Firearm injuries treated at trauma centers in the United States
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: While firearm injuries and deaths continue to be a major public health problem, the number of nonfatal firearm injuries and the characteristics of patients are not well-known. The American College of Surgeons Committee on Trauma leveraged an existing data system to collect additional data on fatal and nonfatal firearm injuries presenting to trauma centers. This report provides an overview of this initiative and highlights the challenges associated with capturing actionable data on firearm-injured patients. METHODS: A total of 128 trauma centers that are part of the American College of Surgeons Trauma Quality Improvement Program collected data on individuals of any age arriving alive between March 1, 2021, and February 28, 2022, with a firearm injury. In addition to the standard data collected for Trauma Quality Improvement Program, abstractors also extracted additional data specific to this study. We linked data from the Distressed Community Index to patient records using zip code of residence. RESULTS: A total of 17,395 patients were included, with mean (SD) age of 30.2 (13.5) years, 82.5% were male, and the majority were Black and non-Hispanic. The mean proportion of variables with missing data varied among trauma centers, with a mean of 20.7% missing data. Injuries occurred most commonly in homes (31.2%) or on the street (26.6%); 70.4% of injuries were due to assaults. Nearly one third of patients were discharged from the emergency department, 25.9% were admitted directly to the operating room, and 10.9% were admitted to the intensive care unit; 5.9% died in the emergency department, and 10.3% died overall during their course of care. Nearly two thirds of patients lived in the two highest distressed categories of communities; only 7.5% lived in the least distressed quintile. CONCLUSION: Using trauma center data can be a valuable tool to improve our knowledge of firearm injuries if clinical practices and documentation of patient risks and circumstances are standardized. LEVEL OF EVIDENCE: Prognostic and Epidemiological; Level III.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».