A comparison of clinical prediction scores for massive traumatic hemorrhage
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Accurate early identification of bleeding trauma patients remains challenging. Several clinical prediction tools-including the Assessment of Blood Consumption (ABC) score, Trauma-Associated Severe Hemorrhage (TASH) score, and shock index (SI)-have been developed to guide transfusion decisions, but their performance across clinically meaningful outcomes remains uncertain. METHODS: We conducted a retrospective cohort study of trauma patients with massive hemorrhage protocol (MHP) activation at a university-affiliated, regional referral trauma center in Ontario, Canada, from July 2019 to September 2022. We included patients aged ≥ 16 years who presented within 3 h of injury. We evaluated the ABC score, TASH score, and SI for predicting massive transfusion (≥ 10 PRBCs in 24 h or ≥ 5 PRBCs in 4 h), the critical administration threshold (CAT; ≥3 PRBCs in 1 h), need for hemostatic intervention, and hemorrhage-related mortality. Score performance was assessed using area under the ROC curve (AUC), sensitivity, and specificity. RESULTS: Among 331 patients, 10.6% received ≥ 10 PRBCs, 20.8% met the 5-unit threshold, 30.8% met CAT, 27.8% required hemostatic intervention, and 4.2% died from hemorrhage during the index admission. The TASH score had the highest AUCs (0.72-0.82) but poor sensitivity. The ABC score showed moderate, threshold-dependent performance (AUCs 0.66-0.76). The shock index (≥ 1.0) showed fair discrimination for major transfusion thresholds (AUC ~ 0.74) but was less predictive for hemostatic intervention (AUC 0.60). CONCLUSION: The ABC, TASH, and SI scores performed poorly to moderately across key bleeding outcomes. These findings highlight the need for improved tools aligned with real-time, clinically actionable endpoints in trauma resuscitation.
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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 | 0,004 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».