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Enregistrement W2609768702 · doi:10.1097/ta.0000000000001531

Every minute counts

2017· article· en· W2609768702 sur OpenAlexfundno aff
David Meyer, Laura Vincent, Erin E. Fox, Terence O’Keeffe, Kenji Inaba, Eileen M. Bulger, John B. Holcomb, Bryan A. Cotton

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Trauma: Injury, Infection, and Critical Care · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTrauma, Hemostasis, Coagulopathy, Resuscitation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Heart, Lung, and Blood InstituteCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineHemostasisLogistic regressionWilcoxon signed-rank testArrival timeAnesthesiaInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: American College of Surgeons Trauma Quality Improvement Best Practices recommends initial massive transfusion (MT) cooler delivery within 15 minutes of protocol activation, with a goal of 10 minutes. The current study sought to examine the impact of timing of first cooler delivery on patient outcomes. METHODS: Patients predicted to receive MT at 12 Level I trauma centers were randomized to two separate transfusion ratios as described in the PROPPR trial. Assessment of Blood Consumption score or clinician gestalt prediction of MT was used to randomize patients and call for initial study cooler. In this planned subanalysis, the time to MT protocol activation and time to delivery of the initial cooler were evaluated. The impact of these times on mortality and time to hemostasis were examined using both Wilcoxon rank sum and linear and logistic regression. RESULTS: Among 680 patients, the median time from patient arrival to MT protocol activation was 9 minutes with a median time from MT activation call to delivery of first cooler of 8 minutes. An increase in both time to MT activation and time to arrival of first cooler were associated with prolonged time to achieving hemostasis (coefficient, 1.09; p = 0.001 and coefficient, 1.16; p < 0.001, respectively). Increased time to MT activation and time to arrival of first cooler were associated with increased mortality (odds ratio [OR], 1.02; p = 0.009 and OR, 1.02; p = 0.012, respectively). Controlling for injury severity, physiology, resuscitation intensity, and treatment arm (1:1:1 vs. 1:1:2), increased time to arrival of first cooler was associated with an increased mortality at 24 hours (OR, 1.05; p = 0.035) and 30 days (OR, 1.05, p = 0.016). CONCLUSION: Delays in MT protocol activation and delays in initial cooler arrival were associated with prolonged time to achieve hemostasis and an increase in mortality. Independent of products ratios, every minute from time of MT protocol activation to time of initial cooler arrival increases odds of mortality by 5%. LEVEL OF EVIDENCE: Prognostic, level II; Therapeutic, level III.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,311
Score d'incertitude au seuil0,983

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,3110,243

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,324 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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

En bref

Citations309
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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