The Association Between Pediatric Readiness and Mortality for Injured Children Treated at US Trauma Centers
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To use updated 2021 weighted Pediatric Readiness Score (wPRS) data to identify a threshold level of trauma center emergency department (ED) pediatric readiness. BACKGROUND: Most children in the United States receive initial trauma care at nonpediatric centers. The aim of the National Pediatric Readiness Project (NPRP) was to ensure that all EDs are prepared to provide quality care for children. Trauma centers reporting the highest quartile of wPRS on the 2013 national assessment have been shown to have lower mortality. Significant efforts have been invested to improve pediatric readiness in the past decade. STUDY DESIGN: A retrospective cohort of trauma centers that completed the NPRP 2021 national assessment and contributed to the National Trauma Data Bank (NTDB) from 2019 to 2021 was analyzed. Center-specific observed-to-expected mortality estimates for children (0-15 y) were calculated using Pediatric Trauma Quality Improvement Program models. Deterministic linkage was used for transferred patients to account for wPRS at the initial receiving center. Center-specific mortality odds ratios were then compared across quartiles of wPRS. RESULTS: A total of 66,588 children from 630 centers with a median (interquartile range) wPRS of 79 (66-93) were analyzed. The average observed-to-expected odds of mortality [1.02 (0.97-1.06)] for centers in the highest quartile (wPRS≥93) was lower than any of the lowest 3 wPRS quartiles [1.19 (1.14-1.23) (Q1), 1.29 (1.24-1.33) (Q2), and 1.28 (1.19-1.36) (Q3), all P <0.05). The presence of a pediatric-specific quality improvement plan was the domain with the strongest independent association with mortality [standardized beta -0.095 (-0.146 to -0.044)]. CONCLUSION: Trauma centers should address gaps in pediatric readiness to include a pediatric-specific quality improvement plan and aim to achieve wPRS ≥93.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».