Screening for alcohol and drug use in pediatric trauma
Notice bibliographique
Résumé
Background: Level 1 pediatric trauma centres should screen all trauma patients aged 12 years and older for alcohol use and provide substance use interventions as a means to minimize relapse. We aimed to approximate the rate of alcohol and drug use screening in Canadian pediatric patients admitted for trauma in our centre, determine the prevalence of intoxication on admission and compare the injury characteristics and morbidity of patients with and without concomitant substance use. Methods: We conducted a single-centre retrospective review of the Stollery Children’s Hospital’s medical records abstracted from the Alberta Trauma Registry database of patients aged 12–17 years who were admitted for trauma (Injury Severity Score ≥ 12) between Jan. 1, 2012, and Dec. 31, 2021. Results: Of the 543 patients included in the analysis, 380 (70.0%) received screening for alcohol as a part of their trauma panel; meanwhile, only 5 (0.9%) patients were screened for drug use. Among the patients who were screened for alcohol, 47 (12.4%) had a positive blood alcohol level (BAC). Nine (7%) of 129 screened patients aged 12–14 years were found to have positive BACs compared with 38 (15.1%) of 251 screened patients aged 15–17 years. Patient age and mechanism of injury significantly affected rates of screening. Among patients with positive BACs on admission, the 3 most prevalent mechanisms of injury were motor vehicle accident (26 [55.3%]), assault (13 [27.7%]) and recreational vehicle accidents (4 [8.5%]). Patients with a positive BAC sustained significantly more severe injuries (p = 0.003). Conclusion: These results provide evidence of the importance of standardized screening to identify pediatric patients admitted for trauma who are in need of treatment for alcohol and drug use. The Screening, Brief Intervention and Referral to Treatment model is the primary approach used to fulfill substance use identification and intervention recommendations. The Alcohol Use Disorders Identification Test and the Car, Relax, Alone, Forget, Friends, Trouble questionnaire are most suitable for adolescent populations.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».