Toward an all-inclusive trauma system in Central South Ontario: development of the Trauma- System Performance Improvement and Knowledge Exchange (T-SPIKE) project
Notice bibliographique
Résumé
Background: There is currently no integrated data system to capture the true burden of injury and its management within Ontario's regional trauma networks (RTNs), largely owing to difficulties in identifying these patients across the multiple health care provider records. Our project represents an iterative effort to create the ability to chart the course of care for all injured patients within the Central South RTN. Methods: Through broad stakeholder engagement of major health care provider organizations within the Central South RTN, we obtained research ethics board approval and established data-sharing agreements with multiple agencies. We tested identification of trauma cases from Jan. 1 to Dec. 31, 2017, and methods to link patient records between the various echelons of care to identify barriers to linkage and opportunities for administrative solutions. Results: During 2017, potential trauma cases were identified within ground paramedic services (23 107 records), air medical transport services (196 records), referring hospitals (7194 records) and the lead trauma hospital trauma registry (1134 records). Linkage rates for medical records between services ranged from 49% to 92%. Conclusion: We successfully conceptualized and provided a preliminary demonstration of an initiative to collect, collate and accurately link primary data from acute trauma care providers for certain patients injured within the Central South RTN. Administration-level changes to the capture and management of trauma data represent the greatest opportunity for improvement.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».