Improving trauma tertiary survey performance and missed injury identification using an education-based quality improvement initiative
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Performance of a trauma tertiary survey (TTS) reduces rates of missed injuries, but performance has been inconsistent at trauma centers. The objectives of this study were to assess whether quality improvement (QI) efforts would increase the frequency of TTS documentation and determine if TTS documentation would increase identification of traumatic injuries. Our hypothesis was that QI efforts would improve documentation of the TTS. METHODS: Before-and-after analysis of QI interventions at a level 1 trauma center was performed. The interventions included an electronic template for TTS documentation, customized educational sessions, and emphasis from trauma leadership on TTS performance. The primary outcome was documentation of the TTS. Detection of additional injuries based on tertiary evaluation was a secondary outcome. Associations between outcomes and categorical patient and encounter characteristics were assessed using χ2 tests. RESULTS: Overall, 592 trauma encounters were reviewed (296 preimplementation and 296 postimplementation). Trauma tertiary survey documentation was significantly higher after implementation of the interventions (30.1% preimplementation vs. 85.1% postimplementation, p < 0.001). Preimplementation documentation of the TTS was less likely earlier in the academic year (14.3% first academic quarter vs. 46.5% last academic quarter, p < 0.001), but this temporal pattern was no longer evident postimplementation (88.5% first academic quarter vs. 77.9% last academic quarter, p = 0.126). Patients were more likely to have a missed traumatic injury diagnosed on TTS postimplementation (1.7% in preimplementation vs. 5.7% postimplementation, p = 0.009). CONCLUSION: Documentation of the TTS and missed injury detection rates were significantly increased following implementation of a bundle of QI interventions. The association between time of year and documentation of the TTS was also attenuated, likely through reduction of the resident learning curve. Targeted efforts to improve TTS performance may improve outcomes for trauma patients at teaching hospitals. LEVEL OF EVIDENCE: Care management, Level IV.
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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 | 0,020 | 0,059 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».