National scoping review and survey of trauma team activation criteria and team membership across Canada
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Optimized trauma team activation (TTA) improves mortality and reduces over-triage and burnout. There is no universal consensus on TTA criteria or trauma team membership (TTM). Limited published evidence exists on optimal TTA or TTM in Canada. This study describes current variations in TTA and TTM across Canadian trauma centers. Methods: A scoping review of Ovid MEDLINE and Embase identified published descriptions of Canadian TTA and TTM for adults (1946–2023). A 26-question survey was distributed to trauma leaders at major Canadian trauma centers, exploring TTA and TTM. Data were analyzed by thematic exploration, descriptive statistics, and analysis of variance ( P = 0.05). Results: The scoping review identified 509 articles, with 13 undergoing full review. Three articles focused on TTA, and three on TTM. The survey was completed by 16 individuals from 12 major trauma centers in Canada representing 70% of Canadian provinces. TTA criteria varied from 4 to more than 18. Physiologic and anatomic factors were universally included. Mechanism of injury (67%), Glasgow coma scale (87%), and blood pressure were frequently included in the TTA. TTM varied from 4 to 12 individuals, the most common being 7–9. TTM most often included trauma fellowship-trained general surgeons (83%) and Royal College certified emergency physicians (75%). TTA and TTM protocols were typically based on local trauma leaders’ consensus (56% and 69%, respectively), rather than literature reviews (31% and 19%, respectively. Conclusion: Published Canadian data on TTA and TTM are limited. Standardizing and increasing the accessibility of these protocols are essential for improving trauma care nationally.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».