Impact of trauma centre accreditation on mortality and complications in a Canadian trauma system: an interrupted time series analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Periodic external accreditation visits aiming to determine whether trauma centres are fulfilling the criteria for optimal care are part of most trauma systems. However, despite the growing trend towards accreditation of trauma centres, its impact on patient outcomes remains unclear. In addition, a recent systematic review found inconsistent results on the association between accreditation and patient outcomes, mostly due to the lack of robust controls. We aim to address these gaps by assessing the impact of trauma centre accreditation on patient outcomes, specifically in-hospital mortality and complications, using an interrupted time series (ITS) design. METHODS: We included all major trauma admissions to five level I and four level II trauma centres in Quebec, Canada between 2008 and 2017. In order to perform ITS, we first obtained monthly and quarterly estimates of the proportions of in-hospital mortality and complications, respectively, for level I and level II centres. Prognostic scores were used to standardise these proportions to account for changes in patient case mix and segmented regressions with autocorrelated errors were used to estimate changes in levels and trends in both outcomes following accreditation. RESULTS: There were 51 035 admissions, including 20 165 for major trauma during the study period. After accounting for changes in patient case mix and secular trend in studied outcomes, we globally did not observe an association between accreditation and patient outcomes. However, associations were heterogeneous across centres. For example, in a level II centre with worsening preaccreditation outcomes, accreditation led to -9.08 (95% CI -13.29 to -4.87) and -9.60 (95% CI -15.77 to -3.43) percentage point reductions in mortality and complications, respectively. CONCLUSION: Accreditation seemed to be beneficial for centres that were experiencing a decrease in performance preceding accreditation.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».