In-Hospital Outcome Based on the Mode of EMS Transportation in a High-Income Rapidly Developing Middle Eastern Country
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Helicopter emergency medical services (HEMS) are considered as a standard component of advanced pre-hospital emergency care system. We assessed the clinical presentation and outcomes of trauma patients transported by HEMS versus ground emergency medical services (GEMS). METHODS: A retrospective analysis of prospectively collected trauma registry data at a level I trauma center was conducted for patients transported by GEMS and HEMS between 2011 and 2013. Patients’ data were categorized and analyzed based on the mode of transportation (MOT). RESULTS: A total of 4596 trauma patients were admitted to the hospital with a mean age of 31±15 years. Injured patients were transported to the trauma centre by GEMS (93.3%) and HEMS (6.7%). The common mechanisms of injury were motor vehicle crash (37%) and fall (25%). MVC victims were transported to the hospital by HEMS, whereas, patients with fall and pedestrian injuries (P=0.001 for all) were more likely to be transported by GEMS. Moreover, patients in the HEMS group had a higher frequency of head (p=0.001) and chest (p=0.001) injuries and required prolonged ICU and overall hospital stay (p=0.001). When compared with GEMS, HEMS group were more likely to sustain severe injuries (ISS>15; p=0.001) and needed frequent on-scene intubation (P=0.001). Hospital mortality was grater in HEMS patients (10% vs 4%, p=0.001) in comparison to GEMS. Multivariate analysis, after adjusting for the confounding factors demonstrated that polytrauma and lower scene GCS were the independent predictors of mortality. CONCLUSIONS: Patients transported by HEMS are characterized by greater injury severity, traumatic brain injury and on-scene intubation. Moreover, the mortality is 2.5 fold greater in patients transported by GEMS, however, the impact of MOT on mortality disappear after adjusting for potential confounders. Institutional guidelines that focus on clinical triage criteria, key environmental factors and reducing transport time may be informed by this study. Further investigations are needed to better quantifyestimate the pre-hospital time intervals and to identify the sub-groups of trauma patients who will clearly benefit from the use of HEMS.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».