Predictors of hospital-acquired pressure injuries in patients with complete spinal cord injury: a retrospective case–control study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Despite current best practices, pressure injuries (PI) remain a devastating and prevalent hospital-acquired complication for patients with acute traumatic spinal cord injuries (SCIs). This study examined associations between risk factors for PI development in patients with complete SCI, such as norepinephrine dose and duration, and other demographic factors or lesion characteristics. Methods This case–control study included adults with acute complete SCIs ASIA-A, who were admitted to a level-one trauma center between 2014–18. A retrospective review was implement using data on patient and injury characteristics, including age, gender, level of SCI (cervical vs. thoracic), Injury Severity Score (ISS), length of stay (LOS) and mortality; presence/absence of PI during their acute hospital stay; and treatment factors such as spinal surgery, mean arterial pressure (MAP) targets, and vasopressor treatment. Multivariable logistic regression evaluated associations with PI. Results Eighty-two out of 103 eligible patients had complete data, and 30 (37%) developed PIs. Patient and injury characteristics, including age (Mean: 50.6; SD:21.3), location of SCI (48 cervical, 59%) and ISS (Mean 33.1; SD:11.8), did not differ between PI and non-PI groups. Logistic regression analysis revealed that male gender (OR:34.1; CI 95 :2.3–506.5, p = 0.010) and increased LOS (log-transformed; OR:20.5, CI 95 :2.8–149.9, p = 0.003) were associated with increased risk of PI. Having an order for a MAP > 80mmg (OR:0.05; CI 95 :0.01–0.30, p = 0.001) was associated with a reduced risk of PI. There were no significant associations between PI and duration of norepinephrine treatment. Conclusions Norepinephrine treatment parameters were not associated with development of PI, suggesting that MAP targets should be a focus for future investigations for SCI management. Increasing LOS should highlight the need for high-risk PI prevention and vigilance.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».