Epidemiology and management of abdominal injuries in children
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although more guideline-adherent care has been described in pediatric compared to adult trauma centers, we aimed to provide a more detailed characterization of management and resource utilization of children with intra-abdominal injury (IAI) within pediatric centers. Our primary objective was to describe the epidemiology, diagnostic evaluation, and management of children with IAI across U.S. children's hospitals. Our secondary objective was to describe the interhospital variation in surgical management of children with IAI. METHODS: We conducted a cross-sectional study of 33 hospitals in the Pediatric Health Information System. We included children aged <18 years evaluated in the emergency department from 2010 to 2019 with IAI, as defined by ICD coding, and who underwent an abdominal computed tomography (CT). Our primary outcome was abdominal surgery. We categorized IAI by organ system and described resource utilization data. We used generalized linear regression to calculate adjusted hospital-level proportions of abdominal surgery, with a random effect for hospital. RESULTS: We studied 9265 children with IAI. Median (IQR) age was 9.0 (6.0-13.0) years. Abdominal surgery was performed in 16% (n = 1479) of children, with the lowest proportion of abdominal surgery observed in children aged <5 years. Liver (38.6%) and spleen (32.1%) were the most common organs injured. A total of 3.1% of children with liver injuries and 2.8% with splenic injuries underwent abdominal surgery. Although there was variation in rates of surgery across hospitals (p < 0.001), only three of 33 hospitals had rates that were statistically different from the aggregate mean of 16%. CONCLUSIONS: Most children with IAI are managed nonoperatively, and most children's hospitals manage children with IAI similarly. These data can be used to inform future benchmarking efforts across hospitals to assess concordance with guidelines for the management of children with IAI.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».