Predictors of Prolonged Length of Stay (LOS) in Adult and Elderly Burn Patients: A Retrospective Review of 2325 Patients
Notice bibliographique
Résumé
Increased length of stay (LOS) in patients with burn injuries is associated with increased adverse and poorer outcomes. Despite the awareness of the profound risks associated with increased LOS, large studies examining associated variables are lacking. This study aimed to identify pre-existing conditions, injury characteristics, and intrahospital events that influence whether patients meet or exceed the expected LOS based on the LOS:TBSA ratio, 1.5 days for adults aged 18-59 years and 2.0 days for older adults aged ≥ 60 years. A retrospective review of an adult cohort study admitted to a tertiary burn center was conducted. We included all surviving patients with burn injuries admitted from January 2006 to June 2021. Primary outcome was whether patients met or exceeded the expected LOS:TBSA ratio. Median (IQR) age was 45 (31-58) years, 1635 (70%) were male, and median (IQR) %TBSA was 7 (3-14). Median (IQR) LOS was 13 (6-20) days, and LOS:TBSA median (IQR) was 1.65 (0.98-2.95). We found inhalation injury to be a predictor of prolonged LOS in both adults and older adults, while female sex and greater age only contributed to increased LOS in the adult group. In-hospital complications are modifiable factors of prolonged LOS in both adults and older adult patients. We identified that greater age, female sex, inhalation injury along with in-hospital complications affected LOS in adults. Greater age and sex did not affect LOS in older adult patients. Identified risk factors should be adjusted for in future prospective studies.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».