Epidemiology, injury pattern and outcome of older trauma patients: A 15-year study of level-I trauma centers
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Older adults have become a significant portion of the trauma population. Exploring their specificities is crucial to better meet their specific needs. The primary objective was to evaluate the temporal changes in the incidence, demographic and trauma characteristics, injury pattern, in-hospital admission, complications, and outcome of older trauma patients. METHODS: A multicenter retrospective cohort study was conducted using the Quebec Trauma Registry. Patients aged ≥16 years admitted to one of the three adult level-I trauma centers between 2003 and 2017 were included. Descriptive analyses and trend-tests were performed to describe temporal changes. RESULTS: A total of 53,324 patients were included, and 24,822 were aged ≥65 years. The median [IQR] age increased from 57[36-77] to 67[46-82] years, and the proportion of older adults rose from 41.8% in 2003 to 54.1% in 2017. Among those, falls remain the main mechanism (84.7%-88.3%), and the proportion of severe thorax (+8.9%), head (+8.7%), and spine (+5%) injuries significantly increased over time. The proportion of severely injured older patients almost doubled (17.6%-32.3%), yet their mortality decreased (-1.0%). Their average annual bed-days consumption also increased (+15,004 and +1,437 in non-intensive care wards and ICU, respectively). CONCLUSIONS: Since 2014, older adults have represented the majority of admissions in Level-I trauma centers in Québec. Their bed-days consumption has greatly increased, and their injury pattern and severity have deeply evolved, while we showed a decrease in mortality.
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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 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».