Trauma system regionalization improves mortality in patients requiring trauma laparotomy
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: This study evaluates the impact of a regional trauma network (RTN) on patient survival, intensive care unit (ICU) length of stay, and hospital length of stay in patients who required trauma laparotomy. METHODS: Patients who required trauma laparotomy from January 2008 to December 2013 were analyzed. Patients admitted during 2008-2009 and 2011-2013 were designated as pre-RTN and RTN groups, respectively. The primary outcome was mortality. RESULTS: A total of 569 patients were analyzed, 231 patients were pre-RTN, and 338 were in the RTN group. Overall, mean age was 35.7 ± 17.1 and median Injury Severity Score was 16 (25th-75th percentile: 9-26). The two groups were similar with regard to age, Injury Severity Score, Abbreviated Injury Scale abdomen, sex, and mechanism. Overall, there was a 35% relative reduction in mortality from the pre-RTN to RTN group (p = 0.035), and 30% more patients were triaged to a Level 1 trauma center in the RTN group (p < 0.001). Logistic regression showed that being in the RTN group was an independent predictor for survival (p = 0.026) with odds ratio of 0.53 (95% confidence interval, 0.30-0.93). Patients with penetrating trauma had a nonsignificant decrease in mortality and a reduction of 1 day of ICU stay (p = 0.001). Patients with blunt trauma had a significant reduction in mortality from 38% in the pre-RTN group to 23% in the RTN group (p = 0.017). CONCLUSION: This study focused on the unique patient population that required trauma laparotomies. It showed that trauma system regionalization led to a significant increase in the number of patients triaged to a Level 1 trauma center and reduction of ICU length of stay. More importantly, it demonstrated the benefit of regionalization by showing a significant reduction of hospital mortality in this critically injured patient population. LEVEL OF EVIDENCE: Therapeutic study, level IV.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 ».