Outcomes of major trauma among patients with chronic kidney disease and receiving dialysis in Nova Scotia: a retrospective analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The risk of death and complications after major trauma in patients with chronic kidney disease (CKD) is higher than in the general population, but whether this association holds true among Canadian trauma patients is unknown. OBJECTIVES: To characterize patients with CKD/receiving dialysis within a regional major trauma cohort and compare their outcomes with patients without CKD. METHODS: ) or receiving dialysis were identified by cross-referencing two regional databases for nephrology clinics and dialysis treatments. The primary outcome was in-hospital mortality; secondary outcomes included hospital/intensive care unit (ICU) length of stay (LOS) and ventilator-days. Cox regression was used to adjust for the effects of patient characteristics on in-hospital mortality. RESULTS: In total, 6237 trauma patients were identified, of whom 4997 lived within the regional nephrology catchment area. CKD/dialysis trauma patients (n=101; 28 on dialysis) were older than patients without CKD (n=4896), with higher rates of hypertension, diabetes, and cardiovascular disease, and had increased risk of in-hospital mortality (31% vs 11%, p<0.001). No differences were observed in injury severity, ICU LOS, or ventilator-days. After adjustment for age, sex, and injury severity, the HR for in-hospital mortality was 1.90 (95% CI 1.33 to 2.70) for CKD/dialysis compared with patients without CKD. CONCLUSION: Independent of injury severity, patients without CKD/dialysis have significantly increased risk of in-hospital mortality after major trauma.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».