A Comprehensive Analysis of Dispatching of Traumatic Brain Injuries in the Fifth Period at the RAJAIE Hospital in Ghachsaran
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Increasing car accidents in young group and head-stroke mechanisms in developing countryis are the main cause of brain lesions and injuries related to trauma, so that traumatic severe brain lesions and injuries and uncontrollable hemorrhage are the major cause of mortality and morbidity due to trauma. Statistical analysis and factors along with main injuries can give us useful information in the field of injury management, patient dispatching management, proper scheduling, and patients dispatching to appropriate centers. MATERIALS & METHODS: This research is a retrospective descriptive study with trend method in which data such as age, sex, mechanism of injury, severity of injuries, the kind of lesion, dispatching indications, patient accepting hospital, dispatching physician were extracted and analyzed by SPSS software in a five-year period from 2009-2013 using the files of patients referred to emergency department of Shahid Rajayi hospital of Gachsaran due to brain trauma. RESULTS: From total 760 patients, 455 People (9.67%) were male, and 215 (1.32%) were female. The highest rate of dispatching has been related to the year 2012 with 213 (3.18%) People. The most prevalent age group was 20 to 45 years old with 308 people dispatched. The most common type of traumatic mechanisms was due to bikes and cars injuries (79.7%) and then other various factors such as: falling from height (16.9%) and dispute and contention (3.4%). 66.9 percents of these injuries were slight. There was significant relationship between distribution of lesions severity resulted from trauma and the kind of injury mechanism (p<0.0001). CONCLUSION: according to the fact that brain trauma injuries are more prevalent in patients within young age group and these injuries may be duplicated due to patients transmission and dispatching on a long and high-risk way, so some measures should be taken to provide required medical facilities and equipments and human forces for urban area hospitals, in order to reduce injuries due to brain trauma which involves mostly the young people who consist the most active potential forces of are our society.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».