Hospital resources do not predict accuracy of secondary trauma triage: A population-based analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The identification of patients who require transfer from non-trauma centers to trauma centers (secondary triage) is complicated by high rates of undertriage and overtriage. The objective of this study was to evaluate variations in secondary triage accuracy across non-trauma centers and identify factors associated with highly accurate secondary triage. METHODS: We performed a population-based study of injured patients who presented to non-trauma centers in a large regional trauma system. Patients were categorized as undertriaged, overtriaged, or appropriately triaged based on transfer status and presence of a severe injury (Injury Severity Score >15, death within 24 hours, or critical injury as defined by the American College of Surgeons). Mixed-effect models, adjusted for case mix and hospital resource, were used to compare triage accuracy across hospitals and identify factors associated with high-performing centers. RESULTS: Among 118,973 patients identified at 182 non-trauma centers, 37,528 (31.5%) had severe injuries. The majority (76.9%) of severely injured patients were not transferred to a trauma center (undertriaged), while 9.6% of nonseverely injured patients were transferred to a trauma center (overtriaged). Mixed-effect models demonstrated that at the average hospital severely injured patients were 3.76 times more likely to be transferred than nonseverely injured patients (diagnostic odds ratio, 3.76; 95% confidence interval, 3.20-4.31). Despite significant variation in triage accuracy across hospitals, adjusted analyses suggested that local resources bore no relationship to triage accuracy. CONCLUSION: Triage accuracy varies significantly across non-trauma centers, after adjusting for hospital resources. These findings suggest that other potentially modifiable factors play a key role in transfer decisions. LEVEL OF EVIDENCE: Therapeutic/care management, level IV.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».