The relative importance of clinical factors in initiating interfacility transfer of major trauma patients: A discrete choice experiment
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
Introduction and Objectives Approximately 30% of patients meeting severe injury criteria are never transferred to lead trauma centers (LTCs). The reasons for this gap are not fully understood but involve both system-level factors and individual decision-making. We used a method called discrete choice modeling (DCM) to evaluate which clinical and demographic patient factors might make emergency physicians more likely to initiate transfers to LTCs. Methods An email survey was distributed to physicians working in emergency departments (EDs) in Ontario. The relative importance of clinical and demographic patient attributes as drivers for transfer was evaluated using DCM. Simulated patient cases were created using a random generator to combine attributes. Each respondent was presented with 36 different patients in sets of three and asked if they would transfer each patient to an LTC. The relative importance of each driver was then compared across physician characteristics. Results One hundred and fifty three emergency physicians completed the survey. The drivers for transfer, expressed as utility scores, were derangements in hemodynamics (22), CNS/head injuries (19), pelvic fractures (11), chest injuries (10), comorbidities (9), abdominal injuries (8), extremity injuries (7), mechanism of injury (7), age (5), and gender (2). Drivers for patient transfer did not differ based on physician experience or type of training. Conclusion In this DCM study, the clinical and demographic factors most likely to make emergency physicians consider patient transfers to LTCs were patient hemodynamic derangements and CNS/head injuries. Overall, these drivers did not differ by physician experience or training. An understanding of such patient-level drivers for transfers to LTCs may improve the implementation of evidence-based interfacility transfer criteria.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découle