Relationship between systolic blood pressure and mortality in older vs younger trauma patients – a retrospective multicentre observational study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The population of older trauma patients is increasing. Those patients have heterogeneous presentations and need senior-friendly triaging tools. Systolic blood pressure (SBP) is commonly used to assess injury severity, and some authors advocated adjusting SBP threshold for older patients. We aimed to describe and compare the relationship between mortality and SBP in older trauma patients and their younger counterparts. METHODS: We included patients admitted to three level-I trauma centres and performed logistic regressions with age and SBP to obtain mortality curves. Multivariable Logistic regressions were performed to measure the association between age and mortality at different SBP ranges. Subgroup analyses were conducted for major trauma and severe traumatic brain injury admissions. RESULTS: A total of 47,661 patients were included, among which 12.9% were aged 65-74 years and 27.3% were ≥ 75 years. Overall mortality rates were 3.9%, 8.1%, and 11.7% in the groups aged 16-64, 65-74, and ≥ 75 years, respectively. The relationship between prehospital SBP and mortality was nonlinear (U-shape), mortality increased with each 10 mmHg SBP decrement from 130 to 50 mmHg and each 10-mmHg increment from 150 to 220 mmHg across all age groups. Older patients were at higher odd for mortality in all ranges of SBP. The highest OR in patients aged 65-74 years was 3.67 [95% CI: 2.08-6.45] in the 90-99 mmHg SBP range and 7.92 [95% CI: 5.13-12.23] for those aged ≥ 75 years in the 100-109 mmHg SBP range. CONCLUSION: The relationship between SBP and mortality is nonlinear, regardless of trauma severity and age. Older age was associated with a higher odd of mortality at all SBP points. Future triage tools should therefore consider SBP as a continuous rather than a dichotomized predictor.
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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 | 0,002 |
| 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 ».