The “Weekend Effect” and “Off-Hours Effect” in Pediatric TBI: An Observational Study From the High-Income Developing Country—Sultanate of Oman
Notice bibliographique
Résumé
A bstract Background: Traumatic brain injuries (TBIs) are the leading cause of death and disability in children. The concern about care quality difference between weekdays and weekends is increasing. Aim: This study compares the outcome of TBIs in pediatrics during weekdays versus weekends. Materials and Methods: This is a retrospective cohort study conducted from January 2015 to December 2020 involving 98 patients from Khoula Hospital. The primary outcome was death, which is defined as deaths during the index hospitalization and/or deaths within 30 days. The need for surgical intervention is another outcome. We considered the difference in outcomes between working hours and off-hours in the same patients. Binary regression analysis was used to identify risk factors associated with pediatric TBI mortality based on arrival time. Results: All 98 patients were discharged from the hospital with no mortality. Additionally, all our patients had surgical intervention during their hospital stay. A higher number of males presented during weekdays (73.4%), while a higher number of females presented during weekends (63.2%; P < 0.05, OR = 0.282). The number of patients presenting during weekdays (80.6%) was higher than those presenting during weekends (19.3%). In addition, the number of patients presenting during off-hours (39.7%) was higher than that of patients presenting during working hours (60.2%; P < 0.05). Patients presenting during off-hours were likely to have surgeries lasting <120 min ( P < 0.05). Conclusion: No association was found between weekend/off-hour effects and pediatric TBI outcomes. Currently, there are no existing studies that highlight this effect on pediatric TBI. Therefore, this study is the first study investigating the difference in outcomes between weekdays and weekends in pediatric TBI cases.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».