Vascular injury-related in-hospital mortality in Ontario between 1991 and 2009
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Trauma-related vascular injuries are major contributors to morbidity and mortality worldwide. We conducted a retrospective, population-based, cross-sectional study to examine temporal trends and factors associated with traumatic vascular injury-related in-hospital mortality in Ontario, Canada from 1991 to 2009. METHODS: We obtained data on Ontario hospital admissions for traumatic vascular injury, including injury mechanism and body region; and patient age, sex, socioeconomic status, and residence from the Canadian Institute for Health Information Discharge Abstract Database and Registered Persons Database from fiscal years 1991 to 2009. We performed time series analysis of vascular injury-related in-hospital mortality rates and multivariable logistic regression analysis to identify significant mortality-associated factors. RESULTS: The overall in-hospital mortality rate for trauma-related vascular injury was 5.5%. A slight but non-significant decline in mortality occurred over time. The likelihood of vascular injury-related in-hospital mortality was significantly higher for patients involved in transport-related accidents (odds ratio [OR[=2.21, 95% confidence interval [CI], 1.76-2.76), age ≥65 years (OR = 4.34, 95% CI, 2.25-8.38), or with thoracic (OR = 2.24, 95% CI, 1.56-3.20) or abdominal (OR = 2.45, 95% CI, 1.75-3.42) injuries. CONCLUSIONS: In-hospital mortality from traumatic vascular injury in Ontario was low and stable from 1991 to 2009.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| 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 | 0,002 |
| 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 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 ».