Holistic View of Autografting Patients by Percentage of Total Body Surface Area Burned: Medical Record Abstraction Integrated with Administrative Claims
Notice bibliographique
Résumé
Aim: This retrospective observational study provides a holistic view of the clinical and economic characteristics of inpatient treatment of patients with thermal burns undergoing autografting, by integrating real-world data (RWD) from medical records from healthcare providers (HCPs) and administrative claims. Methods: ) and obtained their medical records from HCPs. We abstracted data from medical records to describe patient demographics and clinical characteristics and obtained costs of treatment from claims. Results: Two hundred patients were stratified into cohorts based on the percentage of total body surface area (%TBSA) burned: minor (< 10%), moderate (10%-24%), and major (≥ 25%). Data obtained from medical records and administrative claims were comparable to previous findings from administrative claims data. This privately insured study cohort predominantly consisted of White men. Diabetes mellitus and hypertension were frequently reported in a relatively young population. Key clinical characteristics that could influence burn treatment decisions and long-term outcomes, such as body mass index, size of autograft donor site, and mesh ratio, were frequently underdocumented in patients' medical records. Conclusion: Evidence generated from 2 orthogonal RWD sources confirmed that patients with larger %TBSA burned required more intensive care, thereby incurring higher costs. This study highlights considerable incompleteness in many critical fields in medical records, which limits the ability to generate broader insights. More comprehensive documentation of clinical characteristics and outcomes of autografts and donor sites in the operative and medical notes is critical to appropriately evaluate their impact on outcomes of burn treatments in future research using RWD.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».