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Enregistrement W7117475151 · doi:10.29173/cjen534

Pre-hospital fibrinogen levels in major trauma patients transported by helicopter emergency medical service: determining who might benefit

2025· article· W7117475151 sur OpenAlexvenueno aff
O'Dochartaigh Domhnall, Elfriede Cross, Efrem Violato, Xenia Cravetchi, Christopher Picard

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Emergency Nursing · 2025
Typearticle
Langue
DomaineMedicine
ThématiqueTrauma, Hemostasis, Coagulopathy, Resuscitation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFibrinogenOdds ratioInjury Severity ScoreConfidence intervalEmergency departmentLogistic regressionOddsPacked red blood cells

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Low fibrinogen contributes to poor outcomes in patients with traumatic coagulopathy. Upon Emergency Department (ED) arrival, some major trauma patients are coagulopathic, and have low fibrinogen levels, though who is not clear. In helicopter transported trauma patients, who are transfused blood during transport, we seek to identify prehospital clinical variables that are associated with ED hypofibrinogenemia. Methods We conducted a health records review of consecutive helicopter EMS transported patients to two trauma centers who received one or more units of packed red blood cells (pRBCs) during transport. Primary outcome was first ED fibrinogen level which, for statistical analyses, was transformed to a binomial variable (<1.6g/L and > 1.6g/L) based on provincial transfusion thresholds. Direct multivariate logistic regression was used. 65 patients were evaluated for outcomes associations. The independent variables: systolic blood pressure (sBP)<90 with EMS before resuscitation; sBP <90 after crystalloid administration but before pRBCs, sBP<90 after pRBC infusion; shock index (SI); and sBP. Odds ratios and 95% confidence intervals were reported for all significant associations. Results Ongoing sBP<90 after pRBC was a significant predictor of low fibrinogen, p = .03: with 7.4(1.2 – 45.89) times greater odds of fibrinogen < 1.6g/l. This variable also was a significant predictor of INR > 1.5, p = .013. Those with sBP<90 after pRBC had a 17.5(1.8 – 169.2) greater odds of having an INR > 1.5. An ED arrival SI ≥ 1.5 had 8.93(1.9 – 42.6) times greater odds of having fibrinogen < 1.6 g/l than those with an ED SI < 1, p = .006. Compared with ED SI 1 – 1.49 group, those with an EDSI ≥ 1.5 had 6.9 times greater odds of having fibrinogen < 1.6 g/l, p = .02, OR = 6.9(1.3 – 36.1). Outcomes (alive/14-day mortality from hemorrhage or multi-organ failure/ Mortality other causes) for sBP<90 post pRBC were 20/34(58.8%)/7/34(20.5%)/7/34 (20.5%) compared to not persistently hypotensive: 29/31(93.5%)/1/31(3%)/1/31(3%) Implications and lessons learned In major trauma patients transported by helicopter EMS who received prehospital transfusion, persistent hypotension after prehospital blood transfusion and initial ED shock index ≥ 1.5 were both associated with low initial ED fibrinogen levels. Identification of those trauma patients more likely to have low fibrinogen provides earlier opportunity for targeted intervention with fibrinogen replacement.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,283 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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