D132. Improving Patient Transfer Quality with a Dedicated Transfer Center in an Emergency Setting: The Example of a Digital Replantation Program
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Centralization to trauma centers is the gold standard for digital revascularization, but avoidable transfers constitute a real challenge for the trauma network. Our transfer center is characterized by a 24/7 call center managed by specialized nurses responsible for systematic data collection, pictures and imagery transmissions and arrangement of systematic recorded discussions between referring doctors and specialized surgeons in revascularization. This study investigated the impact of implementing a dedicated transfer center on avoidable patient transfers to a centralized quaternary care center for upper extremity injuries requiring revascularization. METHODS: A retrospective study was performed from September 2017 to December 2021. We included all transfer requests from outside facilities to revascularize upper extremity injuries. Transfers were considered avoidable if no microsurgical procedure was attempted or completed. Univariate and multivariate analysis were employed to compare transfer outcomes before and after the addition of the transfer center in 2019. RESULTS: 795 transfer requests were analyzed, of which 326 occurred before the implementation of the transfer center and 469 occurred after. Following this addition, the incidence of transfer requests increased from 13,48 requests/month to 16.96 (p=0.016). Avoidable transfers significantly decreased following the implementation of the standardized triage protocol by the call center. It improved communications between referring doctors and surgeons and improved triage selection, resulting in an increase of transfer refusals (from 47% to 56%, p=0,009). CONCLUSION: Unnecessary interhospital transfers in the context of digital revascularization burden the trauma network. Introducing a dedicated transfer center reduces avoidable transfers by improving triage selection and communications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».