Increased Rate of Long-term Mortality Among Burn Survivors
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To estimate long-term mortality following major burn injury compared with matched controls. SUMMARY BACKGROUND DATA: The effect of sustaining a major burn injury on long-term life expectancy is poorly understood. METHODS: Using health administrative data, all adults who survived to discharge after major burn injury between 2003 and 2013 were matched to between 1 and 5 uninjured controls on age, sex, and the extent of both physical and psychological comorbidity. To account for socioeconomic factors such as residential instability and material deprivation, we also matched on marginalization index. The primary outcome was 5-year all-cause mortality, and all patients were followed until death or March 31, 2014. Cumulative mortality estimates were estimated using the Kaplan-Meier method. Cox proportional hazards modeling was used to estimate the association of burn injury with mortality. RESULTS: In total, 1965 burn survivors of mean age 44 (standard deviation 17) years with median total body surface area burn of 15% [interquartile range (IQR) 5-15] were matched to 8671 controls and followed for a median 5 (IQR 2.5-8) years. Five-year mortality was significantly greater among burn survivors (11 vs 4%, P < 0.001). The hazard ratio was greatest during the first year (4.15, 95% CI 3.17-5.42), and declined each year thereafter, reaching 1.65 (95% CI 1.02-2.67) in the fifth year after discharge. Burn survivors had increased mortality related to trauma (mortality rate ratio, MRR 9.8, 95% CI 5-19) and mental illness (MRR 9.1, 95% CI 4-23). CONCLUSIONS: Burn survivors have a significantly higher rate of long-term mortality than matched controls, particularly related to trauma and mental illness. Burn follow-up should be focused on injury prevention, mental healthcare, and detection and treatment of new disease.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».