Characteristics associated with delays in decision to transfer injured patients
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 The regionalized nature of trauma care necessitates interfacility transfer which is vulnerable to delays given its complexity. Little is known about the interval of time a patient spends at the sending hospital prior to when the transfer is initiated—the “decision to transfer” time. This primary objective of the study was to explore the impact of patient, environmental, and institutional characteristics on decision to transfer time. Methods This was a retrospective cohort study of injured adult patients who underwent emergent interfacility transfer by a provincial critical care transport organization over a 31-month period. Quantile regression was used to evaluate the impact of patient, environmental, and institutional characteristics on the time to decision to transfer. Results A total of 1128 patients were included. The median decision to transfer time was 2.42 h and the median total transport time was 3.12 h. The following variables were associated with an increase in time to decision to transfer at the 90th percentile of time: age >75 (+2.47 h), age 66–75 (+3.70 h), age 56–65 (+1.20 h), transfer between 00:00 and 07:59 (+2.08 h), and transfer in the summer (+2.25 h). The following variables were associated with a decrease in time to decision to transfer at the 90 th percentile of time: Glasgow Coma Scale 3–8 (−2.21 h), respiratory rate >30 (−2.01 h), sending site being a community hospital with <100 beds (−4.11 h), or the sending site being a nursing station (−5.66 h). Conclusion Time to decision to transfer was a sizable proportion of the patients interfacility transfer. Older patients were associated with a delay in decision to transfer as were patients transferred overnight and in the summer. These findings may be used to support the implementation of geriatric trauma triage guidelines and promote ongoing education and quality improvement initiatives to decrease delay.
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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) | 0,000 | 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