Pelvic Ring Injury Mortality: Are We Getting Better?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To determine if changes in pelvic trauma care and treatment protocols have affected overall mortality rates after pelvic ring injury. DESIGN: Retrospective cohort study. SETTING: Level I trauma center. PATIENTS/PARTICIPANTS: A total of 3314 patients with pelvic ring injuries who presented to a single referral center from 1999 to 2018 were included in the study. INTERVENTION: Pelvic ring management, years 1999-2006 versus years 2007-2018. MAIN OUTCOME MEASUREMENTS: In hospital mortality. Other examined variables included change in patient demographics, fracture characteristics, date of injury, associated injuries, length of hospital stay, Abbreviated Injury Severity Score. RESULTS: The composite mortality rate was 6.5% (214/3314). The earliest cohort presented a mortality rate of 9.1% [111/1224; 95% confidence interval (CI), 7.6%-10.8%] compared with the more recent cohort mortality rate of 4.9% (103/2090; 95% CI, 4.1%-5.9%). Overall mortality was significantly lower in the more recent period, a risk difference of 4.1% (95% CI, 2.3%-6.1%; P < 0.01). After adjusting for age and Abbreviated Injury Severity Score of the brain, chest, and abdomen, the mortality reduction was more pronounced with an adjusted risk difference of 6.4% (95% CI, 4.7%-8.1%; P < 0.01). CONCLUSION: Significant improvement in the mortality rate of pelvic ring injuries has been demonstrated in recent years (4.9% vs. 9.1%) and the difference is even large when accounting for known confounders. Improvement appears to coincide chronologically with changes in trauma resuscitation and implementation of adjuvant treatments for managing patients with severe hemorrhagic shock. Although the exact benefit of each treatment awaits further research, these data might indicate improved care over time for these difficult patients. LEVEL OF EVIDENCE: Therapeutic Level III. See Instructions for Authors for a complete description of levels of evidence.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».