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Enregistrement W2468385758 · doi:10.1001/jamapediatrics.2016.0805

Association Between Trauma Center Type and Mortality Among Injured Adolescent Patients

2016· article· en· W2468385758 sur OpenAlexaff
Rachel Webman, Elizabeth A. Carter, Sushil Mittal, Jichaun Wang, Chethan Sathya, Avery B. Nathens, Michael L. Nance, David Madigan, Randall S. Burd

Notice bibliographique

RevueJAMA Pediatrics · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTrauma and Emergency Care Studies
Établissements canadiensSunnybrook Health Science CentreHealth Sciences Centre
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical Sciences
Mots-clésMedicineGlasgow Coma ScaleTrauma centerPediatric traumaInjury Severity ScoreEmergency medicineBlunt traumaInjury preventionBluntMajor traumaTraumatic brain injuryPoison controlAbbreviated Injury ScalePediatricsMedical emergencyRetrospective cohort studyInternal medicineSurgeryPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

IMPORTANCE: Although data obtained from regional trauma systems demonstrate improved outcomes for children treated at pediatric trauma centers (PTCs) compared with those treated at adult trauma centers (ATCs), differences in mortality have not been consistently observed for adolescents. Because trauma is the leading cause of death and acquired disability among adolescents, it is important to better define differences in outcomes among injured adolescents by using national data. OBJECTIVES: To use a national data set to compare mortality of injured adolescents treated at ATCs, PTCs, or mixed trauma centers (MTCs) that treat both pediatric and adult trauma patients and to determine the final discharge disposition of survivors at different center types. DESIGN, SETTING, AND PARTICIPANTS: Data from level I and II trauma centers participating in the 2010 National Trauma Data Bank (January 1 to December 31, 2010) were used to create multilevel models accounting for center-specific effects to evaluate the association of center characteristics (PTC, ATC, or MTC) on mortality among patients aged 15 to 19 years who were treated for a blunt or penetrating injury. The models controlled for sex; mechanism of injury (blunt vs penetrating); injuries sustained, based on the Abbreviated Injury Scale scores (post-dot values <3 or ≥3 by body region); initial systolic blood pressure; and Glasgow Coma Scale scores. Missing data were managed using multiple imputation, accounting for multilevel data structure. Data analysis was conducted from January 15, 2013, to March 15, 2016. EXPOSURES: Type of trauma center. MAIN OUTCOMES AND MEASURES: Mortality at each center type. RESULTS: Among 29 613 injured adolescents (mean [SD] age, 17.3 [1.4] years; 72.7% male), most were treated at ATCs (20 402 [68.9%]), with the remainder at MTCs (7572 [25.6%]) or PTCs (1639 [5.5%]). Adolescents treated at PTCs were more likely to be injured by a blunt than penetrating injury mechanism (91.4%) compared with those treated at ATCs (80.4%) or MTCs (84.6%). Mortality was higher among adolescents treated at ATCs and MTCs than those treated at PTCs (3.2% and 3.5% vs 0.4%; P < .001). The adjusted odds of mortality were higher at ATCs (odds ratio, 4.19; 95% CI, 1.30-13.51) and MTCs (odds ratio, 6.68; 95% CI, 2.03-21.99) compared with PTCs but was not different between level I and II centers (odds ratio, 0.76; 95% CI, 0.59-0.99). CONCLUSION AND RELEVANCE: Mortality among injured adolescents was lower among those treated at PTCs, compared with those treated at ATCs and MTCs. Defining resource and patient features that account for these observed differences is needed to optimize adolescent outcomes after injury.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,255 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations109
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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