Predictors of survival in trauma patients requiring resuscitative thoracotomy: A scoping review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Resuscitative thoracotomy (RT) is an emergent procedure to gain access to the thoracic cavity to control hemorrhage and other life-threatening injuries. Data predicting survival is variable. This review aims to highlight key predictors of survival and mortality following RT. Methods The EMBASE database was searched using the following terms: [exp. Thoracotomy] AND [Trauma.mp] AND [exp. Survival OR exp. Mortality]. The search was limited to full-text articles in the English language and publications released up to February 27, 2022. Reference lists of included articles were reviewed to identify other studies meeting inclusion criteria. Results Thirty-seven studies were included. Seventy-six outcome predictors were identified. Prehospital outcome predictors included prehospital vital signs, police transport, cardiopulmonary resuscitation, application of a cervical spine collar, and the number of total prehospital procedures performed. In-hospital variables associated with survival included traumatic cardiac arrest (TCA) in the emergency department (ED), initial ED vital signs and cardiac rhythm, Shock Index Pediatric Age-Adjusted score, location of RT, duration of RT, Focused Assessment with Sonography in Trauma findings, amount of blood products, and amount of administered fluids. Conclusions Our study highlights the disparity of data regarding prehospital outcome predictors for trauma patients requiring RT. Most studies focus on injury-specific and in-hospital variables and do not explicitly look at the TCA population. Further work is needed to better define specific variables implicated in enhanced survival across different care settings and to inform management guidelines within these clinical areas.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 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 découle