P.184 Off-road vehicle fatalities and alcohol in patients with major traumatic brain injury: the risk of impaired driving
Notice bibliographique
Résumé
Background: Intoxicated patients injured in off road vehicle (ORV) crashes have higher rates of traumatic brain injury (TBI) and intensive care unit (ICU) admission, as well as prolonged ICU length of stay. This study evaluated the impact of alcohol intoxication on mortality among major TBI patients injured in off-road vehicle crashes. Methods: A retrospective analysis (2002-2014) of off-road vehicle injuries in Nova Scotia resulting in major TBI was performed. ORVs included ATVs, snowmobiles, and dirt bikes. A logistic regression model was constructed to test for in-hospital mortality and adjusted for age, Abbreviated Injury Scale (AIS) Head, Injury Severity Score, and blood alcohol concentration (BAC). Results: There were 176 drivers and passengers of off-road vehicles. Overall mortality was 28%. BAC testing was performed in 61% patients; 85% of pre-hospital deaths were BAC positive (mean BAC=31 ± 17.39 mmol/L) and 70% in-hospital deaths were BAC positive (mean BAC=26 ± 23.12 mmol/L). After adjusting for confounders, high injury severity and intoxication increased the likelihood of in-hospital mortality. Conclusions: These findings demonstrate that alcohol intoxication is a significant risk factor for mortality among off-road vehicle collisions; for every mmol/L change in BAC, there was a 10% increase in the chance of in-hospital mortality.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,011 | 0,002 |
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 ».