Accuracy of a Prehospital Triage Protocol in Predicting In-Hospital Mortality and Severe Trauma Cases among Older Adults
Notice bibliographique
Résumé
Background: Prehospital trauma triage tools are not tailored to identify severely injured older adults. Our trauma triage protocol based on a three-tier trauma severity grading system (A, B, and C) has never been studied in this population. The objective was to assess its accuracy in predicting in-hospital mortality among older adults (≥65 years) and to compare it to younger patients. Methods: A retrospective multicenter cohort study, from 2011 to 2021. Consecutive adult trauma patients managed by a mobile medical team were prospectively graded A, B, or C according to the initial seriousness of their injuries. Accuracy was evaluated using sensitivity, specificity, positive and negative predictive values, and positive and negative likelihood ratios. Results: 8888 patients were included (14.1% were ≥65 years). Overall, 10.1% were labeled Grade A (15.2% vs. 9.3% among older and younger adults, respectively), 21.9% Grade B (27.9% vs. 20.9%), and 68.0% Grade C (56.9% vs. 69.8%). In-hospital mortality was 7.1% and was significantly higher among older adults regardless of severity grade. Grade A showed lower sensitivity (50.5 (43.7; 57.2) vs. 74.6 (69.8; 79.1), p < 0.0001) for predicting mortality among older adults compared to their younger counterparts. Similarly, Grade B was associated with lower sensitivity (89.5 (84.7; 93.3) vs. 97.2 (94.8; 98.60), p = 0.0003) and specificity (69.4 (66.3; 72.4) vs. 74.6 (73.6; 75.7], p = 0.001) among older adults. Conclusions: Our prehospital trauma triage protocol offers high sensitivity for predicting in-hospital mortality including older adults.
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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 | 0,006 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».