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Record W7115037320

Interfacility transfers compared to direct transport of trauma patients to a level 1 trauma center

2025· dissertation· en· W7115037320 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueOpen MIND · 2025
Typedissertation
Languageen
FieldMedicine
TopicTrauma and Emergency Care Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsTrauma centerCenter (category theory)Emergency medical servicesMEDLINEPoison control
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Introduction : Le transport des patients blessés vers un niveau de soins approprié reste un défi complexe. Dans notre système de traumatologie, les paramédics sont majoritairement limités aux soins de soutien de base et effectuent le triage sur le terrain guidé par un algorithme qui prend en compte le type de blessure et le temps de transport estimé vers un centre de traumatologie de niveau 1 (L1TC). Cette étude évalue l'effet de ce protocole de triage en comparant la mortalité des patients transportés directement vers un L1TC et de ceux initialement transférés depuis un autre établissement.Méthodes : Cette étude rétrospective a utilisé le registre des traumatismes d'un L1TC canadien, qui inclut tous les patients traumatisés adultes admis ou décédés à l’Urgence de ce centre, entre 2016 et 2022. Les brûlures isolées, les pendaisons, les fractures isolées de la hanche, les arrivées ≥ 72 heures post-blessure, les décès dans les 2 heures suivant l'arrivée au L1TC, ou les admissions directes à l’unité de soins ont été exclus de l'étude. Nous avons utilisé une régression logistique multivariable pour comparer la mortalité intrahospitalière entre les cohortes de transport direct et de transfert inter-établissement. Des analyses de sensibilité et de sous-groupes ont été réalisées pour soutenir l’amélioration des critères de triage.Résultats : Sur les 9488 patients du registre, 1645 ont été exclus, laissant 4702 transports directs et 3141 transferts inter-établissements. Les patients transférés étaient plus jeunes (médiane 59 ans contre 67 ans, p < 0,001), plus gravement blessés (44,1 % contre 31,1 % ISS>15, p < 0,001) et avaient des délais plus longs avant les soins définitifs (9,32 heures contre 1,15 heure, p < 0,001). Globalement, le transfert inter-établissement était associé à une diminution du risque de mortalité intrahospitalière [OR ajusté 0,54 (IC95% 0,42-0,69)]. Cependant, dans nos analyses de sensibilité et de sous-groupes, le transfert inter-établissement était associé à une augmentation du risque de mortalité [OR ajusté 4,17 (IC95% 1,02-17,1)] si le délai avant les soins définitifs était inférieur à 1 heure.Conclusion : L'application des critères de triage préhospitalier provinciaux se traduit par une amélioration de la survie pour certains patients grâce aux transferts inter-établissements. Cependant, nos résultats soutiennent le transport direct vers un L1TC si les soins définitifs peuvent être atteints en moins d'une heure. Ces conclusions devraient être utilisées pour affiner davantage les protocoles de triage préhospitalier et les politiques de transport inter-établissement

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.014
Threshold uncertainty score0.046

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.024
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.002
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.002
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0140.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.096
GPT teacher head0.364
Teacher spread0.267 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2025
Admission routes1
Has abstractyes

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