Previously Identified Common Post-Injury Adverse Events in Traumatic Spinal Cord Injury—Validation of Existing Literature and Relation to Selected Potentially Modifiable Comorbidities: A Prospective Canadian Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
Adverse events (AEs) are common during care in patients with traumatic spinal cord injury (tSCI). Increased risk of AEs is linked to patient factors including pre-existing comorbidities. Our aim was to examine the relationships between patient factors and common post-injury AEs, and identify potentially modifiable comorbidities. Adults with tSCI admitted to a Level I acute specialized spine center between 2006 and 2014 who were enrolled in the Rick Hansen SCI Registry (RHSCIR) and had AE data collected using the Spine Adverse Events Severity system were included. Patient demographic, neurological injury, and comorbidities data were obtained from RHSCIR. Potentially modifiable comorbidities were grouped into health-related conditions, substance use/withdrawal, and psychiatric conditions. Negative binomial regression and multiple logistic regression were used to model the impact of patient factors on the number of AEs experienced and the occurrence of the five previously identified common AEs, respectively. Of the 444 patients included in the study, 24.8% reported a health-related condition, 15.3% had a substance use/withdrawal condition, 8% reported having a psychiatric condition; and 79.3% experienced one or more AEs. Older age (p = 0.004) and more severe injuries (p < 0.001) were nonmodifiable independent variables significantly associated with increased AEs. The AEs experienced by patients were urinary tract infections (42.8%), pneumonia (39.2%), neuropathic pain (31.5%), delirium (18.2%), and pressure ulcers (11.0%). Risk of delirium increased in those with substance use/withdrawal; and pneumonia risk increased with psychiatric comorbidities. Opportunity exists to develop clinical algorithms that include these types of risk factors to reduce the incidence and impact of AEs.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».