A multidimensional approach to identifying high-performing trauma centers across the United States
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The differentiators of centers performing at the highest level of quality and patient safety are likely both structural and cultural. We aimed to combine five indicators representing established domains of trauma quality and to identify and describe the structural characteristics of consistently performing centers. METHODS: Using American College of Surgeons Trauma Quality Improvement Program data from 2017 to 2020, we evaluated five quality measures across several care domains for adult patients in levels I and II trauma centers: (1) time to operating room for patients with abdominal gunshot wounds and shock, (2) proportion of patients receiving timely venous thromboembolism prophylaxis, (3) failure to rescue (death following a complication), (4) major hospital complications, and (5) mortality. Overall performance was summarized as a composite score incorporating all measures. Centers were ranked from highest to lowest performer. Principal component analysis showed the influence of each indicator on overall performance and supported the composite score approach. RESULTS: We identified 272 levels I and II centers, with 28 and 27 centers in the top and bottom 10%, respectively. Patients treated in high-performing centers had significant lower rates of death major complications and failure to rescue, compared with low-performing centers ( p < 0.001). The median time to operating room for gunshot wound was almost half that in high compared with low-performing centers, and rates of timely venous thromboembolism prophylaxis were over twofold greater ( p < 0.001). Top performing centers were more likely to be level I centers and cared for a higher number of severely injured patients per annum. Each indicator contributed meaningfully to the variation in scores and centers tended to perform consistently across most indicators. CONCLUSION: The combination of multiple indicators across dimensions of quality sets a higher standard for performance evaluation and allows the discrimination of centers based on structural elements, specifically level 1 status, and trauma center volume. LEVEL OF EVIDENCE: Therapeutic /Care Management; Level IV.
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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 | 0,005 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».