Identification and Management of Pelvic Fractures in Prehospital and Emergency Department Settings
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: This study aims to describe the characteristics of patients with a pelvic fracture treated at a level 1 trauma center, the proportion of prehospital undertriage and the use of pelvic circumferential compression device (PCCD). METHODS: This is a retrospective cohort study. Prehospital and inhospital medical records of adults (≥16 y old) with a pelvic fracture who were treated at Hopital de l'Enfant-Jesus-CHU de Québec (Quebec City, Canada), a university-affiliated level 1 trauma center, between September 01, 2017 and September 01, 2021 were reviewed. Isolated hip or pubic ramus fracture were excluded. Data are presented using proportions and means with standard deviations. RESULTS: A total of 228 patients were included (males: 62.3%; mean age: 54.6 [standard deviation 21.1]). Motor vehicle collision (47.4%) was the main mechanism of injury followed by high-level fall (21.5%). Approximately a third (34.2%) needed at least one blood transfusion. Compared to those admitted directly, transferred patients were more likely to be male (73.0% versus 51.3%, P < 0.001) and to have a surgical procedure performed at the trauma center (71.3% versus 46.9%, P < 0.001). The proportion of prehospital undertriage was 22.6%. Overall, 17.1% had an open-book fracture and would have potentially benefited from a prehospital PCCD. Forty-six transferred patients had a PCCD applied at the referral hospital of which 26.1% needed adjustment. CONCLUSIONS: Pelvic fractures are challenging to identify in the prehospital environment and are associated with a high undertriage of 22.6%. Reducing undertriage and optimizing the use of PCCD are key opportunities to improve care of patients with a pelvic fracture.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».