Health service use in major trauma survivors: A population-based cohort study from Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Little is known about how major trauma survivors access health services in the years following their injury. Our study sought to characterize patterns of health services use in trauma survivors following discharge from a provincial trauma center and to identify sociodemographic factors associated with service utilization. METHODS: We conducted a population-based retrospective case-control study using linked administrative data on trauma survivors' population-based controls between April 1, 2011, and March 31, 2021. For each major trauma survivor, we matched four cases based on age and sex. The primary outcome was the composite rate (sum) of health service use episodes including outpatient visits to family physicians and specialists, emergency department visits, and acute care hospital admissions during the 5-year period following discharge from the trauma center. We used multivariate regression to compute rate ratios comparing the rates of health service use in trauma survivors versus controls and to assess for associations between sociodemographic variables and health services use. RESULTS: The study cohort consisted of a total of 273,406 individuals: 55,060 trauma survivors and 218,346 controls. Trauma survivors were predominately males (71%) with a median age of 46 years (interquartile range, 26-65 years). Health service use in trauma survivors peaked within a year of hospital discharge but remained increased throughout the follow-up period. Trauma survivorship was associated with a 56% increase in overall health services use (adjusted rate ratio, 1.56; 95% confidence interval, 1.55-1.57), including an 88% increase in hospital admissions (adjusted rate ratio, 1.88; 95% confidence interval, 1.85-1.92). Male sex and rural residence were associated with a reduced overall use of health services but greater use of emergency department services. CONCLUSION: Major trauma survivors have long-term health services needs that persist for years after discharge from the trauma center. Future research should focus on the understanding why trauma survivors have prolonged health services requirements and ensure that care needs are aligned with service delivery. LEVEL OF EVIDENCE: Prognostic and Epidemiological; 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».