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Enregistrement W4317212713 · doi:10.1503/cjs.001822

Comparison of trauma care structures, processes and outcomes between the English National Health Service and Quebec, Canada

2023· article· en· W4317212713 sur OpenAlexafffundvenueabout
Samy Bouderba, Fiona Lecky, Kahina Soltana, Xavier Neveu, Dhushy Surendra Kumar, Omar Bouamra, Tim Coats, Pier‐Alexandre Tardif, Amina Belcaïd, Catherine Gonthier, Lynne Moore

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Surgery · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTrauma and Emergency Care Studies
Établissements canadiensUniversité LavalInstitut National d'Excellence en Santé et en Services SociauxHôpital de l'Enfant-Jésus
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineConfidence intervalOdds ratioMajor traumaEmergency medicineLogistic regressionIntensive care unitInjury Severity ScorePropensity score matchingPoison controlMedical emergencyInjury preventionInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Comparisons across trauma systems are key to identifying opportunities to improve trauma care. We aimed to compare trauma service structures, processes and outcomes between the English National Health Service (NHS) and the province of Quebec, Canada. Methods: We conducted a multicentre cohort study including admissions of patients aged older than 15 years with major trauma to major trauma centres (MTCs) from 2014/15 to 2016/17. We compared structures descriptively, and time to MTC and time in the emergency department (ED) using Wilcoxon tests. We compared mortality, and hospital and intensive care unit (ICU) length of stay (LOS) using multilevel logistic regression with propensity score adjustment, stratified by body region of the worst injury. Results: The sample comprised 36 337 patients from the NHS and 6484 patients from Quebec. Structural differences in the NHS included advanced prehospital medical teams (v. “scoop and run” in Quebec), helicopter transport (v. fixed-wing aircraft) and trauma team leaders. The median time to an MTC was shorter in Quebec than in the NHS for direct transports (1 h v. 1.5 h, p < 0.001) but longer for transfers (2.5 h v. 6 h, p < 0.001). Time in the ED was longer in Quebec than in the NHS (6.5 h v. 4.0 h, p < 0.001). The adjusted odds of death were higher in Quebec for head injury (odds ratio [OR] 1.28, 95% confidence interval [CI] 1.09–1.51) but lower for thoracoabdominal injuries (OR 0.69, 95% CI 0.52–0.90). The adjusted median hospital LOS was longer for spine, torso and extremity injuries in the NHS than in Quebec, and the median ICU LOS was longer for spine injuries. Conclusion: We observed significant differences in the structure of trauma care, delays in access and risk-adjusted outcomes between Quebec and the NHS. Future research should assess associations between structures, processes and outcomes to identify opportunities for quality improvement.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,946
Score d'incertitude au seuil0,388

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,071
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,251 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations4
Publié2023
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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