571 Ethnicity and Etiology in Burn Patients for the American Burn Association National Burn Repository (NBR)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction The purpose of this study was to analyze data from the American Burn Association National Burn Repository (NBR) with particular focus on patient ethnicity and burn etiology. We hypothesize that burn etiology, severity and other characteristics will be significantly different between differing ethnic groups throughout the database. This information can be used to augment burn prevention strategies by targeting at risk ethnic groups. Methods Data on burn patients was derived from the American Burn Association National Burn Registry including all burn entries for a 10 year period (2009 to 2018) from 46 burn centers. The ethnic categories for this study were White, Black, Hispanic, Indigenous and Asian. The study also involved analysis of patient demographics, burn severity, context of injury, and hospital course. Results White patients were the largest group (64.0%), had the highest proportion of flame injury (53.1%) and shared the highest mortality rate with indigenous patients (3.1% compared with 2.6% for all other ethnicities). Black individuals (22.2%) had higher rates of scald burns (53.2%), the shortest average hospital stay (16.8 days) and along with indigenous patients the highest rates of assault/abuse (2.0% and 1.9% respectively). Hispanic patients (10.0%) had more scald burns (47%), the largest proportion of men (66.5%), the highest incident of work-related injuries (18.0%) and the largest average TBSA at 10.1%. Asian patients (2.7%) had the largest proportion of scald injury (63.1%) and the smallest proportion of male patients (54.5%). Indigenous patients (1.1%) had higher rates of flame burns, suffered full thickness burns at the highest rate (32.8%), had the longest average stays in hospital (21) and the ICU (15) and had the highest rates of blanks for data entry. Conclusions This study found multiple significant differences in burn populations when compared by ethnicity. We have found that the indigenous population suffered full thickness burns at the highest rate and have had the longest average hospital stay as well average ICU stay. We have also had the unexpected finding of higher rates of unknowns in the indigenous population which may reflect racial bias at an institutional level nationally.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».