Risk factors for complications in traumatic spinal cord injury: A retrospective analysis of a cohort of patients identified from administrative data
Notice bibliographique
Résumé
STUDY DESIGN: Retrospective data analysis of a population-based observational cohort. Setting: TSCI in British Columbia, Canada Participants: 3,433 TSCI patients included in the study. METHODS: Hospital records linked with administrative databases were utilized to measure in-hospital mortality, adverse event rate, and LOS between 2001 and 2021. Adverse events included all documented complications during hospital admission. Multivariable logistic regression and Cox proportional hazard models were used to identify factors associated with mortality, adverse events, and LOS. RESULTS: All cause in-hospital mortality was 6.4%. The average age of patients was 53.2 years (SD 19.7), 75.4% were males and 70% incurred a cervical spinal cord injury. Multivariable analysis demonstrated that patients 35 years old, multiple medical comorbidities, cervical injury, neurologically complete, high injury severity score (25), concomitant brain injury, lower socioeconomic status, and no surgical management were at higher risk for death. Factors associated with adverse events were similar with the exception of non-operative patients who had lower adverse events. Cox modeling for LOS demonstrated similar findings to mortality analysis. CONCLUSIONS: This study found that spinal cord injury patients were more likely to have adverse outcomes with older age, cervical injury, multiple comorbidities, complete neurological injury, or higher severity initial traumatic injuries. This study identified risks associated with complications in TSCI, future research should address ways to improve outcomes in these targeted groups.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».