Assessment of post-trauma complications in eight million trauma cases over a decade in the USA
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Trauma is associated with a significant risk of post-trauma complications (PTCs). These include thromboembolic events, strokes, infections, and failure of organ systems (eg, kidney failure). Although care of the trauma patient has evolved during the last decade, whether this has resulted in a reduction in specific PTCs is unknown. We hypothesize that the incidence of PTCs has been decreasing during a 10-year period from 2007 to 2017. METHODS: This is a descriptive study of trauma patients originating from level 1, 2, 3, and 4 trauma centers in the USA, obtained via the Trauma Quality Improvement Program (TQIP) database from 2007 to 2017. PTCs documented throughout the time frame were extracted along with demographic variables. Multiple regression modeling was used to associate admission year with PTCs, while controlling for age, gender, Glasgow Coma Scale score, and Injury Severity Score. RESULTS: Data from 8 720 026 trauma patients were extracted from the TQIP database. A total of 366 768 patients experienced one or more PTCs. There was a general decrease in the incidence of PTCs during the study period, with the overall incidence dropping from 7.0% in 2007 to 2.8% in 2017. Multiple regression identified a slight decrease in incidence in all PTCs, although deep surgical site infection (SSI), deep venous thrombosis (DVT), and stroke incidences increased when controlled for confounders. DISCUSSION: Overall the incidence of PTCs dropped during the 10-year study period, although deep SSI, DVT, stroke, and cardiac arrest increased during the study period. Better risk prediction tools, enabling a precision medicine approach, are warranted to identify at-risk patients. LEVEL OF EVIDENCE: III.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 découle