Understanding Hospital Volume–Outcome Relationship in Severe Traumatic Brain Injury
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The hospital volume-outcome relationship in severe traumatic brain injury (TBI) population remains unclear. OBJECTIVE: To examine the relationship between volume of patients with severe TBI per hospital and in-hospital mortality, major complications, and mortality following a major complication (ie, failure to rescue). METHODS: In a multicenter cohort study, data on 9255 adults with severe TBI were derived from 111 hospitals participating in the American College of Surgeons Trauma Quality Improvement Program over 2009-2011. Hospitals were ranked into quartiles based on their volume of severe TBI during the study period. Random-intercept multilevel models were used to examine the association between hospital quartile of severe TBI volume and in-hospital mortality, major complications, and mortality following a major complication after adjusting for patient and hospital characteristics. In sensitivity analyses, we examined these associations after excluding transferred cases. RESULTS: Overall mortality was 37.2% (n = 3447). Two thousand ninety-eight patients (22.7%) suffered from 1 or more major complication. Among patients with major complications, 27.8% (n = 583) died. Higher-volume hospitals were associated with lower mortality; the adjusted odds ratio of death was 0.50 (95% confidence interval: 0.29-0.85) in the highest volume quartile compared to the lowest. There was no significant association between hospital-volume quartile and the odds of a major complication or the odds of death following a major complication. After excluding transferred cases, similar results were found. CONCLUSION: High-volume hospitals might be associated with lower in-hospital mortality following severe TBI. However, this mortality reduction was not associated with lower risk of major complications or death following a major complication.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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) | 0,000 | 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 ».