A University Hospital Based Study on Thoracic Trauma: Life Threatening Event, Its Etiology, Presentation, and Management
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Thoracic injury is becoming an important cause of mortality in Pakistan, especially in the younger subset of population. The initial management of these injuries is essential as these patients can develop multiple complications, ultimately leading to death of the patients. MATERIALS AND METHODS: This prospective observational study was carried out from January 2016 to December 2018 at the Department of Surgery, Holy Family Hospital, Rawalpindi Medical University, Pakistan. It included all the patients over 12 years of age who had thoracic trauma, who presented in the ED, and were admitted to the surgical ward and intensive care unit (ICU). Data were collected with the help of a pre-designed proforma. After relevant investigations and treatment, data were collected and analyzed through Statistical Package for Social Sciences (SPSS) for version 19. Nominal variables were reported as frequencies and percentages. RESULTS: Out of a total of 330 patients, 188 (56.9%) suffered from blunt injuries whereas 142 (43%) had penetrating injuries. The most common cause of these injuries was road traffic accidents -- 105 (32%) followed by falls -- 23 (76%). Most of the injuries encountered were isolated pneumothorax -- 74 (22.4%) followed by rib fractures with pneumothorax -- 71 (21.5%). Tube thoracostomy was done in 189 cases (57.3%) whereas 94 (28.5%) patients were managed conservatively. Complications were seen in 117 patients (35.4%). Out of these 117 cases, death was the major complication - 30 (25.6%) followed by bronchopleural fistula - 24 (20.5%) and empyema thoracis - 22 (18.8%). CONCLUSION: Road traffic accidents are a major cause of thoracic injuries in our setting. Tube thoracostomy is the most commonly used treatment modality. Mortality rate is high in the patients with thoracic injuries.
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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) | 0,000 | 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 ».