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Enregistrement W4411616425 · doi:10.1017/s1049023x25101209

The Use of the Shock Index to Classify Patients During Mass-Casualty Incident Triage

2025· article· en· W4411616425 sur OpenAlexafffundabout
D. Jérôme, David W. Savage, Matthew Pietrosanu

Notice bibliographique

RevuePrehospital and Disaster Medicine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDisaster Response and Management
Établissements canadiensNOSM UniversityUniversity of AlbertaUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesAlberta Health Services
Mots-clésTriageMass CasualtyMass-casualty incidentMedical emergencyMedicineEmergency medicineShock (circulatory)Index (typography)Poison controlInjury preventionComputer scienceInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: During mass-casualty incidents (MCIs), prehospital triage is performed to identify which patients most urgently need medical care. Formal MCI triage tools exist, but their performance is variable. The Shock Index (SI; heart rate [HR] divided by systolic blood pressure [SBP]) has previously been shown to be an efficient screening tool for identifying critically ill patients in a variety of in-hospital contexts. The primary objective of this study was to assess the ability of the SI to identify trauma patients requiring urgent life-saving interventions in the prehospital setting. METHODS: Clinical data captured in the Alberta Trauma Registry (ATR) were used to determine the SI and the "true" triage category of each patient using previously published reference standard definitions. The ATR is a provincial trauma registry that captures clinical records of eligible patients in Alberta, Canada. The primary outcome was the sensitivity of SI to identify patients classified as "Priority 1 (Immediate)," meaning they received urgent life-saving interventions as defined by published consensus-based criteria. Specificity, positive predictive value (PPV) and negative predictive value (NPV) were calculated as secondary outcomes. These outcomes were compared to the performance of existing formal MCI triage tools referencing performance characteristics reported in a previously published study. RESULTS: Of the 9,448 records that were extracted from the ATR, a total of 8,650 were included in the analysis. The SI threshold maximizing Youden's index was 0.72. At this threshold, SI had a sensitivity of 0.53 for identifying "Priority 1" patients. At a threshold of 1.00, SI had a sensitivity of 0.19. CONCLUSIONS: The SI has a relatively low sensitivity and did not out-perform existing MCI triage tools at identifying trauma patients who met the definition of "Priority 1" patients.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,400

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,315 · 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 tête enseignante, 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
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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