Profile of trauma mortality and trauma care resources at rural emergency departments and urban trauma centres in Quebec: a population-based, retrospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: As Canada's second largest province, the geography of Quebec poses unique challenges for trauma management. Our primary objective was to compare mortality rates between trauma patients treated at rural emergency departments (EDs) and urban trauma centres in Quebec. As a secondary objective, we compared the availability of trauma care resources and services between these two settings. DESIGN: Retrospective cohort study. SETTING: 26 rural EDs and 33 level 1 and 2 urban trauma centres in Quebec, Canada. PARTICIPANTS: 79 957 trauma cases collected from Quebec's trauma registry. PRIMARY AND SECONDARY OUTCOME MEASURES: Our primary outcome measure was mortality (prehospital, ED, in-hospital). Secondary outcome measures were the availability of trauma-related services and staff specialties at rural and urban facilities. Multivariable generalised linear mixed models were used to determine the relationship between the primary facility and mortality. RESULTS: Overall, 7215 (9.0%) trauma patients were treated in a rural ED and 72 742 (91.0%) received treatment at an urban centre. Mortality rates were higher in rural EDs compared with urban trauma centres (13.3% vs 7.9%, p<0.001). After controlling for available potential confounders, the odds of prehospital or ED mortality were over three times greater for patients treated in a rural ED (OR 3.44, 95% CI 1.88 to 6.28). Trauma care setting (rural vs urban) was not associated with in-hospital mortality. Nearly all of the specialised services evaluated were more present at urban trauma centres. CONCLUSIONS: Trauma patients treated in rural EDs had a higher mortality rate and were more likely to die prehospital or in the ED compared with patients treated at an urban trauma centre. Our results were limited by a lack of accurate prehospital times in the trauma registry.
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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 | 0,000 | 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 ».