Differences in the epidemiology of out-of-hospital and in-hospital trauma deaths
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Trauma is a leading cause of mortality. Holistic views of trauma systems consider injury as a public health problem that requires efforts in primary, secondary and tertiary prevention. However, the performance of trauma systems is commonly judged on the in-hospital mortality rate. Such a focus misses opportunities to consider all deaths within a population, to understand differences in in-hospital and out-of-hospital trauma deaths and to inform population-level injury prevention efforts. The aim of this study was to provide an epidemiological overview of out-of-hospital and in-hospital trauma deaths in a geographically-defined area over a 10-year period. METHODS: We performed a population-based review of out-of-hospital and in-hospital trauma deaths over the period of 01 July 2006 to 30 June 2016 in Victoria, Australia, using data from the National Coronial Information System and the Victorian State Trauma Registry. Temporal trends in population-based incidence rates were evaluated. RESULTS: Over the study period, there were 11,246 trauma deaths, of which 71% were out-of-hospital deaths. Out-of-hospital trauma deaths commonly resulted from intentional self-harm events (50%) and transport events (35%), while in-hospital trauma deaths commonly resulted from low falls (≤1 metre) (50%). The incidence of overall trauma deaths did not change over the study period (incidence rate ratio 0.998; 95%CI: 0.991, 1.004; P = 0.56). CONCLUSIONS: Out-of-hospital deaths accounted for most trauma deaths. Given the notable differences between out-of-hospital and in-hospital trauma deaths, monitoring of all trauma deaths is necessary to inform injury prevention activities and to reduce trauma mortality. The absence of a change in the incidence of both out-of-hospital and in-hospital trauma deaths demonstrates the need for enhanced activities across all aspects of injury prevention.
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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) | 0,000 | 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 ».