Implementation of the World Health Organization Trauma Care Checklist Program in 11 Centers Across Multiple Economic Strata: Effect on Care Process Measures
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Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Trauma contributes more than ten percent of the global burden of disease. Initial assessment and resuscitation of trauma patients often requires rapid diagnosis and management of multiple concurrent complex conditions, and errors are common. We investigated whether implementing a trauma care checklist would improve care for injured patients in low-, middle-, and high-income countries. METHODS: From 2010 to 2012, the impact of the World Health Organization (WHO) Trauma Care Checklist program was assessed in 11 hospitals using a stepped wedge pre- and post-intervention comparison with randomly assigned intervention start dates. Study sites represented nine countries with diverse economic and geographic contexts. Primary end points were adherence to process of care measures; secondary data on morbidity and mortality were also collected. Multilevel logistic regression models examined differences in measures pre- versus post-intervention, accounting for patient age, gender, injury severity, and center-specific variability. RESULTS: Data were collected on 1641 patients before and 1781 after program implementation. Patient age (mean 34 ± 18 vs. 34 ± 18), sex (21 vs. 22 % female), and the proportion of patients with injury severity scores (ISS) ≥ 25 (10 vs. 10 %) were similar before and after checklist implementation (p > 0.05). Improvement was found for 18 of 19 process measures, including greater odds of having abdominal examination (OR 3.26), chest auscultation (OR 2.68), and distal pulse examination (OR 2.33) (all p < 0.05). These changes were robust to several sensitivity analyses. CONCLUSIONS: Implementation of the WHO Trauma Care Checklist was associated with substantial improvements in patient care process measures among a cohort of patients in diverse settings.
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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) | 0,001 | 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 | 0,000 |
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 découle