Conservative versus operative management in stable patients with penetrating abdominal trauma: the experience of a Canadian level 1 trauma centre
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The goal of conservative management (CM) of penetrating abdominal trauma is to avoid nontherapeutic laparotomies while identifying injuries early. Factors that may predict CM failure are not well established, and the experience of CM has not been well described in the Canadian context. METHODS: We searched a Canadian level 1 trauma centre database for all penetrating abdominal traumas treated between 2004 and 2014. Hemodynamically stable patients without peritonitis and without clear indications for immediate surgery were considered potential candidates for CM, and were included in the study. We compared those who were managed with CM with those who underwent immediate operative management (OM). Outcomes included mortality and length of stay (LOS). Further analysis was performed to identify predictors of CM failure. RESULTS: A total of 72 patients with penetrating abdominal trauma were classified as potential candidates for CM. Ten patients were managed with OM, and 62 with CM, with 9 (14.5%) ultimately failing CM and requiring laparotomy. The OM and CM groups were similar in terms of age, sex, injury severity, mechanism and number of injuries. There were no deaths in either group. The LOS in the intensive care (ICU)/trauma unit was 4.8 ± 3.2 days in the OM group and 2.9 ± 2.6 days in the CM group (p = 0.039). The only predictor for CM failure was intra-abdominal fluid on computed tomography (CT) scan (odds ratio 5.3, 95% confidence interval 1.01-28.19). CONCLUSION: In select patients with penetrating abdominal trauma, CM is safe and results in a reduced LOS in the ICU/trauma unit of 1.9 days. Fluid on CT scan is a predictor for failure.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».