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 (AIS Thorax ≥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 AIS Thorax ≥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 AIS Thorax ≥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 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 | 0,005 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».