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Enregistrement W4390752880 · doi:10.1101/2024.01.10.21255221

Analysis of 193,618 trauma patient presentations in war-affected Syria from July 2013 to July 2015

2024· preprint· en· W4390752880 sur OpenAlexaff
Hani Mowafi, Mahmoud Hariri, Baobao Zhang, Basil Bakri, Adam I. Eldahan, Moustafa Moustafa, Maher Saqqur, Anas Al-Kassem

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth and Conflict Studies
Établissements canadiensTrillium Health CentreUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineLogistic regressionInjury Severity ScorePediatricsDemographyEmergency medicinePoison controlInjury preventionInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction Since 2011, the Syrian war has produced a mounting toll in terms of deaths and displaced persons. We present an analysis of demographic and temporal patterns of trauma patient presentations to Syrian hospitals in non-governmental, non-Islamic State (NGNI) regions from 2013 – 2015. Methods We analyzed an administrative dataset of patient presentations to 95 NGNI Syrian hospitals in regions outside of Syrian government control from July 2013 – July 2015. Descriptive analysis of this secondary data is reported and logistic regression was performed to assess for factors associated with inpatient mortality. Results 193,618 trauma patients presented to 95 NGNI hospitals from July 2013 – July 2015 (154,225 male, 79.7%; 39,393 female, 20.4%). Age information was complete for 160,237 encounters (82.8%): 0-2y: 8,257 (4.3%), 3-12y: 24,199 (12.5%), 13-18y: 22,482 (11.6%), 19-60y: 100,553 (51.9%), and elders over 60 years: 4,746 (2.5%). 59,387 patients were admitted (Ward 57,625; ICU 1,762) for an average length of stay of 3.80 days. There were 2,694 inpatient deaths (4.5% of admitted) and 4,758 patients (8.0%) required transfer to another facility for definitive care. Shrapnel (81,946; 42.3%) and blunt/crush injuries (71,477; 36.9%) were dominant injury mechanisms with an increasing proportion of these injuries over time. Inpatient mortality was most associated with extremes of age (age less than 2 aOR 2.92; age greater than 60 aOR 2.48), penetrating chest trauma (gunshot-chest aOR 6.03) and neurotrauma (blast-head aOR 13.42; blast-spine aOR 11.31; gunshot-head aOR 10.07; shrapnel-head aOR 6.34). Civilians presentations increased from 20% at start of data collection to a peak of 50% in June 2015. Conclusion The Syrian war has resulted in large volumes of trauma patients and significant mortality at NGNI Syrian hospitals. Mortality was most associated with neurotrauma and penetrating chest trauma. There was an increasing trend over time towards blunt/crush and shrapnel injuries consistent with the transition to the widespread use of aerial bombardment with resultant explosions and building collapse. Civilians including children and the elderly represent high proportions of the injured in NGNI Syrian hospitals. Additional work is needed to improve documentation of clinical service and to assess outcomes of care to improve quality of services provided to Syrian war trauma patients.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,509
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,454
Écart entre enseignants0,377 · 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.

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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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