Evaluation of activation criteria in paediatric multi-trauma
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To explore the optimal set of trauma activation criteria predicting paediatric patients' need for acute care following multi-trauma, with particular attention to Glasgow Coma Scale (GCS) cut-off value. Methods: A retrospective cohort study of paediatric multi-trauma patients aged 0 to 16 years, performed at a Level 1 paediatric trauma centre. Trauma activation criteria and GCS levels were examined with respect to patients' need for acute care, defined as: direct to operating room disposition, intensive care unit admission, need for acute interventions in the trauma room, or in-hospital death. Results: We enrolled 436 patients (median age 8.0 years). The following predicted need for acute care: GCS <14 (adjusted odds ratio [aOR] 23.0, 95% confidence interval [CI]: 11.5 to 45.9, P < 0.001), hemodynamic instability: (aOR 3.7, 95% CI: 1.2-8.1, P = 0.01), open pneumothorax/flail chest (aOR: 20.0, 95% CI: 4.0 to 98.7, P < 0.001), spinal cord injury (aOR 15.4, 95% CI; 2.4 to 97.1, P = 0.003), blood transfusion at the referring hospital (aOR: 7.7, 95% CI: 1.3 to 44.2, P = 0.02) and GSW to the chest, abdomen, neck, or proximal extremities (aOR 11.0, 95% CI; 1.7 to 70.8, P = 0.01). Using these activation criteria would have decreased over- triage by 10.7%, from 49.1% to 37.2% and under-triage by 1.3%, from 4.7% to 3.5%, in our cohort of patients. Conclusions: Using GCS<14, hemodynamic instability, open pneumothorax/flail chest, spinal cord injury, blood transfusion at the referring hospital, and GSW to the chest, abdomen, neck of proximal extremities, as T1 activation criteria could decrease over- and under-triage rates. Prospective studies are needed to validate the optimal set of activation criteria in paediatric patients.
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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 | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».