A geospatial examination of specialist care accessibility and impact on health outcomes for patients with acute traumatic spinal cord injury in New South Wales, Australia: a population record linkage study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Timely treatment is essential for achieving optimal outcomes after traumatic spinal cord injury (TSCI), and expeditious transfer to a specialist spinal cord injury unit (SCIU) is recommended within 24 h from injury. Previous research in New South Wales (NSW) found only 57% of TSCI patients were admitted to SCIU for acute post-injury care; 73% transferred within 24 h from injury. We evaluated pre-hospital and inter-hospital transfer practices to better understand the post-injury care pathways impact on patient outcomes and highlight areas in the health service pathway that may benefit from improvement. METHODS: This record linkage study included administrative pre-hospital (Ambulance), admissions (Admitted Patients) and costs data obtained from the Centre for Health Record Linkage, NSW. All patients aged ≥16 years with incident TSCI in NSW (2013-2016) were included. We investigated impacts of geographical disparities on pre-hospital and inter-hospital transport decisions from injury location using geospatial methods. Outcomes assessed included time to SCIU, surgery and the impact of these variables on the experience of inpatient complications. RESULTS: Inclusion criteria identified 316 patients, geospatial analysis showed that over half (53%, n = 168) of all patients were injured within 60 min road travel of a SCIU, yet only 28.6% (n = 48) were directly transferred to a SCIU. Patients were more likely to experience direct transfer to a SCIU without comorbid trauma (p < 0.01) but higher ICISS (p < 0.001), cervical injury (p < 0.01), and transferred by air-ambulance (p < 0.01). Indirect transfer to SCIU was more likely with two or more additional traumatic injuries (p < 0.01) or incomplete injury (p < 0.01). Patients not admitted to SCIU at all were older (p = 0.05) with lower levels of injury (p < 0.01). Direct transfers received earlier operative intervention (median (IQR) 12.9(7.9) hours), compared with patients transferred indirectly to SCIU (median (IQR) 19.5(18.9) hours), and had lower risk of complications (OR 3.2 v 1.4, p < 0.001). Complications included pressure injury, deep vein thrombosis, urinary infection, among others. CONCLUSIONS: Getting patients with acute TSCI patients to the right place at the right time is dependent on numerous factors; some are still being triaged directly to non-trauma services which delays specialist and surgical care and increases complication risks. The higher rates of complication following delayed transfer to a SCIU should motivate health service policy makers to investigate reasons for this practice and consent to improvement strategies. More stringent adherence to recommended guidelines would prioritise direct SCIU transfer for patients injured within 60 min radius, enabling the benefits of specialised care.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,005 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».