Operative Stabilization of Flail Chest Injuries Reduces Mortality to That of Stable Chest Wall Injuries
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the prevalence, management and outcomes of patients with flail chest injuries, compared to patients without flail chest injuries (single rib fractures and multiple rib fractures without a flail segment). DESIGN: Retrospective cohort study. SETTING: Ontario, Canada. PARTICIPANTS: Ontario residents over the age of 16 years who had been admitted to hospital with a chest wall injury from 2004 to 2015 were identified using administrative health care databases. MAIN OUTCOME MEASUREMENTS: Outcomes included treatment modalities such as rate of surgical repair, days on mechanical ventilation, days in the intensive care unit, days in hospital, rate of chest tube placement; and rates of complication, including pneumonia, tracheostomy, readmission, and death. RESULTS: In total 117,204 patients with fractures of the chest wall were identified. Of the entire cohort, 1.5% of them had a flail chest injury, 41% had multiple rib fractures, and 58% had single rib fractures. Patients with flail chest injuries had significantly worse outcomes compared to patients with multiple rib fractures in all categories (P < 0.0001). Similarly, patients with multiple rib fractures had significantly worst outcomes compared with patients with single rib fractures (P < 0.0001). Only 4.5% of patients with flail chest injuries were treated surgically, however, the number increased from 1% before 2010 to 10% after 2010 (P < 0.0001). After adjustment for potential confounders, patients with flail chest injuries treated surgically had a reduced risk of early mortality compared to those treated nonoperatively (OR 0.16, P = 0.019). CONCLUSIONS: Surgical stabilization of flail chest injuries has increased significantly in recent years. The results of this study provide preliminary evidence that the increasing rate of surgical intervention may be warranted by reducing mortality. LEVEL OF EVIDENCE: Therapeutic Level II. See Instructions for Authors for a complete description of levels of evidence.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».