The Effect of a Multidisciplinary Trauma Team Leader Paradigm at a Tertiary Trauma Center: 10-Year Experience
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Background . To illustrate the impact of the implementation of a multidisciplinary TTL program in 2005 on the mortality of trauma patients in a level 1 trauma center as well as admission rates and length of stay. Methods . Retrospective observational study of all trauma patients included in the provincial trauma database at the Montreal General Hospital between 1998 and 2015. The primary outcome studied was in-hospital mortality. The secondary outcomes studied were hospital and intensive care unit (ICU) rates of admission and hospital and ICU length of stay. Results . 24,107 patients were included. We observed a statistically significant reduction in mortality of 1.25% or a relative reduction of 16% (<mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M1"><mml:mi>p</mml:mi></mml:math> value = 0.0058; rate ratio 0.844 (95% CI 0.747–0.952)). ICU admissions were also significantly reduced where we observed a statistically significant absolute reduction of 4.46% or a relative reduction of 14% (<mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M2"><mml:mi>p</mml:mi></mml:math> value = 8.38 × 10 −7 ; rate ratio 0.859 (95% CI 0.808–0.912)). The ICU length of stay was increased by 0.91 days or 19.03% (<mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M3"><mml:mi>p</mml:mi></mml:math> value = 0.016 (95% CI 0.167–1.655)). There was no observed change in overall length of stay (13.97 days pre-TTL and 12.91 post-TTL (<mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M4"><mml:mi>p</mml:mi></mml:math> value = 0.13; estimate −1.053 (95% CI −2.424–0.318))). Conclusions . This article suggests that multidisciplinary TTL model may be beneficial in the care of trauma patients. Further subgroup analysis may help determine which patients could benefit more.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,008 | 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 découle