Outcomes in Rural vs Urban Centre Treated Adult Trauma Patients: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: With increased pressure on trauma systems, deciding whether to treat patients in rural or urban centres is crucial, yet outcomes are rarely compared. This systematic review aimed to assess outcomes in adult trauma patients treated in these settings. Methodology: The study was conducted using Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) guidelines. Cochrane Library, EMBASE, Medline (PubMed), and CINAHL were searched for relevant English-language articles from 2014 to November 2024. Paediatric and single centre studies were excluded. Two reviewers independently screened articles and provided quality analysis of the results. Results: From 495 screened articles, 5 high-quality studies met inclusion criteria: two from Canada and one each from Australia, USA, and Norway. All studies assessed mortality and showed inpatient mortality rates had minimal variation between rural and urban centres. 60% of studies reviewed lengths of stay (LOS), which were 1-3 days longer in urban centres. 40% looked at ICU admission rates, which were 3–15% higher in urban centres. Intensive Care Unit (ICU) LOS was reviewed by only 20% of studies and shown to be 2.2 days more in urban centres. Conclusions: This systematic review comparing trauma outcomes between rural and urban centres found no significant difference in inpatient mortality rates, likely resulting from appropriate transfer processes in these matured trauma systems. Longer LOS, ICU LOS and higher ICU admissions rates in urban centres may reflect the treatment of more severely injured patients.
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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 | 0,010 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».