Population-level trends in emergency general surgery presentations and mortality over time
Notice bibliographique
Résumé
Emergency general surgery (EGS) refers to the treatment of a subset of general surgical disease necessitating emergency evaluation and management (operative or non-operative)1. The majority of these disorders relate to the abdomen and gastrointestinal tract, with a range of severity. Operations for EGS conditions have higher rates of perioperative complications and death than comparable elective procedures, and many of these deaths are thought to be preventable2,3. There are limited population-level data regarding the impact of EGS. Existing studies4–6 suggest a trend towards decreased mortality with time. Many of these studies relied on incomplete population data that were weighted to estimate more comprehensive regional or national information5,6. Additionally, previous evaluations were largely limited to admitted patients. Emergency department (ED) overcrowding is a worsening public health problem, with potential effects on timely access to care and clinical outcomes7. Patients may be diverted to outpatient surgery, develop complications that change their admitting diagnosis, or even die. Therefore, evaluating EGS-related ED presentations and management even without admission is important. The contribution of individual EGS diagnoses to overall trends in ED presentations, admissions, and mortality is also largely unexplored, yet this information will be essential in anticipating the future needs of the EGS workforce and associated distribution of resources. The objective of this study was to determine the population-level trends in ED presentations, hospital admissions, and mortality from EGS conditions over 17 years in Ontario, Canada.
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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 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».