Potentially preventable trauma deaths: A retrospective review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Reviewing prehospital trauma deaths provides an opportunity to identify system improvements that may reduce trauma mortality. The objective of this study was to identify the number and rate of potentially preventable trauma deaths through expert panel reviews of prehospital and early in-hospital trauma deaths. METHODS: We conducted a retrospective review of prehospital and early in-hospital (<24 h) trauma deaths following a traumatic out-of-hospital cardiac arrest that were attended by Ambulance Victoria (AV) in the state of Victoria, Australia, between 2008 and 2014. Expert panels were used to review cases that had resuscitation attempted by paramedics and underwent a full autopsy. Patients with a mechanism of hanging, drowning or those with anatomical injuries deemed to be unsurvivable were excluded. RESULTS: Of the 1183 cases that underwent full autopsies, resuscitation was attempted by paramedics in 336 (28%) cases. Of these, 113 cases (34%) were deemed to have potentially survivable injuries and underwent expert panel review. There were 90 (80%) deaths that were not preventable, 19 (17%) potentially preventable deaths and 4 (3%) preventable deaths. Potentially preventable or preventable deaths represented 20% of those cases that underwent review and 7% of cases that had attempted resuscitation. CONCLUSIONS: The number of potentially preventable or preventable trauma deaths in the pre-hospital and early in-hospital resuscitation phase was low. Specific circumstances were identified in which the trauma system could be further improved.
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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 | 0,007 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».