The relative importance of clinical factors in initiating interfacility transfer of major trauma patients: A discrete choice experiment
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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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 | 0,025 | 0,060 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».