 0,000 | 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 ».