Acute minor thoracic injuries
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE T o review the management and follow-up of patients with minor thoracic injuries (MTI) treated by emergency or primary care physicians. DESIGN A multicentre , retrospective study. SETTING Three university-affiliated emergency departments of the metropolitan region of Quebec city , Que. PARTICIPANTS Patients older than 16 years of age with suspected or pro ven rib fractures following traumatic events. MAIN OUTCOME MEASURES Differences in admission and discharge proportions and disposition management following MTI. RESULTS Four hundred and forty-seven charts were analyzed. Only 23 patients (5.2%) were admitted during the study period. Admission and discharge proportio ns were significantly different among the 3 surveyed hospitals, ranging from 1.3% to 15.2% (P ≤ .001). There were no recommendations of follow-up noted in most (53.5%) of the charts and there were no differ ences after hospital stratification. Planned follow-up visits were scheduled for 5.7% of discharged patients. Being older than 65 years of age or having multiple rib fractures had no influence on management and follow-up recommendations. Eightytwo patients (18.6%) had unplanned follow-up visits in the emergency department, with inadequate pain relief as the principal reason for consultation (56.1%). There was no significant difference after stratification for age and type of analgesia. Other clinically significant delayed complications were recorded in 8.3% of all MTI patients. CONCLUSION The proportion of patients admitted for rib fractures was lower than the expected 25%, based on previous publications, and varied across surveyed hospitals. A very low proportion of patients was offered planned follow-up visits or even any follow-up recommendations in view of possible delayed complications and disabilities. Further studies are needed to identify predictors of delayed MTI complications and enhance appropriate use of follow-up resources. EDITOR’S KEy POINTS
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
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 ».