Trends in the epidemiology of major burn injury among hospitalized patients: A population-based analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Burn-related mortality has decreased significantly over the past several decades. Although often attributed in part to regionalization of burn care, this has not been evaluated at the population level. METHODS: We conducted a retrospective, population-based cohort study of all patients with 20% or higher total body surface area burn injury in Ontario, Canada. Adult (≥16 years) patients injured between 2003 and 2013 were included. Deaths in the emergency department were excluded. Logistic generalized estimating equations were used to estimate risk-adjusted 30-day mortality. Mortality trends were compared at burn and nonburn centers. RESULTS: Seven hundred seventy-two patients were identified at 84 centers (2 burn, 82 nonburn). Patients were 74% (n = 570) male, of median age 46 (interquartile range [IQR], 35-60) years and median total body surface area 35% (IQR, 25-45). Mortality at 30 days was 19% (n = 149). The proportion of patients treated at a burn center increased from 57% to 71% between 2003 and 2013 (p = 0.07). Average risk-adjusted 30-day mortality rates decreased over time; there were significantly reduced odds of death in 2010 to 2013 compared with 2003 to 2006 (odds ratio [OR], 0.39; 95% confidence interval [CI], 0.25-0.61). Burn centers exhibited significantly reduced mortality from 2003-2006 to 2010-2013 (OR, 0.36; 95% CI, 0.34-0.38) compared with nonburn centers (OR, 0.41; 95% CI, 0.13-1.24). CONCLUSION: Mortality rates have decreased over time; significant improvements have occurred at burn centers, whereas mortality rates at nonburn centers vary widely. A high proportion of patients continue to receive care outside of burn centers. These data suggest that there are further opportunities to regionalize burn care and in so doing, potentially lower burn-related mortality. LEVEL OF EVIDENCE: Epidemiological study, level III; Therapy, level IV.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».