Potentially low-value operative care in abdominal trauma: A retrospective National Trauma Data Bank study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We currently lack national data on adherence to American College of Surgeons recommendations on nonoperative management for hemodynamically stable adults with solid-organ injuries. We aimed to estimate the incidence and interhospital variation in potentially low-value operative management for adults with blunt solid abdominal organ injuries. METHODS: We included adults with blunt solid-organ injury eligible for nonoperative management (grades I-IV spleen and liver and grade I-III kidney, hemodynamically stable on arrival, and no blood products used in the emergency department) who were admitted to trauma centers in the United States that submitted data to the National Trauma Data Bank between 2016 and 2019. Low-value operative management was defined as laparotomy within 6 hours of admission. Interhospital variation was measured using risk-adjusted intraclass correlation coefficients (<5% low, 5-20% moderate, and >20% high). RESULTS: In total, 62,601 adults in 324 American College of Surgeons-verified level I-III trauma centers and 297 state-designated centers were included. Adjusted incidences of potentially low-value operative management were 2.7% overall (6.8%, 2.1%, 0.8%, for spleen, liver, and kidney injuries) and 2.6%, 2.5%, and 3.0% for American College of Surgeons-verified level I, level II, and state-designated centers. Interhospital variation was moderate to high with a global intraclass correlation coefficient of 21% and intraclass correlation coefficients of 18%, 25%, and 21% for American College of Surgeons-verified level I, level II, and state-designated trauma centers, respectively. CONCLUSION: Results suggest that low-value operative management is uncommon in US trauma centers, but variation between same-level trauma centers is moderate to high. Future research should strive to identify determinants, and assess impact on patient outcomes.
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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 | 0,010 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».