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Enregistrement W4409073675 · doi:10.1093/jbcr/iraf019.433

902 Factors Associated with Burn Center Care for Pediatric Burn Injuries: A Population-based Study

2025· article· en· W4409073675 sur OpenAlexaff
Eduardo Gus, Teresa To, Joel Fish, Christina Diong, Natasha Saunders

Notice bibliographique

RevueJournal of Burn Care & Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBurn Injury Management and Outcomes
Établissements canadiensInstitute for Clinical Evaluative SciencesHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBurn centerPediatric burnBurn injuryBurn unitsEmergency medicinePopulationMedical emergencyPoison controlIntensive care medicineSurgeryEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction Burns meeting specific clinical criteria should be managed at specialized burn centres. In our province, from 2003 to 2022, six burn centres provided specialized care for pediatric burns. This study aims to identify factors associated with pediatric burn care at these centres and to assess how well the burn centre referral criteria are adhered to. Methods This was a population-based cohort study using linked health administrative datasets. Using hospital discharge records, we identified children (0 to 17 years) with a hospital visit for burn injury between 2003 and 2022. The main exposure was the presence of one or more measurable burn centre referral criteria: 1) burns > 10% TBSA, 2) full thickness burns, 3) burns to special anatomic areas, 4) inhalation, 5) chemical and 6) electrical injuries. We also measured demographic and social vulnerability factors of burned children. The outcome was receipt of treatment at a burn centre. We used standardized differences (SD) to measure differences in management setting by sociodemographic factors and modified Poisson regression to test the association between presence of burn center referral criteria and treatment at a burn centre. Results Of 79,782 children and adolescents with burn injuries, 13,531 (17%) were treated at burn centres. Compared to non-burn centres, burn centres treated a higher proportion of children 0–1-year-old (15% vs. 9%, SD 0.19), 1-4 years old (49% vs. 40%, SD 0.20), and urban residents (94% vs. 77%, SD 0.51). No meaningful differences in treatment setting were observed by sex or by other measures of social vulnerability. Children with at least one referral criterion, compared to those with none, had an increased risk of treatment at a burn centre (1+ referral criterion 7,753/34,812 [22%] burns; no referral criteria 5,998/44,970 [13%] burns; adjusted relative risk [aRR] 1.50, 95% CI 1.46 – 1.54). With increasing numbers of burn centre referral criteria, the risk of treatment at a burn centre increased (referent: no burn centre referral criterion; single criterion 5,398/29,768, aRR 1.27, 95% CI 1.23-1.30; two criteria 1,748/4,459, aRR 2.63, 95% CI 2.51-2.75; three or more criteria 387/585, aRR 4.71, 95% CI 4.32-5.15). Conclusions Compared to non-burn centres, burn centres treat a higher proportion of young individuals, and urban residents. Treatment at a burn centre was low regardless of the presence of one or more burn centre referral criteria and 1.5 times higher if a burn centre referral criterion was present. Applicability of Research to Practice Understanding health system, hospital and clinician barriers and facilitators to aligning burn care delivery with patient needs is important to ensure system efficiency and optimal patient outcomes. Funding for the Study This study was funded by a Studentship Award.

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)0,003
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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,403
Écart entre enseignants0,348 · 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

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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