P4 Pneumothorax trends 2010–2020: a single centre retrospective study
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Work by Halifax et al in 2018 and 2022, suggested increasing inpatient burden of pneumothorax and widespread variation in management. Local trends have never been elucidated. Northumbria Healthcare NHS Foundation Trust (NHCT) has a well-established pleural service, serving just over 600,000. A retrospective cohort study was thus performed. Methods A coding search for ‘pneumothorax’ was performed for all patients attending NHCT between 2010 and 2020 was performed with local Caldicott approval. 1698 notes were analysed to exclude iatrogenic, traumatic and paediatric events. 580 remained and those were analysed- 183 primary pneumothoraces (PSP) and 397 secondary (SSP). Results Median age for PSP was 26.5 (IQR 35) with 69% male, and for SSP 68 years (IQR 68), 62% male. 23.5% of PSP and 8.6% of SSP were never smokers. Proportion of smokers and ex-smokers has not really changed over time: >65% every year have been smokers or ex-smokers. Yearly pneumothorax incidence shows a downward trend for PSP but upwards for SSP (figure 1). Median length of stay (LoS) for PSP was 2 (IQR 2), and SSP 5 (IQR 8), with a clear downward trend (figure 1). From 2010–2015 >50% PSP were managed with drain, but in 2019–2020 at least 50% managed conservatively, with significant reduction in aspiration. Trends of recurrence for PSP are increasing whereas for PSP is decreasing. 76 (20 PSP, 56 PSP) went for surgery at the index time with 5.3% recurrence (20% recurrence in those without surgery). Conclusions This is the first known analysis of pneumothorax trends in a large trust in the North East of England. The data has limitations (size of pneumothorax, frailty {opting for thus conservative management) not recorded), reliance on clinical coding and not all notes were available. Updated larger datasets should help elucidate trends better.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».