A Process to add Long-Term Outcomes into the American Burn Association’s Burn Registry – Feasibility to Bridge the Gap
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Burn registries play a crucial role in enhancing the understanding of burn epidemiology and improving clinical care. However, they often lack comprehensive data on post-discharge outcomes when patients transition to outpatient care. This study aimed to initiate the expansion of the American Burn Association's registry to include long-term outcomes for patients receiving outpatient follow-up post-discharge. MATERIALS AND METHODS: The Quality of Burn Registry Outpatient Work Group identified nine key long-term outcomes-five clinical and four psychosocial-to track after discharge from burn centers. An alpha pilot study was conducted with seven verified burn centers, collecting data on enrolled patients over 12 months in three-month intervals. A subsequent beta pilot involved ten centers, each monitoring five patients across five predefined cohorts. RESULTS: The alpha pilot enrolled 29 patients, revealing variable documentation and data retrieval times of up to 15 minutes per patient. The beta pilot encompassed 200 patients and recorded 1417 appointments, averaging 7.1 visits per patient. Notably, 25% of patients were lost to follow-up, and 22% were discharged from care within 12 months. Follow-up visits were most concentrated in the first three months (53.6%). DISCUSSION: This study represents a pioneering effort to systematically collect long-term outcomes for major burn injury survivors during the first year post-discharge. The findings will support ongoing improvements in best practices for burn care and enhance continuity between inpatient and outpatient monitoring, ultimately benefiting quality improvement initiatives for burn-injured patients in the future.
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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 | 0,402 | 0,305 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,019 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,003 |
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 ».