126 Predictors of Lengthened Admission in Adult Burn Patients, a Secondary Analysis of 1796 Cases
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction Existing research has examined the relationship between the amount of total body surface area (TBSA) burn and length of stay (LOS). As a result, the conventional ratio of 1day LOS/1% TBSA ratio has been updated to 1.5days LOS/1% TBSA. In this study, we aim to elucidate patient and injury characteristics that affect our prognostic indicator, leading to a prolonged LOS. Methods This was a secondary analysis of a cohort study of surviving patients admitted to a tertiary adult burn center between January 1, 2006, and June 30, 2021. Adult patients less than 60 years of age were stratified into expected LOS ( < 1.5 days/%TBSA) and greater than expected LOS (>1.5 days days/%TBSA). Patient demographics, TBSA, burn etiology, inhalation injury, pre-admission co-morbidities, and in-hospital complications were tabulated Logistic regression was performed using IBM SPSS Statistics 29 and Stata Statistical Software: Release 18. Results 1796 patients with a mean age of 39 years were included for analysis of the adult population. 905 patients had the expected LOS/TBSA ratio, and 891 exceeded this ratio. Univariable analysis indicated patients with greater age [1.02 (1.01 – 1.03) p < 0.0001], female sex [1.84 (1.49 – 2.27) p < 0.001], diabetes [1.50 (1.00 – 2.24) p = 0.047], psychiatric illness [1.44 (1.11 – 1.88) p = 0.006], and those who experienced complications (such as infection, graft failure, pneumonia, sepsis) [1.44 (1.20 – 1.74) p < 0.0001] during admission were more likely to exceed their predicted LOS. Multivariate analysis found that greater age [1.02 (1.01 – 1.03) p < 0.0001], female sex [1.64 (1.30 – 2.06) p < 0.0001], inhalation injury [2.18 (1.50 – 3.15) p < 0.0001], psychiatric illness [1.50 (1.01 – 1.87) p = 0.04], and complications [2.69 (2.11 – 3.43) p < 0.0001] were contributing factors that increased the likelihood of patients exceeding predicted LOS. Diabetes was not a statistically significant contributor. Conclusions Progress has been made to identify patient and injury factors that increase the likelihood of increased LOS for adult patients with burn injuries. This provides valuable data for physicians to better assess patients and improve their quality of care. Applicability of Research to Practice Identification of key burn patient characteristics aids in prognostication. Determining length of stay aids with coordination of patient care with the multi-disciplinary team.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».