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Enregistrement W4389223402 · doi:10.1227/neu.0000000000002767

Treatment of Acute Traumatic Central Cord Syndrome: A Study of North American Trauma Centers

2023· article· en· W4389223402 sur OpenAlexaff
Jetan H. Badhiwala, Christopher D. Witiw, Jefferson R. Wilson, Leodante da Costa, Avery B. Nathens, Michael G. Fehlings

Notice bibliographique

RevueNeurosurgery · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpinal Cord Injury Research
Établissements canadiensToronto Western HospitalUniversity Health NetworkSunnybrook Health Science CentreSt. Michael's HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineOdds ratioInjury Severity ScoreSpinal cord injuryEmergency departmentEmergency medicinePediatricsSurgeryInjury preventionPoison controlInternal medicineSpinal cord

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND OBJECTIVES: Central cord syndrome (CCS) is expected to become the most common traumatic spinal cord injury, yet its optimal management remains unclear. This study aimed to evaluate variability in nonoperative vs operative treatment for CCS between trauma centers in the American College of Surgeons Trauma Quality Improvement Program, identify patient- and hospital-level factors associated with treatment, and determine the association of treatment with outcomes. METHODS: Adults with CCS were identified from the Trauma Quality Improvement Program database (2014-2016). Mixed-effects modeling with a random intercept for trauma centers was used to examine the adjusted association of patient- and hospital-level variables with nonoperative treatment. The random-effects output of the model assessed the risk-adjusted variability in nonoperative treatment across centers. Outlier hospitals were identified, and the median odds ratio was calculated. The adjusted effect of nonoperative treatment on mortality, morbidity, and hospital length of stay (LOS) was examined at the patient and hospital level by mixed-effects regression. RESULTS: Three thousand, nine hundred twenty-eight patients across 255 centers were eligible; of these, 1523 (38.8%) were treated nonoperatively. Older age, noncommercial insurance (odds ratio [OR] 1.26, 95% CI 1.08-1.48, P = .004), absence of fracture (OR 0.58, 95% CI 0.49-0.68, P < .001), severe head injury (OR 1.41, 95% CI 1.09-1.82, P = .008), and comatose presentation (1.82, 95% CI 1.15-2.89, P = .011) were associated with nonoperative treatment. Twenty-eight hospitals were outliers, and the median odds ratio was 2.02. Patients receiving nonoperative treatment had shorter LOS (mean difference -4.65 days). Nonoperative treatment was associated with lesser in-hospital morbidity (OR 0.49, 95% CI 0.37-0.63, P < .001) at the patient level. There was no difference in mortality. CONCLUSION: Operative decision-making for CCS is influenced by patient factors. There remains substantial variability between trauma centers not explained by case-mix differences. Nonoperative treatment was associated with shorter hospital LOS and lesser inpatient morbidity.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,654

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,073
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,293 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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