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Enregistrement W2756377477 · doi:10.1016/j.jamcollsurg.2017.08.020

Inclusion of Highest Glasgow Coma Scale Motor Component Score in Mortality Risk Adjustment for Benchmarking of Trauma Center Performance

2017· article· en· W2756377477 sur OpenAlexaff
David Gómez, James P. Byrne, Aziz S. Alali, Wei Xiong, Chris Hoeft, Melanie Neal, Harris Subacius, Avery B. Nathens

Notice bibliographique

RevueJournal of the American College of Surgeons · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury and Neurovascular Disturbances
Établissements canadiensSunnybrook Health Science CentreHealth Sciences CentreUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGlasgow Coma ScaleInjury Severity ScoreTrauma centerDecileBenchmarkingOdds ratioTraumatic brain injuryPoison controlInternal medicineInjury preventionRetrospective cohort studyEmergency medicineStatisticsSurgeryPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In Brief BACKGROUND: The Glasgow Coma Scale (GCS) is the most widely used measure of traumatic brain injury (TBI) severity. Currently, the arrival GCS motor component (mGCS) score is used in risk-adjustment models for external benchmarking of mortality. However, there is evidence that the highest mGCS score in the first 24 hours after injury might be a better predictor of death. Our objective was to evaluate the impact of including the highest mGCS score on the performance of risk-adjustment models and subsequent external benchmarking results. STUDY DESIGN: Data were derived from the Trauma Quality Improvement Program analytic dataset (January 2014 through March 2015) and were limited to the severe TBI cohort (16 years or older, isolated head injury, GCS ≤8). Risk-adjustment models were created that varied in the mGCS covariates only (initial score, highest score, or both initial and highest mGCS scores). Model performance and fit, as well as external benchmarking results, were compared. RESULTS: There were 6,553 patients with severe TBI across 231 trauma centers included. Initial and highest mGCS scores were different in 47% of patients (n = 3,097). Model performance and fit improved when both initial and highest mGCS scores were included, as evidenced by improved C-statistic, Akaike Information Criterion, and adjusted R-squared values. Three-quarters of centers changed their adjusted odds ratio decile, 2.6% of centers changed outlier status, and 45% of centers exhibited a ≥0.5-SD change in the odds ratio of death after including highest mGCS score in the model. CONCLUSIONS: This study supports the concept that additional clinical information has the potential to not only improve the performance of current risk-adjustment models, but can also have a meaningful impact on external benchmarking strategies. Highest mGCS score is a good potential candidate for inclusion in additional models. Initial and highest motor component of Glasgow Coma Scale scores were different in half of patients with severe traumatic brain injury and were evident as different injury patterns and mortality. Including highest motor component of Glasgow Coma Scale score in risk-adjusted models improved model performance and fit, which translated into meaningful changes in external benchmarking results.

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)0,025
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,064
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,131

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0250,064
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,004
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,255 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations11
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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