Epidemiology and Impact of Thoracic Trauma on the Mortality of Multi-trauma Patients: Results From a French Road Trauma Registry 1997-2016
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Thoracic trauma is the third most common cause of death in multi-trauma patients. One of the most frequent mechanism is road traffic accident (RTA). The objective of the present study was to investigate the influence of severe (abbreviated injury scale, AIS≥3) injuries in each body region on the mortality of multi-trauma patients with a particular attention to thoracic trauma. We also described the epidemiology and injury pattern of these patients when presenting with at least one AIS ≥2 thoracic injury (AISThorax≥2). Patients included in the Rhône RTA registry between 1997 and 2016, with at least one AIS ≥2 injury in any body region were included. Two subgroups were defined according to whether patients presented at least one AISThorax≥2 injury or not. Multivariate regression analysis with mortality as outcome was performed. A total of 46,526 patients had at least one AIS≥2 injury, among them 6,382 (13.7%) had at least one AISThorax≥2 injury. Severe thoracic injuries (OR=12.2, 95%CI [8.4;17.7]) were strongly associated with death, second to severe head injuries were (OR=26.8, 95%CI [20.4;35.2]). Chest wall injuries were the most frequent thoracic injury (62.1%, n=5,419) and 52.4% of these were multiple rib fractures. Severe thoracic injury is a priority in multi-trauma patients; both in the detection but also in the management.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».