Low-Energy Pelvic Ring Fractures in the Elderly Population: Expected Outcomes and Associated Mortality Rates
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The aim of the study was to uncover mortality risk utilizing a retrospective review at a level I trauma center in addition to demographic factors. METHODS: Patients aged 65 and older with low-energy closed pelvic ring fractures treated non-operatively from 2007 to 2017 were queried from the level I trauma center database. Mortality rate and associated risks were calculated. RESULTS: The average age of all the patients included in this study who sustained a low-energy pelvic fracture was 83.1 years (± 7.5; 66 - 97). The mean length of stay was 4.6 days (± 4.4; 0 - 37). The mean number of comorbidities was 2.2. The 1-year mortality rate was 23%. The relative risk (RR) of 1-year mortality for low-energy pelvic fractures for ages 65+ did not statistically differ compared to the US population in 2016 (6.6%) (RR: 1.0; 95% CI). The 2+ comorbidities showed a statistical significance in the pelvic fracture population with a P value of 0.037. Race, sex, discharge disposition and length of stay did not reach statistical significance (P > 0.05). CONCLUSION: Low-energy pelvic injuries do not appear to increase rate of mortality compared to the US population. Fracture pattern, race, sex, discharge disposition and length of stay do not seem to have an effect on mortality. Elderly patients with an average age of 84.5 years and more than two comorbidities had higher rates of mortality; however, these patients were likely to sustain earlier mortality regardless of low-energy pelvic fracture.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».