Access to pediatric trauma centres in Canada: a population-based retrospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Children with major trauma have better outcomes when treated in pediatric trauma centres, but population-based data on access to these centres in Canada are lacking. We aimed to estimate the proportion of children with major trauma who accessed a pediatric trauma centre in Canada (through direct transport or transfer) and compare access across provinces. Methods: We conducted a population-based cohort study of children (aged < 16 yr) who were admitted to hospital after a major trauma (Injury Severity Score > 12) in 9 Canadian provinces (excluding Quebec) from 2016 to 2021. We estimated the adjusted incidence of access to a pediatric trauma centre across provinces using robust Poisson regression and examined the effect of age and injury severity in subgroup analyses. Results: Of 3007 children with major trauma, 2335 (77.6%) were directly transported (n = 879, 29.2%) or transferred (n = 1456, 48.4%) to a pediatric trauma centre. Crude access to pediatric trauma centres was higher for younger children (80.9% among those aged 0 to 5 yr, 81.7% among those aged 6 to 12 yr, 69.9% among those aged 13 to 15 yr) and those with critical injuries (88.8%). Adjusted pediatric trauma centre access was lower in British Columbia (relative risk [RR] 0.68, 95% confidence interval [CI] 0.63 to 0.74), the Atlantic provinces (RR 0.80, 95% CI 0.73 to 0.88), and Saskatchewan (RR 0.77, 95% CI 0.69 to 0.86) than Ontario, but was higher in Alberta (RR 1.06, 95% CI 1.02 to 1.10) and Manitoba (RR 1.14, 95% CI 1.09 to 1.19). Interprovincial differences were present across all subgroups (p < 0.0001). Interpretation: Across 9 Canadian provinces, 1 in 4 children with major trauma did not receive care in a pediatric trauma centre. These results suggest the opportunity for improvement in Canadian trauma systems to ensure that all children receive optimal injury care.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».