Impact of Trauma System Structure on Injury Outcomes: A Systematic Review and Meta‐Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The effectiveness of trauma systems in decreasing injury mortality and morbidity has been well demonstrated. However, little is known about which components contribute to their effectiveness. We aimed to systematically review the evidence of the impact of trauma system components on clinically important injury outcomes. METHODS: We searched MEDLINE, EMBASE, Cochrane CENTRAL, and BIOSIS/Web of Knowledge, gray literature and trauma association Web sites to identify studies evaluating the association between at least one trauma system component and injury outcome. We calculated pooled effect estimates using inverse-variance random-effects models. We evaluated quality of evidence using GRADE criteria. RESULTS: We screened 15,974 records, retaining 41 studies for qualitative synthesis and 19 for meta-analysis. Two recommended trauma system components were associated with reduced odds of mortality: inclusive design (odds ratio [OR] = 0.72 [0.65-0.80]) and helicopter transport (OR = 0.70 [0.55-0.88]). Pre-Hospital Advanced Trauma Life Support was associated with a significant reduction in hospital days (mean difference [MD] = 5.7 [4.4-7.0]) but a nonsignificant reduction in mortality (OR = 0.78 [0.44-1.39]). Population density of surgeons was associated with a nonsignificant decrease in mortality (MD = 0.58 [-0.22 to 1.39]). Trauma system maturity was associated with a significant reduction in mortality (OR = 0.76 [0.68-0.85]). Quality of evidence was low or very low for mortality and healthcare utilization. CONCLUSIONS: This review offers low-quality evidence for the effectiveness of an inclusive design and trauma system maturity and very-low-quality evidence for helicopter transport in reducing injury mortality. Further research should evaluate other recommended components of trauma systems and non-fatal outcomes and explore the impact of system component interactions.
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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 | 0,018 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,021 | 0,042 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».