Trauma system accreditation and patient outcomes in British Columbia: an interrupted time series analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We aim to assess the impact of several accreditation cycles of trauma centers on patient outcomes, specifically in-hospital mortality, complications and hospital length of stay. DESIGN: Interrupted time series. SETTING: British Columbia, Canada. PARTICIPANTS: Trauma patients admitted to all level I and level II trauma centers between January 2008 and March 2018. EXPOSURE: Accreditation. MAIN OUTCOMES AND MEASURES: We first computed quarterly estimates of the proportions of in-hospital mortality, complications and survival to discharge standardized for change in patient case-mix using prognostic scores and the Aalen-Johansen estimator of the cumulative incidence function. Piecewise regressions were then used to estimate the change in levels and trends for patient outcomes following accreditation. RESULTS: For in-hospital mortality and major complications, the impact of accreditation seems to be associated with short- and long-term reductions after the first cycle and only short-term reductions for subsequent cycles. However, the 95% confidence intervals for these estimates were wide, and we lacked the precision to consistently conclude that accreditation is beneficial. CONCLUSIONS: Applying a quasi-experimental design to time series accounting for changes in patient case-mix, our results suggest that accreditation might reduce in-hospital mortality and major complications. However, there was uncertainty around the estimates of accreditation. Further studies looking at clinical processes of care and other outcomes such as patient or health staff satisfaction are needed.
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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 | 0,006 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».