Epidemiología del paciente gran quemado adulto en Chile: experiencia del Servicio de Quemados del Hospital de la Asistencia Pública de Santiago
Notice bibliographique
Résumé
Background: Approximately 150 subjects per year suffer severe burns in Chile. Aim: To analyze sociodemographic/clinical features and outcomes of severely burned patients. Material and Methods: Retrospective cohort study of 936 patients aged 47 ± 20 years (66% males), admitted to the National Burn Center of Chile between 2006 and 2010. Sociodemographic/clinical and burn variables and outcomes were studied. Results: Mean total percentage of body surface area burned was 27 + 20%. A quarter of the patients had social features that could jeopardize rehabilitation. Fire was the burning agent in 73%, which along with electricity presented greater lethality (p < 0.01). Inhalation injury was diagnosed in 22% of the patients. Twenty eight percent of patients had impaired consciousness at the moment of the accident, leading to larger burns, higher incidence of inhalation injury and greater lethality. Lethality for severe, critical and exceptional survival groups was 8.4,37.7 and 70.4%, respectively. Conclusions: Severely burned patients in Chile are mainly males at working age. Fire is the main agent and 28% had impaired consciousness, which was associated with an increase in the severity of burns. Knowledge of the characteristics and outcomes of the patients is important to implement prevention and treatment strategies adjusted to the national reality.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».