Identifying Pediatric Trauma Data Gaps at a Large Urban Trauma Referral Center in Santiago, Chile
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background Trauma registries contribute to improving trauma care, but their impact is highly dependent on the quality of the data. A simplified point of care pediatric trauma registry (PTR) was developed at the Centre for Global Surgery from the McGill University Health Centre (MUHC) for implementation in Low-middle income countries (LMICs). Pilot deployment was launched at a large urban trauma center in May 2016 in Santiago, Chile. Prior to deployment, we sought to identify missing data in existing trauma records in order to optimize PTR practicality and user benefit. Materials and methods The project was approved by the local Institutional Review Board. Retrospective chart review was conducted on trauma patients below the age of 15 who were evaluated at the emergency room (ER) of Hospital Dr. Sotero del Rio (HSR) between January 1st and June 30th 2015. Data missingness was evaluated for each component of the PTR (demographics, mechanism, injury and outcomes). Potential independent predictors of data missingness were evaluated using multiple linear regression. Results A total of 351 patients were included. Demographic data missingness ranged from 0% (age) to 95% (mode of arrival). Mechanism data missingness ranged from 6% (cause of injury) to 42% (site of injury). Injury physiology data missingness ranged from 37% (oxygen saturation) to 99% (respiratory rate). Interestingly, mean injury anatomy data missingness was significantly inferior to physiology data (0.6% vs. 78.6%, p < 0.05). Outcome data missingness reached 54% at 2 weeks. Conclusion In resource-limited settings, high quality data is essential to guide responsible resource allocation. We believe implementation of a simplified trauma registry has the potential to reduce data gaps for pediatric trauma patients by streamlining trauma data collection at point of care. This should include streamlined data collection with a short per-patient completion time, and should forego attempts to collect data at 2 weeks, which has proven unsuccessful. How to cite this article St-Louis E, Roizblatt D, Deckelbaum DL, Baird R, Millán CV, Ebensperger A, Razek T. Identifying Pediatric Trauma Data Gaps at a Large Urban Trauma Referral Center in Santiago, Chile. Panam J Trauma Crit Care Emerg Surg 2017;6(3):169-176.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».