A geospatial examination of specialist care accessibility and impact on health outcomes for patients with acute traumatic spinal cord injury in NSW, Australia: a whole population record linkage study
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background Timely treatment is essential for achieving optimal outcomes after traumatic spinal cord injury (TSCI), and expeditious transfer to a specialist spinal cord injury unit (SCIU) is recommended within 24 hours from injury. Previous research in New South Wales (NSW) found only 57% of TSCI patients were admitted to SCIU for acute post-injury care; 73% transferred within 24 hours from injury. Methods This record linkage study included administrative pre-hospital, admissions and costs data for all patients aged ≥16 years with incident TSCI in NSW (2013-2016). Its aim was to examine potential geographical disparities in access to specialist care following TSCI using geospatial methods, and to better understand the impact of post-injury care pathways on patient outcomes. Results Of 316 cases with geospatial data, injury location analysis showed that over half (53%, n=168) of all patients were injured within 60 minutes road travel of a SCIU, yet only 28.6% (n=48) were directly transferred to a SCIU. Direct transfers received earlier operative intervention (median (IQR) 12.9(7.9) hours), compared with patients transferred indirectly to SCIU (median (IQR) 19.5(18.9) hours), and had lower risk of complications (OR 3.2 v 1.4, p<0.001). Conclusions Getting patients with acute TSCI patients to the right place at the right time is dependent on numerous factors; some are still being triaged directly to non-trauma services which delays specialist and surgical care and increases complication risks. More stringent adherence to recommended guidelines would prioritise direct SCIU transfer for patients injured within 60 minutes radius, enabling the benefits of specialised care.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,004 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».