International Perspectives of Prehospital and Hospital Trauma Services: A Literature Review
Notice bibliographique
Résumé
Background: Evidence suggests that reductions in the incidence in trauma observed in some countries are related to interventions including legislation around road and vehicle safety measures, public behaviour change campaigns, and changes in trauma response systems. This study aims to briefly review recent refereed and grey literature about prehospital and hospital trauma care services in different regions around the world and describe similarities and differences in identified systems to demonstrate the diversity of characteristics present. Methods: Articles published between 2000 and 2020 were retrieved from MEDLINE and EMBASE. Since detailed comparable information was lacking in the published literature, prehospital emergency service providers’ annual performance reports from selected example countries or regions were reviewed to obtain additional information about the performance of prehospital care. Results: The review retained 34 studies from refereed literature related to trauma systems in different regions. In the U.S. and Canada, the trauma care facilities consisted of five different levels of trauma centres ranging from Level I to Level IV and Level I to Level V, respectively. Hospital care and organisation in Japan is different from the U.S. model, with no dedicated trauma centres; however, patients with severe injury are transported to university hospitals’ emergency departments. Other similarities and differences in regional examples were observed. Conclusions: The refereed literature was dominated by research from developed countries such as Australia, Canada, and the U.S., which all have organised trauma systems. Many European countries have implemented trauma systems between the 1990s and 2000s; however, some countries, such as France and Greece, are still forming an integrated system. This review aims to encourage countries with immature trauma systems to consider the similarities and differences in approaches of other countries to implementing a trauma system.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».