Independent early predictors of mortality in polytrauma patients: a prospective, observational, longitudinal study
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Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES:: Trauma is an important public health issue and associated with substantial socioeconomic impacts and major adverse clinical outcomes. No single study has previously investigated the predictors of mortality across all stages of care (pre-hospital, emergency room, surgical center and intensive care unit) in a general trauma population. This study was designed to identify early predictors of mortality in severely injured polytrauma patients across all stages of care to provide a better understanding of the physiologic changes and mechanisms by which to improve care in this population. METHODS:: A longitudinal, prospective, observational study was conducted between 2010 and 2013 in São Paulo, Brazil. Patients submitted to high-energy trauma were included. Exclusion criteria were as follows: injury severity score <16, <18 years old or insufficient data. Clinical and laboratory data were collected at four time points: pre-hospital, emergency room, and 3 and 24 hours after hospital admission. The primary outcome assessed was mortality within 30 days. Data were analyzed using tests of association as appropriate, nonparametric analysis of variance and generalized estimating equation analysis (p<0.05). ClinicalTrials.gov: NCT01669577. RESULTS:: Two hundred patients were included. Independent early predictors of mortality were as follows: arterial hemoglobin oxygen saturation (p<0.001), diastolic blood pressure (p<0.001), lactate level (p<0.001), Glasgow Coma Scale score (p<0.001), infused crystalloid volume (p<0.015) and presence of traumatic brain injury (p<0.001). CONCLUSION:: Our results suggest that arterial hemoglobin oxygen saturation, diastolic blood pressure, lactate level, Glasgow Coma Scale, infused crystalloid volume and presence of traumatic brain injury are independent early mortality predictors.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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