Factors associated with road traffic injury severity among victims retrieved by pre-hospital emergency services in Rwanda
Notice bibliographique
Résumé
Background: Traumatic injuries remain critical public health concerns, placing psychosocial and economic burdens on individuals, families, and healthcare systems. Despite being a leading cause of morbidity and mortality globally, especially in low-and middle-income countries, few studies have examined predictors of injury severity in pre-hospital settings. Most research focuses on injury incidence, with limited attention to pre-hospital factors. We aimed assessing the prevalence of severe injuries and their associated factors among patients managed by pre-hospital emergency services. Methods: This cross-sectional study utilized medical registry data from 1,162 RTI victims. Demographic, epidemiological, and clinical information were collected, with injuries categorized as severe or non-severe based on the Injury Severity Score. Bivariate and multivariable logistic regression models were conducted to indicate associated factors of severe injury. Results: Among 1162 victims, 165 (14%) experienced severe injury. Our results showed that females were less likely to experience severe injury (aOR=0.47, 95%CI:0.26-0.79) than males. Regarding trauma mechanism, car-to-pedestrian collisions (aOR=2.3, 95%CI:1.25-4.1), car-to-motorcycle collisions considerably increased the likelihoods of severe injury (aOR=3.88, 95%CI:1.16-13.05) compared to car-only crashes. Alcohol users were more likely to experience severe injury (aOR=3.37; 95%CI: 2.04-5.56) than non-users. Those who travelled distance ranged 21-40 km had higher likelihoods (aOR=2.91, 95%CI:1.27-6.63), while those with more than 40 km faced higher likelihoods of severe injury (aOR=2.64, 95% CI:1.11-6.25) than individuals with less than 20 km to reach to a healthcare facility. Those with extremity injuries (aOR=0.28, 95% CI:0.15-0.52), chest injuries (aOR=0.40, 95%CI:0.23-0.71, p=.002) had lower likelihoods of severe injury than those with head trauma. Conclusion: This study provides valuable insights into the factors influencing injury severity in the pre-hospital setting. The findings underscore the importance of strengthening early identification and rapid stabilization of high-risk patients during pre-hospital care. Future research using prospective longitudinal designs is recommended to confirm causality.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».