Prehospital characteristics that identify major trauma patients: A hybrid systematic review protocol
Notice bibliographique
Résumé
<ns3:p>Background International evidence has demonstrated significant improvements both in the trauma care process and outcomes for patients through re-configuring care services from that which is fragmented to integrated trauma networks. A backbone of any trauma network is a trauma triage tool. This is necessary to support paramedic staff in identifying major trauma patients based on prehospital characteristics. However, there is no consensus on an optimal triage tool and with that, no consensus on the minimum criteria for prehospital identification of major trauma. Objective Examine the prehospital characteristics applied in the international literature to identify major trauma patients. Methods To ensure the systematic review is both as comprehensive and complete as possible, we will apply a hybrid overview of reviews approach in accordance with best practice guidelines. Searches will be conducted in Pubmed (Ovid MEDLINE), Embase, Cochrane Library of Systematic Reviews and Cochrane Central Register of Clinical Trials. We will search for papers that analyse prehospital characteristics applied in trauma triage tools that identify major trauma patients. These papers will be all systematic reviews in the area, not limited by year of publication, supplemented with an updated search of original papers from November 2019. Duplication screening of all articles will be conducted by two reviewers and a third reviewer to arbitrate disputes. Data will be extracted using a pre-defined data extraction form, and quality appraised by the Newcastle Ottawa Quality Assessment form. Conclusions An exhaustive search for both systematic reviews and original papers will identify the range of tools developed in the international literature and, importantly, the prehospital characteristics that have been applied to identify major trauma patients. The findings of this review will inform the development of a national clinical prediction rule for triage of major trauma patients.</ns3:p>
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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 | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».