295 Burn Patients that Exceed the Average Length of Stay
Notice bibliographique
Résumé
Burn patients show a high variability and poor predictability in their length-of-stay (LOS) due to the complexity of burn injury itself and various complications. To focus care expectation and prognosis we aimed to identify key factors that contribute to prolonged LOS. A retrospective cohort-study was conducted in an adult burn-center between January 2006 and December 2016. We excluded patients that died during hospitalization and patients with <10% TBSA burn. Patients were then stratified into expected-LOS (<2days LOS/%TBSA) and longer-than-expected-LOS (>2days LOS/%TBSA). We assessed demographics, burn etiology, comorbidities, and in-hospital complications. Logistic regression and propensity matching (adjustment/matching for age, gender, inhalation injury, and TBSA% of 3rd degree burns) was utilized. There were 583 patients that met inclusion criteria; and of those, 477 showed an expected-LOS whereas 106 exceeded that time frame. Patients who exceeded their LOS were significantly older, had greater 3rd degree TBSA% burn, and a larger proportion of inhalation injuries (p<0.05). Additionally, there was a significantly greater proportion of these patients that had in-hospital complications of infection, sepsis, and organ failure (p<0.05). Interesting, exceeding LOS patients also had a higher number of pre-existing psychiatric conditions such as depression or schizophrenia. In-hospital complications have a high influence on exceeding the average LOS in burn patients. Burn patients also have a unique and complex set of pre-existing medical conditions such as mental health issues that further complicate their treatment and interferes with an early recovery and discharge. More studies are need to investigate how to modify these critical factors. Progress has been made to update the 1day/%TBSA convention to better aid health care providers in giving appropriate outcomes for patients and their families and to supply intensive care units with valuable data to assess the quality of their care and improve patient prognosis.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».