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Enregistrement W2763245714 · doi:10.1093/pch/20.5.e92b

162: The Big Score & Prediction of Mortality in Pediatric Trauma

2015· article· en· W2763245714 sur OpenAlexaff
Adrienne L. Davis, Paul W. Wales, Fathima Razik, Tahira Y Malik, Derek Stephens, Suzanne Schuh

Notice bibliographique

RevuePaediatrics & Child Health · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTrauma and Emergency Care Studies
Établissements canadiensHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGlasgow Coma ScaleRevised Trauma ScoreEmergency departmentReferralInjury Severity ScoreEmergency medicineMortality rateIntubationBlunt traumaRetrospective cohort studyPoison controlInternal medicineInjury preventionAnesthesiaSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Trauma is the leading cause of death in children. The limitations of previous trauma mortality prediction scores include their complexity and lack of validation. In contrast, the BIG score is simple, easy to calculate, and incorporates key physiologic variables influencing trauma mortality: base-deficit, INR and Glascow Coma Scale- with encouraging validation results in Germany. However, the median age was higher than at most North American centers and other factors impacting mortality were not examined. We examined the association between in-hospital mortality and the BIG score measured on Emergency Department arrival in pediatric blunt trauma patients, adjusted for age, pre-hospital intubation, volume administration and referral hospital management. We also examined the association between the BIG score and mortality in patients requiring ICU care. A retrospective 2001–2012 trauma registry review of blunt trauma patients ≤17 years old. Charts were reviewed for in-hospital mortality, age, components of the BIG score on Emergency Department arrival, pre-hospital intubation, administration of a crystalloid bolus ≥20 mL/kg, local hospital referral and disposition. We found that 50/621 (8%) study patients died. Independent mortality predictors were the BIG score (OR 12, 95% CI 6–25), prior fluid bolus (OR 3, 95% CI 1.3–9) and prior intubation (OR 8, 95% CI 2–40). The area under the ROC curve was 0.95 (CI 0.93–0.98), with the optimal BIG cutoff of 16. With BIG <10, death rate was 1/382 (0.003, 95% CI 0.001–0.007), versus 23/209 (0.11, 95% CI 0.7–0.15) with BIG 11–25, and 26/30 (0.87, 95% CI 0.67–0.95) with BIG >25 (P<0.0001). In patients requiring the ICU, the BIG score remained predictive of mortality (OR 14.3, 95% CI 7.3–32, P<0.0001). The BIG score accurately predicts mortality in North American pediatric blunt trauma patients independent of age or pre-hospital interventions, identifies children with a high probability of survival (BIG ≤10) and those with highest potential of benefit from timely interventions (BIG 11–25). The BIG score is also associated with mortality in pediatric trauma patients requiring ICU care.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,099
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,232 · 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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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