Patterns of change in prehospital spinal motion restriction: A retrospective database review
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».