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Enregistrement W2597761937 · doi:10.1089/neu.2016.4929

Geomapping of Traumatic Spinal Cord Injury in Canada and Factors Related to Triage Pattern

2017· article· en· W2597761937 sur OpenAlexafffundabout
Christiana L. Cheng, Vanessa K. Noonan, Jayson Shurgold, Jason Chen, Carly S. Rivers, Hamid Khaleghi Hamedani, Suzanne Humphreys, Christopher S. Bailey, Najmedden Attabib, Jean-Marc Mac Thiong, Michael Goytan, Jérôme Paquet, Richard Fox, Henry Ahn, Brian K. Kwon, Daryl R. Fourney, the RHSCIR Network

Notice bibliographique

RevueJournal of Neurotrauma · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTrauma and Emergency Care Studies
Établissements canadiensRoyal University HospitalUniversity of TorontoUniversity of SaskatchewanUniversity of AlbertaUniversité LavalPraxis Spinal Cord InstituteUniversité de MontréalUniversity of ManitobaUniversity of British ColumbiaHorizon Health NetworkWestern University
Organismes subventionnairesToronto Rehabilitation InstituteStrongUniversity of AlbertaRick Hansen InstituteHamilton Health Sciences
Mots-clésTriageMedicineSpinal cord injuryEmergency medicineInjury Severity ScoreInjury preventionPoison controlAbbreviated Injury ScaleSpinal cord

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Current research indicates that more than half of patients with traumatic spinal cord injury (tSCI) experience delays in transfer and receive surgery >24 h post-injury. The objectives of this study were to determine the geographic distribution of tSCI in Canada relative to specialized treatment facilities, to assess clinical and logistical factors at play for indirect admissions to those facilities, and to explore differences in current time to admission and simulated scenarios in an attempt to assess the potential impact of changes to triage protocols. This study included data from 876 patients with tSCI enrolled in the prospectively collected acute Rick Hansen Spinal Cord Injury Registry (RHSCIR) between January 1, 2010 and December 31, 2013 for whom there were data on the location of their injury. Patients transported directly to a RHSCIR acute facility were more likely to reach the facility within 1 h of injury, whereas those transported indirectly were more likely to arrive 7 h later. Considering the injuries occurring within 40 km of a RHSCIR acute facility (n = 323), 249 patients (77%) were directly and 74 (23%) were indirectly admitted. In the multivariate regression analysis, only older age and longer road distance remained significantly associated with being indirectly admitted to a RHSCIR facility. Compared with the current status, the median time to admission decreased by 20% (3.5 h) in the 100% direct admission scenario, and increased by 102% (8.9 h) in the 100% indirect admission scenario.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,176
Score d'incertitude au seuil0,829

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,088
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,264 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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