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Enregistrement W4319057896 · doi:10.1111/acem.14678

Patterns of change in prehospital spinal motion restriction: A retrospective database review

2023· article· en· W4319057896 sur OpenAlexaff
Neil McDonald, Dean Kriellaars, Rob Pryce

Notice bibliographique

RevueAcademic Emergency Medicine · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpinal Fractures and Fixation Techniques
Établissements canadiensUniversity of WinnipegUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCervical collarInterquartile rangeRetrospective cohort studyPoisson regressionLogistic regressionEmergency medicineCervical spineSurgeryInternal medicinePopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Acute management of trauma patients with potential spine injuries has evolved from uniform spinal immobilization (SI) to spinal motion restriction (SMR). Little research exists describing how these changes have been implemented. This study aims to describe and analyze the practice of SMR in one emergency medical services (EMS) agency over the time frame of SMR adoption. METHODS: This was a retrospective database review of electronic patient care reports from 2009 to 2020. The effects of key practice changes (revised documentation and a collar-only treatment option) were analyzed in an interrupted time series using the rate of SI/SMR as the primary outcome. Secondary outcomes included patient age, sex, acuity, mechanism of injury, treatment provided, cervical collar size, and positioning. These were assessed for changes from year to year by Poisson regression. Associations between patient and treatment characteristics were investigated with binomial logistic regression. RESULTS: There were 25,747 instances of SI/SMR included. Among all patients, the median age was 40 (interquartile range 24-56), 58% (14,970) were male, and 20% (5062) were high-acuity. The rate of SI/SMR declined from 31.2 to 12.7 treatments per 100 trauma calls per month. The proportion of high-acuity patients increased by 9.6% per year on average (95% CI 8.7%-10.0%). When first available, collar-only treatment was provided to 47% of patients, rising by 6.3% per year (95% CI 3.2%-9.5%) to 60% in 2020. Collar-only treatment (compared to board-and-collar) was more likely to be applied to low-acuity patients (as compared to high): odds ratio 3.01 (95% CI 2.64-3.43). CONCLUSIONS: This study shows decreasing SI/SMR treatment and changing patient and practice characteristics. These patterns of care cannot be attributed solely to formal protocol changes. Similar patterns and their possible explanations should be investigated elsewhere.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0070,012
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,124
Tête enseignante GPT0,427
Écart entre enseignants0,303 · 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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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