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Enregistrement W4406087895 · doi:10.1097/ta.0000000000004512

Incarceration is associated with higher mortality after trauma: An unreported health care disparity

2025· article· en· W4406087895 sur OpenAlexaff
Harry Newman-Plotnick, James P. Byrne, Elliott R. Haut, C. Scott Hultman

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Trauma: Injury, Infection, and Critical Care · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTrauma and Emergency Care Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineOdds ratioInjury Severity ScoreLogistic regressionConfidence intervalDemographyPopulationRetrospective cohort studyOddsTrauma centerInjury preventionPoison controlPropensity score matchingCohortEmergency medicineInternal medicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: While the United States has the highest incarceration rate worldwide, at nearly 1% of the adult population (more than 2 million people), insights regarding health disparities in this population remain limited. This retrospective cohort study represents the largest national database analysis of incarcerated trauma patients to date and investigates whether incarceration status is an independent risk factor for poor outcomes after trauma for US adults. METHODS: We analyzed data from the National Trauma Data Bank from 2017 to 2018. Using multilevel logistic regression, we measured risk-adjusted associations between incarceration status (assessed by International Classification of Diseases, Tenth Revision , location codes) and trauma outcomes: mortality, any in-hospital complications, aggregate major complications, and failure to rescue. We report odds ratios and 95% confidence intervals, adjusting for demographics, transfer status, insurance, comorbidities, injury mechanism, injury severity, and presenting vitals. A secondary analysis was performed using nearest neighbor matching with a 2:1 ratio of nonincarcerated to incarcerated patients, followed by multilevel logistic regression. RESULTS: There were 12,888 incarcerated patients and 1,654,254 nonincarcerated patients. Incarcerated patients were younger (median, 36 vs. 55 years), more likely to be male (94.9% vs. 60.5%), Black (27.9% vs. 13.9%), and Hispanic (15.7% vs. 11.5%) and presented more frequently with minor injuries (Injury Severity Score, <9; 65.4% vs. 48.9%) and with stabbings and other blunt events as mechanisms of injury. Although unadjusted mortality was lower for incarcerated patients, after adjustment, they were significantly more likely to die (adjusted odds ratio (AOR), 1.42 [1.19-1.68]), which was consistent in the matched analysis (AOR, 1.19 [1.03-1.36]). Incarcerated patients were, conversely, less likely to suffer any in-hospital complication (AOR, 0.76 [0.68-0.85]; matched AOR, 0.88 [0.81-0.97]). CONCLUSION: Our study redemonstrated that incarcerated trauma patients' demographics and injuries differ significantly from nonincarcerated patients. Furthermore, incarceration was an independent risk factor for mortality, a previously unreported disparity. This highlights the need for improved data collection regarding incarceration status and national prospective investigations. LEVEL OF EVIDENCE: Prognostic and Epidemiological; Level III.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,342 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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