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Enregistrement W4232261378 · doi:10.2196/30656

Assessing Trauma Management in Urban and Rural Populations in Norway: A National Register-Based Research Protocol

2022· article· en· W4232261378 sur OpenAlexvenueno aff
Inger Marie Waal Nilsbakken, Stephen Sollid, Torben Wisborg, Elisabeth Jeppesen

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTrauma and Emergency Care Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNorwegianMedicineTrauma centerEmergency medical servicesEmergency medicineMajor traumaMedical emergencyCohort studyCohortRetrospective cohort studySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Time is considered an essential determinant in the initial care of trauma patients. In Norway, response time (ie, time from dispatch center call to ambulance arrival at scene) is a controversial national quality indicator. However, no national requirements for response times have been established. There is an ongoing debate regarding the optimal configuration of the Norwegian trauma system. The recent centralization of trauma services and closure of emergency hospitals have increased prehospital transport distances, predominantly for rural trauma patients. However, the impact of trauma system configuration on early trauma management in urban and rural areas is inadequately described. OBJECTIVE: The project will assess injured patients' initial pathways through the trauma system and explore differences between central and rural areas in a Norwegian trauma cohort. This field is unexplored at the national level, and existing evidence for an optimal organization of trauma care is still inconclusive regarding the impact of prehospital time. METHODS: Three quantitative registry-based retrospective cohort studies are planned. The studies are based on data from the Norwegian Trauma Registry (NTR; studies 1, 2, and 3) and the local Emergency Medical Communications Center (study 2). All injured patients admitted to a Norwegian hospital and registered in the NTR in the period between January 1, 2015, and December 31, 2020, will be included in the analysis. Trauma registry data will be analyzed using descriptive and relevant statistical methods to compare prehospital time in rural and central areas, including regression analyses and adjusting for confounders. RESULTS: The project received funding in fall 2020 and was approved by the Oslo University Hospital data protection officer, case number 18/02592. Registry data including approximately 40,000 trauma patients will be extracted during the first quarter of 2022, and analysis will begin immediately thereafter. Results are expected to be ready for publication from the third quarter of 2022. CONCLUSIONS: Findings from the study will contribute to new knowledge regarding existing quality indicators and with an increasing centralization of hospitals and residents, the study will contribute to further development of the Norwegian trauma system. A high generalizability to other trauma systems is expected, given the similarities between demographical changes and trauma systems in many high-income countries. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): PRR1-10.2196/30656.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,033
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,174

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0330,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,003
Bibliométrie0,0060,006
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,004

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.

Tête enseignante Opus0,669
Tête enseignante GPT0,647
Écart entre enseignants0,021 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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